Salvatore M.

• Designe og implementerte modeller ved hjelp av telematikkdata fra forsikret kjøretøy
• Utvikle en modell for innlæring dypt for å scorer kunder basert på deres kjøreatferd ved hjelp av et FCN (Fint Convolutional Network)
• Utviklet en modell for påvisning av krasjer ved hjelp av et LSTM-nettverk for å identifisere kjøretøyulykker.
• Utviklet flere Python-pakker (f.eks. PyTorch verktøy for tidsseriedata)
• Bygget en MLOps bunke med eksperimentell sporing, modellversjonering, modellservering og overvåking

• Utvikle en sanntids dyp læringsmodell for å oppdage bilulykker ved hjelp av telematikkdata
• Utviklet en kundelevurderingsmodell basert på kjøreatferd ved hjelp av LightGBM biblioteket
• Bygget en trafikkprognosemodell for å anslå nedgangen i antall krav som følge av stopp på grunn av COVID-19
• Utvikle en læringsmodell for forsterkning av læring for å identifisere kunder som skal kontaktes for å maksimere omregningshastigheten for markedskampanjer

• Utviklet en dynamisk prisalgoritme for å optimalisere avveiingen mellom konverteringsrate og forventet lønnsomhet i tråd med virksomhetsmålene.
• Utviklet konvertering og kirkemodeller ved hjelp av Random Forest og Gradient Boosting algoritmer.
• Utviklede modeller som ligger til grunn for vurdering av tekniske premier.
• Bidratt til utvikling av tariff.
• Utviklede regresjonsmodeller for å forutsi priser i konkurrentene.

Allianz is a global insurance and financial services provider serving millions of customers worldwide.

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.