預測分析在保險中的關鍵作用

已發表: 2021-11-22

保險與人類文明一樣古老。可以追溯到公元前 4000 年的保險方法稱為底部保險的記錄。這是一種交易，船長以船為抵押品賒購物資。如果船舶或船隻在海上因自然原因被毀，貸款人必須以這種情況為損失。貸款人最終開始研究天氣模式，以確定船長帶著他的船平安返回的可能性。這是預測分析的早期使用。

自谷底時代以來，保險業已經發展了很多，預測分析也是如此。這種增長的一個主要方面是現代保險提供商用於執行預測分析的數據量。

什麼是預測分析？

預測分析是分析的一個分支，涉及使用模型和統計數據來預測未來事件。因此，預測分析在保險中的重要性並不令人震驚。

歷史充滿了預測分析的使用。甚至在民間傳說中使用先知也是一種預測分析的嘗試。 1689 年，勞埃德公司使用預測分析來確定為換取航次保險而支付的保費。該公司使用過去航次的數據來計算為新航次投保的可能風險。

在第二次世界大戰中，阿諾德丹尼爾斯使用預測分析來確保戰爭中沒有人員傷亡。 Daniels 最終繼續創建預測指數 (PI)，隨後對其進行了調整以適應工作空間。

當計算機科學成為主流時，分析在 1960 年代發展為計算機使用。人們發現可以對計算機進行編程以構建用於預測分析的模型，因此它們用於此目的的用途猛增。過去，保險公司很少使用變量來確定其保費，但隨著數據收集和使用的擴大，保險業已採用更先進的預測分析。

保費、條款和條件傳統上使用很少的線性變量來計算。這是一種直接的方法，它對該產品的所有場景都使用一個公式。

以健康保險為例，可能會為所有購買特定保險計劃的 40 歲老人設定固定保費。這種“全民保費”的方法可能會為保險公司支付更高的費用，因為可能有些人在四十多歲時就有患 2 型糖尿病的家族史。這意味著此類客戶將比其年齡組中的平均健康人提出更多的健康保險索賠。

這意味著沒有慢性健康問題的客戶最終會為有慢性健康問題的客戶支付保費，而不會因為健康而獲得任何保險福利。了解這一點的客戶可能會重新考慮維持保費，因為沒有理由不使用他們的保險。

在沒有計算機幫助的情況下，人類只能分析這麼多數據。隨著計算機使用變得越來越複雜，預測分析也變得越來越複雜。複雜預測分析是數據分析公司產品組合中的主要部分，是一種使用許多變量來構建複雜模型以預測未來可能事件的方法。

隨著互聯網使用的爆炸式增長，數據也出現了同樣規模的爆炸式增長。使用這些數據流，可以使用機器學習來確定更複雜的未來保險場景。

例如，回到健康保險，讓我們想像一下兩個 40 歲的男人購買同一個計劃的場景。該公司採用先進的預測分析，發現其中之一在遺傳上易患前列腺癌。這意味著他將比其他人提出更多的要求。該公司基於這條信息，為這位有遺傳傾向的 40 歲老人提供了略高的溢價，以考慮到腫瘤科就診的潛在成本。

然而，複雜的預測分析並非沒有挑戰。將通常涉及機器學習的複雜預測分析納入現有的保險定價可能會使整個保險市場變得不那麼透明和混亂。包含更多變量的預測分析可能會導致更準確的風險評估，但如果無法向客戶解釋或證明評估的準確性，那麼它們的準確度就無關緊要了。

但是，如果實施得當，複雜的預測分析將為保險業務帶來更好的結果。

機器學習與預測分析緊密相連，以至於在某些文章中它們可以互換使用。實際上，它們是完全不同的。預測分析是利用過去來預測未來可能的結果。另一方面，機器學習是人工智能和計算機科學的一個分支，它賦予計算機系統使用數據進行學習和改進的能力。

機器學習因其結構而在預測分析中至關重要。決策樹、神經網絡和回歸可以被編程到一個系統中，然後提供給它的數據幫助系統預測未來可能發生的事件。這些未來事件的範圍可以從天氣模式到自然災害、經濟蕭條、大流行的可能性到產品的適銷性。

預測分析的重要性怎麼強調都不為過。在保險方面，這一點尤為重要，因為：

將預測分析納入保險是現在和未來，但如果操作不當，可能會損害業務的可持續性。

大多數企業將復雜的預測分析外包，因為構建結構和僱用所需的勞動力既困難又昂貴。

當保險公司有現有的定價方法時，必須以考慮現有定價結構的方式結合預測分析。這是因為突然調整定價可能會阻止現有客戶保留訂閱。

與金融機構不同，保險公司在將技術融入其運營方面更為保守。然而，這種情況已經開始改變。預測分析在保險中的重要性和好處正變得越來越明顯，因此接受它的必要性也越來越明顯。

機器學習不再是未來的計劃，而是當前的現實。它將塑造保險業的未來，改變行業的運作方式。

只要有數據，有計算機分析它，就會有機器學習。因此，預測分析已經並將繼續成為保險服務的核心方面。