บทบาทสำคัญของการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ในการประกันภัย

การประกันภัยนั้นเก่าแก่พอ ๆ กับอารยธรรมมนุษย์ มีบันทึกวิธีการประกันที่เรียกว่า bottomry ย้อนหลังไปถึง 4000 ปีก่อนคริสตศักราช นี่เป็นธุรกรรมประเภทหนึ่งที่กัปตันใช้เรือเป็นหลักประกันในการซื้อเสบียง หากเรือหรือเรือถูกทำลายโดยสาเหตุธรรมชาติในทะเล ผู้ให้กู้ต้องถือว่าสถานการณ์เป็นความสูญเสียของเขาหรือเธอ ในที่สุดผู้ให้กู้ก็เริ่มศึกษารูปแบบสภาพอากาศเพื่อกำหนดความเป็นไปได้ที่กัปตันจะกลับมาพร้อมกับเรือของเขาโดยไม่เป็นอันตราย นี่เป็นการใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์แต่เนิ่นๆ

การประกันภัยเติบโตขึ้นมากตั้งแต่สมัยที่ก้นบึ้งและมีการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ด้วยเช่นกัน ลักษณะสำคัญของการเติบโตนี้คือจำนวนข้อมูลที่ผู้ให้บริการประกันภัยสมัยใหม่ใช้เพื่อทำการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

การวิเคราะห์เชิงทำนายคืออะไร?

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นสาขาหนึ่งของการวิเคราะห์ที่เกี่ยวข้องกับการใช้แบบจำลองและสถิติเพื่อทำนายเหตุการณ์ในอนาคต จึงไม่น่าแปลกใจที่การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มีความสำคัญเพียงใดในการประกันภัย

ประวัติศาสตร์เต็มไปด้วยการใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ แม้แต่การใช้ผู้ทำนายในนิทานพื้นบ้านก็เป็นความพยายามในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ บริษัทลอยด์ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในปี 1689 เพื่อกำหนดเบี้ยประกันภัยที่จะจ่ายเพื่อแลกกับการประกันการเดินทาง บริษัทใช้ข้อมูลการเดินทางในอดีตเพื่อคำนวณความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจากการทำประกันใหม่

ในสงครามโลกครั้งที่สอง Arnold Daniels ใช้การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์เพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีผู้บาดเจ็บล้มตายในสงคราม ในที่สุด Daniels ได้สร้าง Predictive Index (PI) และต่อมาได้มีการปรับให้เข้ากับพื้นที่ทำงาน

การวิเคราะห์ก้าวหน้าไปสู่การใช้คอมพิวเตอร์ในปี 1960 เมื่อวิทยาการคอมพิวเตอร์กลายเป็นกระแสหลัก พบว่าคอมพิวเตอร์สามารถตั้งโปรแกรมให้สร้างแบบจำลองสำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ดังนั้นการใช้งานเพื่อจุดประสงค์นี้จึงพุ่งสูงขึ้น ในอดีต บริษัทประกันภัยใช้ตัวแปรไม่กี่ตัวในการพิจารณาเบี้ยประกันภัย แต่เมื่อการรวบรวมและการใช้ข้อมูลขยายตัว การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ขั้นสูงก็ถูกนำมาใช้ในการประกันภัย

การวิเคราะห์เชิงทำนายแบบดั้งเดิม

เบี้ยประกันภัย ข้อกำหนด และเงื่อนไขดั้งเดิมคำนวณโดยใช้ตัวแปรเชิงเส้นไม่กี่ตัว เป็นวิธีการที่ตรงไปตรงมาซึ่งใช้สูตรเดียวสำหรับทุกสถานการณ์ของผลิตภัณฑ์นั้น

ตัวอย่างเช่น การประกันสุขภาพ อาจมีการกำหนดเบี้ยประกันภัยคงที่สำหรับเด็กอายุสี่สิบปีทุกคนที่ซื้อแผนประกันแบบเฉพาะเจาะจง วิธี 'พรีเมียมสำหรับทุกคน' วิธีนี้อาจต้องจ่ายเงินให้กับบริษัทประกันภัยสูงกว่า เนื่องจากอาจมีผู้ที่มีประวัติครอบครัวเป็นโรคเบาหวานประเภท 2 ในวัยสี่สิบ ซึ่งหมายความว่าลูกค้าดังกล่าวจะเรียกร้องค่าประกันสุขภาพมากกว่าผู้ที่มีสุขภาพแข็งแรงโดยเฉลี่ยในกลุ่มอายุของตน

ความหมายก็คือลูกค้าที่ไม่มีปัญหาสุขภาพเรื้อรังจะจ่ายเบี้ยประกันให้กับลูกค้าที่มีปัญหาสุขภาพเรื้อรังในที่สุดและไม่ได้รับผลประโยชน์การประกันใด ๆ สำหรับการมีสุขภาพที่ดี ลูกค้าที่เข้าใจสิ่งนี้อาจพิจารณาการรักษาเบี้ยประกันภัยใหม่เนื่องจากไม่มีแรงจูงใจที่จะไม่ใช้ประกัน

การวิเคราะห์เชิงทำนายที่ซับซ้อน

มีเพียงข้อมูลมากมายที่มนุษย์สามารถวิเคราะห์ได้โดยไม่ต้องใช้คอมพิวเตอร์ช่วย เนื่องจากการใช้คอมพิวเตอร์มีความซับซ้อนมากขึ้น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ก็เช่นกัน การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ซับซ้อน ซึ่งเป็นส่วนสำคัญในพอร์ตโฟลิโอของ บริษัทวิเคราะห์ข้อมูล เป็นวิธีที่ใช้ตัวแปรจำนวนมากเพื่อสร้างแบบจำลองที่ซับซ้อนสำหรับการทำนายเหตุการณ์ที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต

ด้วยการใช้อินเทอร์เน็ตที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว จึงมีการระเบิดข้อมูลขนาดเท่าๆ กัน การใช้สตรีมข้อมูลเหล่านี้ การเรียนรู้ด้วยเครื่องสามารถนำมาใช้เพื่อกำหนดสถานการณ์ในอนาคตที่ซับซ้อนมากขึ้นเกี่ยวกับการประกันภัยได้

ตัวอย่างเช่น การกลับไปทำประกันสุขภาพ ลองนึกภาพสถานการณ์ที่ชายวัย 40 ปีสองคนซื้อแผนเดียวกัน บริษัทซึ่งใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ขั้นสูงพบว่าหนึ่งในนั้นมีแนวโน้มทางพันธุกรรมที่จะเป็นมะเร็งต่อมลูกหมาก หมายความว่าเขาจะทำการเรียกร้องมากกว่าบุคคลอื่น บริษัท บนพื้นฐานของข้อมูลชิ้นนี้ ให้เบี้ยประกันภัยที่สูงกว่าเล็กน้อยสำหรับเด็กอายุสี่สิบปีที่มีแนวโน้มทางพันธุกรรม เพื่อพิจารณาต้นทุนที่อาจเกิดขึ้นในการเยี่ยมชมแผนกเนื้องอกวิทยา

อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ซับซ้อนนั้นไม่ได้ไร้ซึ่งความท้าทาย การรวมการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ซับซ้อนซึ่งมักจะเกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่องเข้ากับราคาประกันที่มีอยู่อาจทำให้ตลาดประกันภัยทั้งหมดโปร่งใสและสับสนน้อยลง การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ใช้ตัวแปรมากขึ้นอาจส่งผลให้มีการประเมินความเสี่ยงที่แม่นยำยิ่งขึ้น แต่ไม่สำคัญว่าจะแม่นยำเพียงใดหากลูกค้าไม่สามารถอธิบายหรือให้การประเมินกับลูกค้าได้

อย่างไรก็ตาม หากดำเนินการอย่างถูกต้อง การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ซับซ้อนจะให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าสำหรับธุรกิจประกันภัย

การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?

แมชชีนเลิร์นนิงเชื่อมโยงอย่างลึกซึ้งกับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ซึ่งในบางบทความจะใช้สลับกันได้ ในความเป็นจริงพวกเขาค่อนข้างแตกต่างกัน การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์กำลังใช้อดีตในการคาดการณ์ผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ในอนาคต ในทางกลับกัน แมชชีนเลิร์นนิงเป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์และวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่ทำให้ระบบคอมพิวเตอร์สามารถใช้ข้อมูลเพื่อเรียนรู้และปรับปรุงได้

แมชชีนเลิร์นนิงมีความสำคัญต่อการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เนื่องจากโครงสร้าง แผนผังการตัดสินใจ โครงข่ายประสาทเทียม และการถดถอยสามารถตั้งโปรแกรมไว้ในระบบ จากนั้นข้อมูลที่ป้อนเข้าไปจะช่วยให้ระบบคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคตที่อาจเกิดขึ้นได้ เหตุการณ์ในอนาคตเหล่านี้อาจมีตั้งแต่รูปแบบสภาพอากาศไปจนถึงภัยธรรมชาติ ภาวะเศรษฐกิจตกต่ำ และความเป็นไปได้ของการระบาดใหญ่จนถึงความสามารถในการขายของผลิตภัณฑ์

ความสำคัญของการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ในการประกันภัย

ความสำคัญของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ต้องไม่เน้นมากเกินไป ในการประกันภัย มีความสำคัญเป็นพิเศษเนื่องจาก:

• สามารถเพิ่มประสิทธิภาพในการประกันภัยสาขาต่างๆ สิ่งนี้เป็นไปได้เนื่องจากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยปรับปรุงการประเมินความเสี่ยง ทำให้สามารถจัดสรรทรัพยากรได้ดีขึ้น
• การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า ทำให้ลูกค้าได้รับอัตราที่ดีขึ้นภายใต้เงื่อนไขบางประการ
• รัฐบาลสามารถใช้เพื่อสร้างนโยบายการประกันที่ดีขึ้นซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อผู้บริโภคและบริษัทต่างๆ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถช่วยรัฐบาลในการจัดทำนโยบายที่เหมาะสมระหว่างเหตุการณ์ที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน เช่น การระบาดใหญ่
• แมชชีนเลิร์นนิง จับคู่กับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ขจัดข้อบกพร่องของการคำนวณและอคติของมนุษย์ ขจัดความรู้สึกนึกคิดและมีข้อผิดพลาดในผลลัพธ์ที่ต่ำกว่าเมื่อเครื่องจักรทำงานได้ดีขึ้นและดีขึ้นในการคำนวณความเสี่ยง
• การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มีประโยชน์ในการพิจารณาการฉ้อโกงในการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทน หากลูกค้าเปลี่ยนแปลงข้อเท็จจริงเพื่อเรียกร้องค่าสินไหมทดแทน การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถค้นพบสิ่งผิดปกติในสถานการณ์ดังกล่าวได้

วิธีรวมการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เข้ากับธุรกิจของคุณ

การผสมผสานการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์เข้ากับการประกันภัยคือปัจจุบันและอนาคต แต่ถ้าทำผิด อาจส่งผลเสียต่อความยั่งยืนของธุรกิจ

ธุรกิจส่วนใหญ่จ้างการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ซับซ้อนเนื่องจากการสร้างโครงสร้างและการจ้างพนักงานที่จำเป็นนั้นยากและมีราคาแพง

เมื่อมีวิธีการกำหนดราคาที่มีอยู่ในบริษัทประกันภัย การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะต้องรวมอยู่ในวิธีที่คำนึงถึงโครงสร้างราคาที่มีอยู่ เนื่องจากการปรับราคาใหม่อย่างกะทันหันอาจทำให้ลูกค้าปัจจุบันไม่สามารถสมัครสมาชิกได้

อนาคตของการวิเคราะห์เชิงทำนายในการประกันภัย

บริษัทประกันภัยต่างจากสถาบันทางการเงินที่อนุรักษ์นิยมมากกว่าในการผสมผสานเทคโนโลยีเข้ากับการดำเนินงาน อย่างไรก็ตาม สิ่งนั้นได้เริ่มเปลี่ยนไปแล้ว ความสำคัญและประโยชน์ของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการประกันภัยมีความชัดเจนมากขึ้น ทำให้ความจำเป็นในการยอมรับสิ่งนี้ชัดเจนยิ่งขึ้นเช่นกัน

แมชชีนเลิร์นนิงไม่ใช่แผนในอนาคตอีกต่อไป แต่เป็นความเป็นจริงในปัจจุบัน มันจะกำหนดอนาคตของการประกันภัย เปลี่ยนแปลงวิธีการดำเนินงานของอุตสาหกรรม

ตราบใดที่มีข้อมูลและคอมพิวเตอร์เพื่อวิเคราะห์ แมชชีนเลิร์นนิงก็จะมี ดังนั้น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จึงกลายเป็นและจะเป็นส่วนสำคัญของบริการประกันภัยต่อไป