Vou construir um modelo de previsão de churn para finanças ou seguros

Na área de finanças e seguros, uma previsão ruim não só custa receita, mas também clientes, capital e reputação.

Sou um Engenheiro de Analytics Sênior com mais de 8 anos de experiência, incluindo mais de 2 anos como Analista de Dados na L'Olivier Assurance (Admiral Group), um dos principais grupos de seguros da Europa. Já desenvolvi modelos preditivos profissionalmente em ambientes regulados, sensíveis a dados, abordando risco, churn e valor do cliente.

O que eu crio

Previsão de churn e retenção: quem está prestes a sair?

Pontuação de risco e segmentação de carteira

Pontuação de leads e probabilidade de conversão

Modelagem de LTV do cliente e fatores de valor

Detecção de fraude e sinais de anomalia

Previsão de demanda e de sinistros

Ferramentas

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

O que você recebe

Notebook Python limpo · Relatório de validação do modelo · Interpretação de negócios em linguagem simples · Próximos passos acionáveis

Para quem é indicado

Companhias de seguros · Startups de fintech · Bancos e empresas de crédito · Plataformas de investimento · Equipes de risco e atuária

Como funciona

Compartilhe seus dados e seu problema de negócio. Vou recomendar o modelo e o escopo certos antes de começarmos.

Experiência em seguros · Conhecimento em risco · Mais de 8 anos · Modelos desenvolvidos para indústrias reguladas.