La modellazione predittiva è una tecnica statistica comunemente usata per prevedere il comportamento futuro. Le soluzioni di modellazione predittiva sono una forma di tecnologia di data mining che funziona analizzando dati storici e attuali e generando un modello per aiutare a prevedere i risultati futuri. Nella modellazione predittiva, i dati vengono raccolti, viene formulato un modello statistico, vengono fatte delle previsioni e il modello viene convalidato (o rivisto) quando si rendono disponibili ulteriori dati. Ad esempio, i modelli di rischio possono essere creati per combinare le informazioni sui membri in modi complessi con informazioni demografiche e sullo stile di vita da fonti esterne per migliorare la precisione della sottoscrizione. I modelli predittivi analizzano le prestazioni passate per valutare la probabilità che un cliente manifesti uno specifico comportamento in futuro. Questa categoria comprende anche i modelli che cercano modelli di dati sottili per rispondere alle domande sulle prestazioni dei clienti, come i modelli di rilevamento delle frodi. I modelli predittivi spesso eseguono calcoli durante le transazioni dal vivo – per esempio, per valutare il rischio o l’opportunità di un dato cliente o di una transazione per guidare una decisione. Se gli assicuratori sanitari potessero prevedere accuratamente le tendenze secolari (per esempio, l’utilizzo), i premi sarebbero fissati in modo appropriato, gli obiettivi di profitto sarebbero raggiunti con più coerenza e gli assicuratori sanitari sarebbero più competitivi sul mercato.