NEXT Insurance uses Akur8 to help scale pricing capability framework
Standort:
Ziel
Create high-performing and scalable predictive modeling framework pricing.
Verwendetes Modul
Ergebnisse
Improved accuracy, speed and efficiency through seamless collaboration
Rückmeldung
"Together with Akur8, we’re able to further innovate upon our current capabilities to deliver even more accuracy, speed and efficiency at scale for NEXT’s growing customer bases."
Phil Natoli, Chief Actuary at NEXT
“With Akur8’s platform, our actuarial, data science, and product teams can collaborate seamlessly throughout the insurance pricing process. It ensures higher efficiency and delivers visual insights that are explainable across a variety of stakeholders.”
Peter Yin, Senior Actuarial Manager at NEXT
Verbessern Sie Ihre Performance, indem Sie Ihren End-to-End-Pricing-Prozess auf das nächste Level bringen.
Akur8 ist die einzige Technologie auf dem Markt, die die Erstellung produktionsreifer GAM/GLMs automatisiert. Dank seiner einzigartigen patentierten Algorithmen liefert es einen enormen Geschäftswert, indem es Verbesserungen der Schaden-Kosten-Quote ermöglicht.
Andere Use Cases
"Akur8 ermöglicht uns eine Verkürzung der Modellierungszeit, was uns in die Lage versetzt, neue Preise viel schneller zu entwickeln und unsere Markteinführungszeit deutlich zu verkürzen, während wir gleichzeitig die Produktivität unseres Teams steigern."
"Akur8 hat eine großartige Lösung für ein Problem, das wir haben - die Umwandlung von Daten in Underwriting-Maßnahmen - und deshalb ist es für uns absolut sinnvoll, mit ihnen zusammenzuarbeiten."
"Die Vorteile von Akur8 wurden sehr schnell deutlich. Die Modellierungsgeschwindigkeit ist 5x schneller, während ein durch und durch transparenter und überprüfbarer Prozess erhalten bleibt. Die Benutzerfreundlichkeit der Oberfläche und der kollaborative Aspekt sind ein großer Vorteil für das Team, da sie die interne Kommunikation verbessern. Die schnelle Reaktion des Akur8-Support-Teams hat ebenfalls zu unserer sehr schnellen Lernkurve beigetragen."
