Il ruolo critico dell'analisi predittiva nelle assicurazioni

L'assicurazione è vecchia quanto la civiltà umana. Ci sono registrazioni di un metodo di assicurazione chiamato bottomry che risale al 4000 a.C. Questo era un tipo di transazione in cui una nave veniva utilizzata come garanzia da un capitano per acquistare rifornimenti a credito. Se la nave o l'imbarcazione sono state distrutte in mare per cause naturali, il prestatore doveva considerare la situazione come sua perdita. I prestatori alla fine hanno iniziato a studiare i modelli meteorologici per determinare la probabilità che il capitano tornasse con la sua barca illesa. Questo è stato uno dei primi utilizzi dell'analisi predittiva.

L'assicurazione è cresciuta molto dai tempi del fondo, così come l'analisi predittiva. Un aspetto importante di questa crescita è la quantità di dati utilizzati dai moderni fornitori di assicurazioni per eseguire analisi predittive.

Che cos'è l'analisi predittiva?

L'analisi predittiva è una branca dell'analisi che prevede l'uso di modelli e statistiche per prevedere eventi futuri. Non è scioccante, quindi, quanto sia importante l'analisi predittiva nelle assicurazioni.

La storia è piena dell'uso dell'analisi predittiva. Anche l'uso dei veggenti nel folklore era un tentativo di analisi predittiva. L'analisi predittiva fu utilizzata dalla compagnia Lloyd nel 1689 per determinare il premio che sarebbe stato pagato in cambio dell'assicurazione di viaggio. La compagnia ha utilizzato i dati dei viaggi passati per calcolare il possibile rischio di assicurarne uno nuovo.

Nella seconda guerra mondiale, Arnold Daniels ha utilizzato l'analisi predittiva per assicurarsi che non ci fossero vittime durante la guerra. Daniels alla fine ha creato il Predictive Index (PI) che è stato successivamente adattato per l'area di lavoro.

L'analisi è passata all'uso del computer negli anni '60, quando l'informatica è diventata mainstream. È stato scoperto che i computer potevano essere programmati per creare modelli per l'analisi predittiva, e quindi il loro utilizzo per questo scopo è salito alle stelle. In passato, le compagnie assicurative utilizzavano poche variabili per determinare i loro premi, ma con l'espansione della raccolta e dell'uso dei dati, nelle assicurazioni sono state impiegate analisi predittive più avanzate.

Analisi predittiva tradizionale

Premi, termini e condizioni sono tradizionalmente calcolati utilizzando poche variabili lineari. È un metodo semplice che utilizza un'unica formula per tutti gli scenari di quel prodotto.

Prendendo ad esempio l'assicurazione sanitaria, si potrebbe fissare un premio fisso per tutti i quarantenni che acquistano un particolare piano assicurativo. Questo metodo "premio per tutti" potrebbe comportare pagamenti più elevati per la compagnia assicurativa perché potrebbero esserci persone che hanno una storia familiare di sviluppare il diabete di tipo 2 sulla quarantina. Ciò significa che tali clienti farebbero più richieste di assicurazione sanitaria rispetto alla persona sana media nella loro fascia di età.

Le implicazioni sono che i clienti senza problemi di salute cronici alla fine pagheranno i premi per i clienti con problemi di salute cronici e non riceveranno alcun beneficio assicurativo per essere in buona salute. I clienti che capiscono questo potrebbero riconsiderare il mantenimento dei loro premi poiché non vi è alcun incentivo a non utilizzare la loro assicurazione.

Analisi predittive complesse

Ci sono solo così tanti dati che un essere umano può analizzare senza l'aiuto di un computer. Poiché l'uso del computer è diventato più complesso, anche l'analisi predittiva è diventata più complessa. L'analisi predittiva complessa, un punto fermo nel portafoglio delle aziende di analisi dei dati , è un metodo in cui vengono utilizzate molte variabili per costruire modelli complessi per prevedere possibili eventi futuri.

Con l'esplosione dell'uso di Internet, c'è un'esplosione di dati di uguale entità. Utilizzando questi flussi di dati, l'apprendimento automatico può essere utilizzato per determinare scenari futuri più complessi per quanto riguarda le assicurazioni.

Ad esempio, tornando all'assicurazione sanitaria, immaginiamo uno scenario in cui due uomini di quarant'anni acquistano lo stesso piano. L'azienda, utilizzando analisi predittive avanzate, scopre che uno di loro è geneticamente predisposto al cancro alla prostata. Significa che farà più affermazioni dell'altro individuo. L'azienda, sulla base di questa informazione, dà al quarantenne geneticamente predisposto un premio leggermente più alto per tenere conto del costo potenziale delle visite al reparto di oncologia.

L'analisi predittiva complessa, tuttavia, non è priva di sfide. L'integrazione di complesse analisi predittive, che di solito comporta l'apprendimento automatico, nei prezzi assicurativi esistenti potrebbe rendere l'intero mercato assicurativo meno trasparente e confuso. L'analisi predittiva che tiene conto di più variabili potrebbe portare a valutazioni del rischio più accurate, ma non importa quanto siano accurate se le valutazioni non possono essere spiegate o giustificate ai clienti.

Tuttavia, se implementata correttamente, l'analisi predittiva complessa produrrà risultati migliori per le imprese assicurative.

Che cos'è l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico è stato legato così profondamente all'analisi predittiva che in alcuni articoli vengono utilizzati in modo intercambiabile. In realtà, sono abbastanza diversi. L'analisi predittiva utilizza il passato per prevedere i possibili risultati del futuro. L'apprendimento automatico, d'altra parte, è una branca dell'intelligenza artificiale e dell'informatica che offre ai sistemi informatici la capacità di utilizzare i dati per apprendere e migliorare.

L'apprendimento automatico, a causa della sua struttura, è fondamentale nell'analisi predittiva. Gli alberi decisionali, le reti neurali e la regressione possono essere programmati in un sistema, quindi i dati inseriti aiutano il sistema a prevedere possibili eventi futuri. Questi eventi futuri possono variare da modelli meteorologici a disastri naturali, depressione economica e possibilità di una pandemia fino alla commerciabilità di un prodotto.

L'importanza dell'analisi predittiva nelle assicurazioni

L'importanza dell'analisi predittiva non può essere sottovalutata. Nelle assicurazioni è particolarmente importante perché:

• Può migliorare l'efficienza in vari rami dell'assicurazione. Ciò è possibile perché l'analisi predittiva migliora la valutazione del rischio, consentendo una migliore assegnazione delle risorse.
• L'analisi predittiva migliora l'esperienza dei clienti. Consente ai clienti di ottenere tariffe migliori a determinate condizioni.
• I governi possono utilizzarlo per creare migliori polizze assicurative mirate a beneficio dei consumatori e delle aziende. L'analisi predittiva può aiutare un governo a definire politiche adeguate durante un evento senza precedenti come una pandemia.
• L'apprendimento automatico, insieme all'analisi predittiva, elimina le carenze del calcolo umano e del pregiudizio. Toglie i sentimenti e ha errori di risultato inferiori man mano che la macchina migliora sempre di più nel calcolo dei rischi.
• L'analisi predittiva è utile per determinare la frode nei sinistri assicurativi. Se un cliente altera i fatti per presentare reclami assicurativi, l'analisi predittiva può scoprire irregolarità in tali situazioni.

Come incorporare l'analisi predittiva nella tua azienda

L'integrazione dell'analisi predittiva nelle assicurazioni rappresenta il presente e il futuro, ma se eseguita in modo errato può essere dannosa per la sostenibilità del business.

La maggior parte delle aziende esternalizza analisi predittive complesse perché costruire la struttura e assumere la forza lavoro richiesta è difficile e costoso.

Quando esiste un metodo di determinazione dei prezzi esistente in una compagnia di assicurazioni, l'analisi predittiva deve essere incorporata in modo da tenere in considerazione la struttura dei prezzi esistente. Questo perché un'improvvisa revisione dei prezzi potrebbe scoraggiare i clienti esistenti dal mantenere gli abbonamenti.

Il futuro dell'analisi predittiva nelle assicurazioni

Le compagnie di assicurazione, a differenza delle istituzioni finanziarie, sono state più prudenti nell'incorporare la tecnologia nelle loro operazioni. Tuttavia, questo ha iniziato a cambiare. L'importanza e i vantaggi dell'analisi predittiva nelle assicurazioni stanno diventando più evidenti, rendendo anche più evidente la necessità di abbracciarla.

L'apprendimento automatico non è più un piano futuro ma una realtà presente. Darà forma al futuro delle assicurazioni, cambiando il modo in cui opera il settore.

Finché ci sono dati e computer per analizzarli, ci sarà l'apprendimento automatico. Pertanto, l'analisi predittiva è diventata e continuerà ad essere un aspetto fondamentale dei servizi assicurativi.