보험에서 예측 분석의 중요한 역할

보험은 인류 문명만큼이나 오래되었습니다. 기원전 4000년으로 거슬러 올라가는 바텀리(bottomry)라는 보험 방법에 대한 기록이 있습니다. 이것은 선장이 신용으로 물품을 사기 위해 선박을 담보로 사용하는 거래 유형이었습니다. 선박이나 배가 바다에서 자연적인 원인으로 파괴된 경우, 대출자는 그 상황을 자신의 손실로 받아들여야 했습니다. 대출 기관은 결국 선장이 배를 다치지 않고 돌아올 가능성을 결정하기 위해 날씨 패턴을 연구하기 시작했습니다. 이것은 예측 분석의 초기 사용이었습니다.

보험은 바닥 시대 이후 크게 성장했으며 예측 분석도 성장했습니다. 이러한 성장의 주요 측면은 현대 보험 제공자가 예측 분석을 수행하는 데 사용하는 데이터의 양입니다.

예측 분석이란 무엇입니까?

예측 분석은 모델과 통계를 사용하여 미래의 이벤트를 예측하는 분석의 한 분야입니다. 따라서 보험에서 예측 분석이 얼마나 중요한지는 놀라운 일이 아닙니다.

역사는 예측 분석의 사용으로 가득 차 있습니다. 민속학에서 선견자를 사용하는 것조차 예측 분석을 위한 시도였습니다. 예측 분석은 1689년 Lloyd 회사에서 항해 보험에 대한 대가로 지불할 보험료를 결정하는 데 사용되었습니다. 회사는 과거 항해의 데이터를 사용하여 새로운 항해를 보장할 수 있는 위험을 계산했습니다.

2차 세계 대전에서 Arnold Daniels는 예측 분석을 사용하여 전쟁에서 사상자가 없는지 확인했습니다. Daniels는 결국 PI(예측 지수)를 만들었고 이후에 작업 공간에 맞게 조정되었습니다.

컴퓨터 과학이 주류가 된 1960년대에 분석이 컴퓨터 사용으로 발전했습니다. 예측 분석을 위한 모델을 구축하도록 컴퓨터를 프로그래밍할 수 있다는 사실이 발견되었고 이러한 목적을 위한 사용이 급증했습니다. 과거에는 보험 회사가 보험료를 결정하기 위해 몇 가지 변수를 사용했지만 데이터 수집 및 사용이 확장됨에 따라 보험에 보다 고급 예측 분석이 사용되었습니다.

기존 예측 분석

보험료, 조건 및 조건은 전통적으로 소수의 선형 변수를 사용하여 계산됩니다. 해당 제품의 모든 시나리오에 대해 단일 공식을 사용하는 간단한 방법입니다.

건강 보험을 예로 들면 특정 보험 플랜을 구매하는 모든 40세에 대해 고정 보험료가 설정될 수 있습니다. 이 하나의 '모두를 위한 프리미엄' 방법은 40대에 제2형 당뇨병에 걸린 가족력이 있는 사람들이 있을 수 있기 때문에 보험 회사에 더 높은 지불금을 초래할 수 있습니다. 이것은 그러한 고객들이 같은 연령대의 평균적인 건강한 사람보다 더 많은 건강 보험 청구를 할 것이라는 것을 의미합니다.

의미는 만성 건강 문제가 없는 고객은 결국 만성 건강 문제가 있는 고객에 대해 보험료를 지불하고 건강에 대한 보험 혜택을 받지 못한다는 것입니다. 이를 이해하는 고객은 보험을 사용하지 않을 인센티브가 없기 때문에 보험료 유지를 재고할 수 있습니다.

복잡한 예측 분석

컴퓨터의 도움 없이 사람이 분석할 수 있는 데이터는 너무 많습니다. 컴퓨터 사용이 더욱 복잡해짐에 따라 예측 분석도 복잡해졌습니다. 데이터 분석 회사 포트폴리오의 필수 요소인 복잡한 예측 분석은 가능한 미래 이벤트를 예측하기 위한 복잡한 모델을 구축하기 위해 많은 변수를 사용하는 방법입니다.

인터넷 사용의 폭발적인 증가와 함께 데이터의 폭발적인 규모도 동일합니다. 이러한 데이터 스트림을 사용하여 기계 학습을 사용하여 보험과 관련하여 더 복잡한 미래 시나리오를 결정할 수 있습니다.

예를 들어 건강 보험으로 돌아가서 두 명의 40세 남성이 동일한 플랜을 구매하는 시나리오를 상상해 봅시다. 이 회사는 고급 예측 분석을 사용하여 그 중 하나가 유전적으로 전립선암에 걸리기 쉽다는 것을 발견했습니다. 그것은 그가 다른 개인보다 더 많은 주장을 할 것임을 의미합니다. 이 정보를 기반으로 회사는 유전적 소인이 있는 40세의 환자에게 종양학 부서 방문의 잠재적 비용을 설명하기 위해 약간 더 높은 보험료를 제공합니다.

그러나 복잡한 예측 분석에 문제가 없는 것은 아닙니다. 일반적으로 기계 학습과 관련된 복잡한 예측 분석을 기존 보험 가격에 통합하면 전체 보험 시장을 덜 투명하고 혼란스럽게 만들 수 있습니다. 더 많은 변수를 사용하는 예측 분석은 더 정확한 위험 평가를 초래할 수 있지만 평가가 고객에게 설명되거나 정당화될 수 없다면 그것이 얼마나 정확한지는 중요하지 않습니다.

그러나 올바르게 구현하면 복잡한 예측 분석이 보험 비즈니스에 더 나은 결과를 가져다 줄 것입니다.

머신 러닝이란 무엇입니까?

머신 러닝은 예측 분석과 매우 밀접하게 연관되어 있어 특정 기사에서는 서로 바꿔서 사용합니다. 실제로는 상당히 다릅니다. 예측 분석은 과거를 사용하여 미래의 가능한 결과를 예측합니다. 반면에 머신 러닝은 인공 지능 및 컴퓨터 과학의 한 분야로 컴퓨터 시스템에 데이터를 사용하여 학습하고 개선할 수 있는 기능을 제공합니다.

기계 학습은 그 구조 때문에 예측 분석에서 매우 중요합니다. 의사 결정 트리, 신경망 및 회귀를 시스템에 프로그래밍한 다음 시스템에 제공되는 데이터를 통해 시스템이 가능한 미래 이벤트를 예측할 수 있습니다. 이러한 미래 사건은 날씨 패턴에서 자연 재해, 경제 불황, 전염병 가능성, 제품의 시장 가능성에 이르기까지 다양할 수 있습니다.

보험에서 예측 분석의 중요성

예측 분석의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 보험에서는 다음과 같은 이유로 특히 중요합니다.

• 보험의 다양한 부문에서 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 이는 예측 분석이 위험 평가를 개선하여 리소스를 더 잘 할당할 수 있기 때문에 가능합니다.
• 예측 분석은 고객 경험을 개선합니다. 이를 통해 고객은 특정 조건에서 더 나은 요금을 받을 수 있습니다.
• 정부는 이를 사용하여 기업뿐만 아니라 소비자에게도 이익이 되는 더 나은 보험 대상 정책을 만들 수 있습니다. 예측 분석은 팬데믹과 같은 전례 없는 상황에서 정부가 적절한 정책을 수립하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 예측 분석과 결합된 기계 학습은 인간의 계산과 편향의 단점을 없애줍니다. 기계가 위험을 계산하는 데 점점 더 능숙해짐에 따라 감정을 없애고 결과 오류가 낮아집니다.
• 예측 분석은 보험 청구의 사기를 판별하는 데 유용합니다. 고객이 보험금 청구를 위해 사실을 변경하는 경우 예측 분석은 이러한 상황에서 불규칙성을 발견할 수 있습니다.

예측 분석을 비즈니스에 통합하는 방법

예측 분석을 보험에 통합하는 것은 현재이자 미래이지만 잘못 수행될 경우 비즈니스의 지속 가능성에 해로울 수 있습니다.

대부분의 기업은 구조를 구축하고 필요한 인력을 고용하는 것이 어렵고 비용이 많이 들기 때문에 복잡한 예측 분석을 아웃소싱합니다.

보험사에 기존 가격 책정 방식이 있는 경우 기존 가격 책정 구조를 고려한 방식으로 예측 분석을 통합해야 합니다. 가격이 갑자기 개편되면 기존 고객이 구독을 유지하지 못하게 될 수 있기 때문입니다.

보험 예측 분석의 미래

보험 회사는 금융 기관과 달리 기술을 운영에 통합하는 데 더 보수적입니다. 그러나 그것이 바뀌기 시작했습니다. 보험에서 예측 분석의 중요성과 이점이 더욱 분명해지고 있으며 이를 수용해야 할 필요성도 더욱 분명해지고 있습니다.

머신 러닝은 더 이상 미래의 계획이 아니라 현재의 현실입니다. 이는 보험 산업의 운영 방식을 변화시켜 보험의 미래를 형성할 것입니다.

데이터와 이를 분석하는 컴퓨터가 있는 한 기계 학습이 있을 것입니다. 따라서 예측 분석은 보험 서비스의 핵심 측면이 되었고 앞으로도 계속될 것입니다.