Costruirò un modello di previsione del churn per finanza o assicurazioni

Nel settore finanziario e assicurativo, una previsione sbagliata non costa solo ricavi, ma anche clienti, capitale e reputazione.

Sono un Senior Analytics Engineer con oltre 8 anni di esperienza, tra cui più di 2 anni come Data Analyst presso L'Olivier Assurance (Gruppo Admiral), uno dei principali gruppi assicurativi europei. Ho sviluppato modelli predittivi in modo professionale in ambienti regolamentati, sensibili ai dati, occupandomi di rischio, churn e valore del cliente.

Cosa realizzo

Previsione di churn e retention: chi sta per lasciare?

Valutazione del rischio e segmentazione del portafoglio

Punteggio dei lead e probabilità di conversione

Valore del cliente a vita (LTV) e modellizzazione dei driver di valore

Rilevamento di frodi e segnali di anomalie

Previsioni di domanda e sinistri

Strumenti

Python · scikit-learn · XGBoost · PyMC · statsmodels · SQL · Pandas

Cosa ottieni

Notebook Python pulito · Rapporto di validazione del modello · Interpretazione aziendale semplice · Passi successivi praticabili

A chi è rivolto

Compagnie assicurative · Startup fintech · Banche e società di credito · Piattaforme di investimento · Team di rischio e attuariali

Come funziona

Condividi i tuoi dati e il problema di business. Ti consiglierò il modello e l'ambito più adatti prima di iniziare.

Formato da esperti di assicurazioni · Con esperienza nel rischio · Oltre 8 anni · Modelli sviluppati per settori regolamentati.