背景及目標
一家國際保險公司需要轉型其定價做法，令其更以數據為本。
目標是推行演算法定價，動態釐定產品組合、價格及推廣優惠。
成果
集團平均收入增加 10%，業績提升 2 個百分點。
我們的方法
第 1 步：識別及收集
- 識別及收集所有相關數據：內部數據、客戶數據、車輛數據、地理編碼數據及其他外部數據等
- 續保及新業務分別設立項目
第 2 步：建立
- 以機器學習評分預測客戶風險、價格彈性、客戶行為、市場競爭力及客戶終身價值
- 界定業務目標、價格優化框架及求解器
- 同時設計承載方案的 IT 架構（在實際環境中動態優化價格），並在定價流程每一步作出自建或外購的決定
第 3 步：試行
- 先在一個實體試行首批續保及新業務案例，再推廣至四個地區的四個實體
