Krytyczna rola analityki predykcyjnej w ubezpieczeniach

Ubezpieczenia są tak stare jak cywilizacja ludzka. Istnieją zapisy o metodzie ubezpieczenia zwanej dnem datowanej na 4000 lat p.n.e. Był to rodzaj transakcji, w ramach której kapitan był używany jako zabezpieczenie statku do zakupu zaopatrzenia na kredyt. Jeśli statek lub łódź zostały zniszczone z przyczyn naturalnych na morzu, pożyczkodawca musiał uznać tę sytuację za swoją stratę. Pożyczkodawcy w końcu zaczęli badać wzorce pogodowe, aby określić prawdopodobieństwo powrotu kapitana ze swoją łodzią bez szwanku. To było wczesne zastosowanie analiz predykcyjnych.

Ubezpieczenia znacznie wzrosły od czasów dna, podobnie jak analityka predykcyjna. Głównym aspektem tego wzrostu jest ilość danych wykorzystywanych przez nowoczesnych ubezpieczycieli do przeprowadzania analiz predykcyjnych.

Co to jest analiza predykcyjna?

Analityka predykcyjna to gałąź analityki, która polega na wykorzystaniu modeli i statystyk do przewidywania przyszłych zdarzeń. Nie jest więc szokujące, jak ważna w ubezpieczeniach jest analityka predykcyjna.

Historia jest najeżona analizą predykcyjną. Nawet wykorzystanie widzących w folklorze było próbą analizy predykcyjnej. Analityka predykcyjna została wykorzystana przez firmę Lloyd w 1689 roku do określenia składki, która byłaby zapłacona w zamian za ubezpieczenie podróży. Firma wykorzystała dane z poprzednich rejsów, aby obliczyć możliwe ryzyko ubezpieczenia nowego.

Podczas II wojny światowej Arnold Daniels zastosował analizę predykcyjną, aby upewnić się, że nie ma ofiar w wojnie. W końcu Daniels stworzył indeks predykcyjny (PI), który został następnie dostosowany do przestrzeni roboczej.

Analityka przeszła do użycia komputerów w latach 60. XX wieku, kiedy informatyka stała się głównym nurtem. Odkryto, że komputery można zaprogramować do budowania modeli do analizy predykcyjnej, więc ich wykorzystanie w tym celu gwałtownie wzrosło. W przeszłości firmy ubezpieczeniowe wykorzystywały niewiele zmiennych do określania swoich składek, ale wraz z rozwojem gromadzenia i wykorzystywania danych w ubezpieczeniach zastosowano bardziej zaawansowaną analitykę predykcyjną.

Tradycyjna analityka predykcyjna

Składki, warunki i warunki są tradycyjnie obliczane przy użyciu kilku zmiennych liniowych. Jest to prosta metoda, która wykorzystuje jedną formułę dla wszystkich scenariuszy tego produktu.

Na przykładzie ubezpieczenia zdrowotnego można ustalić stałą składkę dla wszystkich czterdziestolatków, którzy wykupią określony plan ubezpieczenia. Ta jedna metoda „premium dla wszystkich” może wiązać się z wyższymi opłatami dla firmy ubezpieczeniowej, ponieważ mogą istnieć osoby, które w rodzinie chorowały na cukrzycę typu 2 po czterdziestce. Oznacza to, że tacy klienci zgłosiliby więcej roszczeń z tytułu ubezpieczenia zdrowotnego niż przeciętna zdrowa osoba w ich grupie wiekowej.

Konsekwencje są takie, że klienci bez przewlekłych problemów zdrowotnych ostatecznie zapłacą składki za klientów z przewlekłymi problemami zdrowotnymi i nie otrzymają żadnych świadczeń ubezpieczeniowych za bycie zdrowym. Klienci, którzy to rozumieją, mogą ponownie rozważyć utrzymanie składek, ponieważ nie ma zachęty do niekorzystania z ubezpieczenia.

Kompleksowa analiza predykcyjna

Jest tylko tyle danych, które człowiek może przeanalizować bez pomocy komputera. Ponieważ korzystanie z komputera stało się bardziej złożone, pojawiła się również analiza predykcyjna. Złożona analityka predykcyjna, podstawa w portfolio firm zajmujących się analizą danych , to metoda, w której wiele zmiennych jest wykorzystywanych do budowania złożonych modeli do przewidywania możliwych przyszłych zdarzeń.

Wraz z eksplozją korzystania z Internetu następuje równie duża eksplozja danych. Korzystając z tych strumieni danych, można zastosować uczenie maszynowe do określenia bardziej złożonych przyszłych scenariuszy dotyczących ubezpieczeń.

Na przykład wracając do ubezpieczenia zdrowotnego, wyobraźmy sobie scenariusz, w którym dwóch czterdziestolatków kupuje ten sam plan. Firma, wykorzystując zaawansowaną analitykę predykcyjną, odkrywa, że ​​jeden z nich jest genetycznie predysponowany do raka prostaty. Oznacza to, że złoży więcej roszczeń niż druga osoba. Firma, w oparciu o te informacje, przyznaje genetycznie predysponowanemu czterdziestolatkowi nieco wyższą premię, aby uwzględnić potencjalny koszt wizyt na oddziałach onkologicznych.

Złożona analityka predykcyjna nie jest jednak pozbawiona wyzwań. Włączenie złożonej analizy predykcyjnej, która zwykle obejmuje uczenie maszynowe, do istniejących cen ubezpieczeń może sprawić, że cały rynek ubezpieczeń będzie mniej przejrzysty i zagmatwany. Analizy predykcyjne, które uwzględniają więcej zmiennych, mogą skutkować dokładniejszymi ocenami ryzyka, ale nie będzie miało znaczenia, jak dokładne są, jeśli ocen nie można wyjaśnić lub uzasadnić klientom.

Jednak, jeśli zostaną prawidłowo wdrożone, złożone analizy predykcyjne przyniosą lepsze wyniki firmom ubezpieczeniowym.

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe jest tak mocno powiązane z analityką predykcyjną, że w niektórych artykułach używa się ich zamiennie. W rzeczywistości są zupełnie inne. Analityka predykcyjna wykorzystuje przeszłość do przewidywania możliwych wyników w przyszłości. Z drugiej strony uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji i informatyki, która daje systemom komputerowym możliwość wykorzystywania danych do uczenia się i doskonalenia.

Uczenie maszynowe, ze względu na swoją strukturę, ma kluczowe znaczenie w analizie predykcyjnej. Drzewa decyzyjne, sieci neuronowe i regresję można zaprogramować w systemie, a następnie wprowadzone do niego dane pomagają systemowi przewidywać możliwe przyszłe zdarzenia. Te przyszłe wydarzenia mogą obejmować różne zjawiska pogodowe, klęski żywiołowe, depresję gospodarczą i możliwość pandemii, aż po zbywalność produktu.

Znaczenie analityki predykcyjnej w ubezpieczeniach

Nie można przecenić znaczenia analityki predykcyjnej. W ubezpieczeniach ma to szczególne znaczenie, ponieważ:

• Może poprawić efektywność w różnych gałęziach ubezpieczeń. Jest to możliwe, ponieważ analityka predykcyjna poprawia ocenę ryzyka, umożliwiając lepsze przydzielanie zasobów.
• Analityka predykcyjna poprawia doświadczenia klientów. Umożliwia klientom uzyskanie lepszych stawek pod pewnymi warunkami.
• Rządy mogą go wykorzystać do tworzenia lepszych polis ubezpieczeniowych, które przyniosą korzyści zarówno konsumentom, jak i firmom. Analiza predykcyjna może pomóc rządowi w opracowaniu odpowiedniej polityki podczas bezprecedensowego wydarzenia, takiego jak pandemia.
• Uczenie maszynowe w połączeniu z analizą predykcyjną usuwa wady ludzkich obliczeń i uprzedzeń. Odbiera sentymenty i ma mniej błędów w wynikach, ponieważ maszyna staje się coraz lepsza w obliczaniu ryzyka.
• Analityka predykcyjna jest przydatna w wykrywaniu oszustw w roszczeniach ubezpieczeniowych. Jeśli klient zmienia fakty, aby zgłosić roszczenie ubezpieczeniowe, analityka predykcyjna może wykryć nieprawidłowości w takich sytuacjach.

Jak włączyć analitykę predykcyjną do swojej firmy

Włączenie analizy predykcyjnej do ubezpieczenia to teraźniejszość i przyszłość, ale jeśli zostanie wykonane niewłaściwie, może zaszkodzić stabilności firmy.

Większość firm zleca na zewnątrz kompleksowe analizy predykcyjne, ponieważ budowanie struktury i zatrudnianie wymaganej siły roboczej jest trudne i kosztowne.

Gdy w firmie ubezpieczeniowej istnieje metoda wyceny, analizy predykcyjne muszą być włączone w sposób uwzględniający istniejącą strukturę cen. Dzieje się tak, ponieważ nagła zmiana cen może zniechęcić obecnych klientów do zachowania subskrypcji.

Przyszłość analizy predykcyjnej w ubezpieczeniach

Firmy ubezpieczeniowe, w przeciwieństwie do instytucji finansowych, są bardziej konserwatywne we wprowadzaniu technologii do swojej działalności. Jednak zaczęło się to zmieniać. Znaczenie i korzyści płynące z analiz predykcyjnych w ubezpieczeniach stają się coraz bardziej oczywiste, co sprawia, że ​​potrzeba jej zastosowania również staje się bardziej oczywista.

Uczenie maszynowe nie jest już planem na przyszłość, ale obecną rzeczywistością. Będzie kształtować przyszłość ubezpieczeń, zmieniając sposób funkcjonowania branży.

Dopóki będą dane i komputery do ich analizy, będzie uczenie maszynowe. Dlatego analityka predykcyjna stała się i pozostanie kluczowym aspektem usług ubezpieczeniowych.