Il progetto può essere meglio spiegato dividendolo in due parti principali:

1. l’applicazione sviluppata da Lucient Italia permette a Reale Mutua di fare una ricerca per contraente o numero di polizza. Grazie allo sviluppo di una dashboard con Power BI l’utente di business è in grado di navigare tra le informazioni sulle polizze già esistenti, sui loro contraenti e sui sinistri liquidati. HUB è infatti un report che propone lo stato dell’arte degli assicurati con una profondità storica di 10 anni. Questa base storica viene utilizzata per allenare il modello di Machine Learning sviluppato internamente da Reale Mutua che associa un punteggio (score) ad ogni assicurato sulla base dello storico dei sinistri e definisce quali potrebbero essere le 5 malattie correlate. L’utente di business può così provvedere al rinnovo della polizza di uno specifico cliente consultando con pochi click HUB e proporre un premio ad hoc di rinnovo della polizza che possa garantire il massimo della profittabilità;
2. rischio nuovo: HUB permette di applicare diversi filtri ai dati associati ai contraenti: regione di provenienza, sesso, età,… Incrociando questi dati con l’algoritmo di Machine Learning è possibile creare delle statistiche e quindi ottenere delle stime che consentono di individuare nuovi assicurati e associare il cosidetto rischio nuovo. Sulla base dello score e sulla recommendation fornita dal modello è ora possibile personalizzare il premio del nuovo cliente.