预测分析在保险中的关键作用

已发表: 2021-11-22

保险与人类文明一样古老。可以追溯到公元前 4000 年的保险方法称为底部保险的记录。这是一种交易，船长以船为抵押品赊购物资。如果船舶或船只在海上因自然原因被毁，贷款人必须以这种情况为损失。贷款人最终开始研究天气模式，以确定船长带着他的船平安返回的可能性。这是预测分析的早期使用。

自谷底时代以来，保险业已经发展了很多，预测分析也是如此。这种增长的一个主要方面是现代保险提供商用于执行预测分析的数据量。

什么是预测分析？

预测分析是分析的一个分支，涉及使用模型和统计数据来预测未来事件。因此，预测分析在保险中的重要性并不令人震惊。

历史充满了预测分析的使用。甚至在民间传说中使用先知也是一种预测分析的尝试。 1689 年，劳埃德公司使用预测分析来确定为换取航次保险而支付的保费。该公司使用过去航次的数据来计算为新航次投保的可能风险。

在第二次世界大战中，阿诺德丹尼尔斯使用预测分析来确保战争中没有人员伤亡。 Daniels 最终继续创建预测指数 (PI)，随后对其进行了调整以适应工作空间。

当计算机科学成为主流时，分析在 1960 年代发展为计算机使用。人们发现可以对计算机进行编程以构建用于预测分析的模型，因此它们用于此目的的用途猛增。过去，保险公司很少使用变量来确定其保费，但随着数据收集和使用的扩大，保险业已采用更先进的预测分析。

保费、条款和条件传统上使用很少的线性变量来计算。这是一种直接的方法，它对该产品的所有场景都使用一个公式。

以健康保险为例，可能会为所有购买特定保险计划的 40 岁老人设定固定保费。这种“全民保费”的方法可能会为保险公司支付更高的费用，因为可能有些人在四十多岁时就有患 2 型糖尿病的家族史。这意味着此类客户将比其年龄组中的平均健康人提出更多的健康保险索赔。

这意味着没有慢性健康问题的客户最终会为有慢性健康问题的客户支付保费，而不会因为健康而获得任何保险福利。了解这一点的客户可能会重新考虑维持保费，因为没有理由不使用他们的保险。

在没有计算机帮助的情况下，人类只能分析这么多数据。随着计算机使用变得越来越复杂，预测分析也变得越来越复杂。复杂预测分析是数据分析公司产品组合中的主要部分，是一种使用许多变量来构建复杂模型以预测未来可能事件的方法。

随着互联网使用的爆炸式增长，数据也出现了同样规模的爆炸式增长。使用这些数据流，可以使用机器学习来确定更复杂的未来保险场景。

例如，回到健康保险，让我们想象一下两个 40 岁的男人购买同一个计划的场景。该公司采用先进的预测分析，发现其中之一在遗传上易患前列腺癌。这意味着他将比其他人提出更多的要求。该公司基于这条信息，为这位有遗传倾向的 40 岁老人提供了略高的溢价，以考虑到肿瘤科就诊的潜在成本。

然而，复杂的预测分析并非没有挑战。将通常涉及机器学习的复杂预测分析纳入现有的保险定价可能会使整个保险市场变得不那么透明和混乱。包含更多变量的预测分析可能会导致更准确的风险评估，但如果无法向客户解释或证明评估的准确性，那么它们的准确度就无关紧要了。

但是，如果实施得当，复杂的预测分析将为保险业务带来更好的结果。

机器学习与预测分析紧密相连，以至于在某些文章中它们可以互换使用。实际上，它们是完全不同的。预测分析是利用过去来预测未来可能的结果。另一方面，机器学习是人工智能和计算机科学的一个分支，它赋予计算机系统使用数据进行学习和改进的能力。

机器学习因其结构而在预测分析中至关重要。决策树、神经网络和回归可以被编程到一个系统中，然后提供给它的数据帮助系统预测未来可能发生的事件。这些未来事件的范围可以从天气模式到自然灾害、经济萧条、大流行的可能性到产品的适销性。

预测分析的重要性怎么强调都不为过。在保险方面，这一点尤为重要，因为：

将预测分析纳入保险是现在和未来，但如果操作不当，可能会损害业务的可持续性。

大多数企业将复杂的预测分析外包，因为构建结构和雇用所需的劳动力既困难又昂贵。

当保险公司有现有的定价方法时，必须以考虑现有定价结构的方式结合预测分析。这是因为突然调整定价可能会阻止现有客户保留订阅。

与金融机构不同，保险公司在将技术融入其运营方面更为保守。然而，这种情况已经开始改变。预测分析在保险中的重要性和好处正变得越来越明显，因此接受它的必要性也越来越明显。

机器学习不再是未来的计划，而是当前的现实。它将塑造保险业的未来，改变行业的运作方式。

只要有数据，有计算机分析它，就会有机器学习。因此，预测分析已经并将继续成为保险服务的核心方面。