O problema
A tarifa atual diferencia pouco o risco. Uma parcela pequena da carteira concentra boa parte dos sinistros e paga quase o mesmo prêmio que os demais. O modelo estima, para cada apólice, a probabilidade de ter ao menos um sinistro em 12 meses, usando informações disponíveis na contratação ou na renovação.
O score ordena o risco?
Parcela das apólices com sinistro em cada décimo da base de teste, do maior score (1º) ao menor (10º), comparada com o que o modelo previu.
Onde a tarifa atual perde dinheiro
Sinistralidade por decil de score. Com prêmio pouco sensível ao risco, os dois décimos de maior score custam mais do que pagam.
O que pesa no score
Coeficientes padronizados: positivos aumentam a propensão a sinistro, negativos reduzem.
Simulador de decisão de subscrição
Escolha a parcela de maior score e o que fazer com ela. O resultado é calculado na base de teste.
Simplificação ilustrativa: no cenário de agravo, supõe-se que todas as apólices permanecem na carteira. Em um projeto real, a saída de clientes após o aumento é estimada por um modelo de elasticidade, como no exemplo 04.
O que isso significa para o negócio
- Subscrição com critério: aceitação, agravo e renovação passam a seguir um score, não uma regra genérica.
- Efeito conhecido antes de agir: cada política de corte mostra quanto prêmio se abre mão e quanto de sinistralidade se ganha.
- Insumo para o preço: as variáveis que mais pesam no score indicam onde a tarifa precisa diferenciar mais.
Em um projeto real, a regressão logística serve de referência e é comparada com Random Forest e XGBoost. O trabalho inclui ainda análise de viés, monitoramento de estabilidade do score e integração com o cotador e a renovação. A mesma abordagem se aplica a fraude em sinistros e a cancelamento de carteira.