Ajuste de Tarifas em Seguros - Como Identificar e Corrigir Desvios na Carteira
As seguradoras brasileiras enfrentam o desafio de equilibrar crescimento e rentabilidade em um mercado altamente competitivo. Indicadores tradicionais, como a Razão de Sinistralidade Histórica, nem sempre refletem o desempenho real da carteira, pois sofrem influência de volatilidade e sinistros de grande porte.
Neste webinar, vamos mostrar como o uso da Sinistralidade Esperada (ELR) e da Análise de Desvios oferece uma visão mais estável e orientada para o futuro. Também vamos discutir como os atuários podem adaptar seu mindset para incorporar o uso de machine learning de forma transparente.
O que você vai aprender:
- Como a Sinistralidade Esperada (ELR) proporciona uma visão mais precisa e previsível da rentabilidade.
- Como usar a Análise de Desvios automatizada para identificar rapidamente oportunidades de ajuste de preços por segmento ou região.
- Como traduzir resultados técnicos em decisões estratégicas de precificação e negócio.
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Ajuste de Tarifas em Seguros - Como Identificar e Corrigir Desvios na Carteira
As seguradoras brasileiras enfrentam o desafio de equilibrar crescimento e rentabilidade em um mercado altamente competitivo. Indicadores tradicionais, como a Razão de Sinistralidade Histórica, nem sempre refletem o desempenho real da carteira, pois sofrem influência de volatilidade e sinistros de grande porte.
Neste webinar, vamos mostrar como o uso da Sinistralidade Esperada (ELR) e da Análise de Desvios oferece uma visão mais estável e orientada para o futuro. Também vamos discutir como os atuários podem adaptar seu mindset para incorporar o uso de machine learning de forma transparente.
O que você vai aprender:
- Como a Sinistralidade Esperada (ELR) proporciona uma visão mais precisa e previsível da rentabilidade.
- Como usar a Análise de Desvios automatizada para identificar rapidamente oportunidades de ajuste de preços por segmento ou região.
- Como traduzir resultados técnicos em decisões estratégicas de precificação e negócio.
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Mateus Tannous
Mateus Tannous é Cientista de Dados Atuariais na Akur8. Ele tem vários anos de experiência no mercado de seguros, com foco em precificação tanto para seguros de linhas pessoais quanto corporativas. É formado em Ciências Atuariais pela PUC-SP. Antes de entrar para a Akur8, trabalhou em parceria com times de produto e subscrição, desenvolvendo expertise em análise de portfólio, modelagem estatística e GLMs. Na Akur8, apoia clientes na construção de modelos de precificação transparentes e no uso completo do potencial da plataforma por meio de Machine Learning.
Pedro Pereira
Pedro é Diretor Regional de Vendas na Akur8. Antes de ingressar na empresa, atuou como consultor de gestão na Bain & Company e concluiu seu MBA pelo INSEAD. Desde 2020, vem apoiando clientes da Akur8 em todo o mundo em sua jornada rumo a uma maior sofisticação em precificação.
