Salvatore M.

• Entwickelte und implementierte Modelle mit Telematikdaten von versicherten Fahrzeugen
• Entwickelt mit einem FCN (Fully Convolutional Network) um Kunden anhand ihres Fahrverhaltens zu punkten
• Ein Absturzerkennungsmodell mit einem LSTM-Netzwerk entwickelt, um Fahrzeugabstürze zu identifizieren
• Mehrere Python-Pakete entwickelt (z. B. PyTorch-Dienstprogramme für Zeitserien Daten)
• Erstellt einen MLOps Stapel mit experimentellen Tracking, Model-Versionierung, Modell-Servierung und Überwachung

• Entwicklung eines Echtzeit-Tiefenlernmodells zur Erkennung von Autoabstürzen mit Telematikdaten
• Entwicklung eines Kunden-Scoring-Modells basierend auf Fahrverhalten mit der LightGBM Bibliothek
• Bauen Sie ein Modell für die Verkehrsprognose auf, um die Verringerung der Anzahl der Schadenersatzansprüche aufgrund von COVID-19 Schlössern zu schätzen
• Entwicklung eines Verstärkungslernmodells zur Identifizierung der zu kontaktierenden Kunden, um die Konversionsrate von Marketingkampagnen zu maximieren

• Entwicklung eines Dynamic Pricing Algorithmus, um den Ausgleich zwischen Konversionsrate und erwarteter Rentabilität im Einklang mit Geschäftszielen zu optimieren.
• Entwickelte Konvertierungs- und Kirchenmodelle mit Zufallsforst- und Verlaufsverstärkungsalgorithmen.
• Entwickelte Modelle, die der Bewertung der technischen Prämien zugrunde liegen.
• Beitrag zur Tarifentwicklung.
• Entwickelte Regressionsmodelle zur Vorhersage der Wettbewerberpreise.

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Development of a Continuous Time Markov Chain Model for the evaluation of the Premium Technical Provisions according to the EU directive Solvency II. The model estimates:

• Expected duration of the policies.
• Expected future premiums.
• Expected refunds given by the lapsed policies.