保険における予測分析の重要な役割

公開: 2021-11-22

保険は人類の文明と同じくらい古いものです。紀元前4000年にさかのぼる冒険貸借と呼ばれる保険の方法の記録があります。これは、船長がクレジットで物資を購入するための担保として船を使用するタイプの取引でした。船やボートが海上で自然の原因で破壊された場合、貸し手はその状況を自分の損失と見なさなければなりませんでした。貸し手は最終的に、船長が無傷で戻ってくる可能性を判断するために気象パターンの調査を開始しました。これは、予測分析の初期の使用でした。

保険は、冒険貸借の時代から大きく成長しており、予測分析も進んでいます。この成長の主な側面は、予測分析を実行するために現代の保険会社が使用するデータの量です。

予測分析とは何ですか？

予測分析は、将来のイベントを予測するためのモデルと統計の使用を含む分析のブランチです。したがって、保険において予測分析がいかに重要であるかは衝撃的ではありません。

歴史は予測分析の使用でいっぱいです。民間伝承での予見者の使用でさえ、予測分析の試みでした。予測分析は、1689年にロイド社によって使用され、航海保険と引き換えに支払われる保険料を決定しました。同社は過去の航海のデータを使用して、新しい航海に保険をかける可能性のあるリスクを計算しました。

第二次世界大戦では、アーノルドダニエルズは、戦争で死傷者がいないことを確認するために予測分析を使用しました。ダニエルズは最終的に予測インデックス（PI）を作成し、その後ワークスペースに適合させました。

コンピュータサイエンスが主流になった1960年代に、分析はコンピュータの使用に発展しました。予測分析用のモデルを構築するようにコンピューターをプログラムできることが発見されたため、この目的でのコンピューターの使用は急増しました。これまで、保険会社は保険料を決定するためにいくつかの変数を採用していましたが、データの収集と使用が拡大するにつれて、より高度な予測分析が保険に採用されてきました。

従来の予測分析

保険料、条件、条件は、伝統的にいくつかの線形変数を使用して計算されます。これは、その製品のすべてのシナリオに単一の式を使用する簡単な方法です。

健康保険を例にとると、特定の保険プランを購入する40歳のすべての人に固定保険料が設定される場合があります。この1つの「すべてのプレミアム」方式では、40代で2型糖尿病を発症した家族歴がある人がいる可能性があるため、保険会社の支払いが高くなる可能性があります。これは、そのようなクライアントが、その年齢層の平均的な健康な人よりも多くの健康保険の請求を行うことを意味します。

その意味するところは、慢性的な健康問題のないクライアントは、最終的には慢性的な健康問題のあるクライアントに保険料を支払い、健康であるための保険給付を受け取らないということです。これを理解しているクライアントは、保険を使用しないインセンティブがないため、保険料の維持を再検討する可能性があります。

複雑な予測分析

人間がコンピューターの助けなしに分析できるデータは非常にたくさんあります。コンピューターの使用がより複雑になるにつれて、予測分析もより複雑になります。データ分析会社のポートフォリオの定番である複雑な予測分析は、多くの変数を使用して、起こりうる将来のイベントを予測するための複雑なモデルを構築する方法です。

インターネットの使用が急増すると、同じサイズのデータが急増します。これらのデータストリームを使用して、機械学習を使用して、保険に関するより複雑な将来のシナリオを決定できます。

たとえば、健康保険に戻って、2人の40歳の男性が同じプランを購入するシナリオを想像してみましょう。同社は、高度な予測分析を採用しており、そのうちの1つが遺伝的に前立腺がんにかかりやすいことを発見しました。それは彼が他の個人より多くの主張をすることを意味します。同社は、この情報に基づいて、遺伝的素因のある40歳の患者に、腫瘍学部門の訪問にかかる潜在的な費用を考慮して、わずかに高い保険料を支払っています。

ただし、複雑な予測分析には課題があります。通常は機械学習を伴う複雑な予測分析を既存の保険価格に組み込むと、保険市場全体の透明性が低下し、混乱を招く可能性があります。より多くの変数を取り入れた予測分析は、より正確なリスク評価をもたらす可能性がありますが、評価が顧客に説明または正当化できない場合、それらがどれほど正確であるかは問題ではありません。

ただし、正しく実装された場合、複雑な予測分析は保険事業にとってより良い結果をもたらします。

機械学習とは何ですか？

機械学習は予測分析と深く結びついているため、特定の記事では同じ意味で使用されています。実際には、それらはまったく異なります。予測分析では、過去を使用して将来の起こりうる結果を予測します。一方、機械学習は、人工知能とコンピューターサイエンスの分野であり、コンピューターシステムにデータを使用して学習および改善する機能を提供します。

機械学習は、その構造上、予測分析に不可欠です。決定木、ニューラルネットワーク、および回帰をシステムにプログラムすることができ、それに供給されるデータは、システムが起こりうる将来のイベントを予測するのに役立ちます。これらの将来の出来事は、気象パターンから自然災害、経済不況、そしてパンデミックの可能性から製品の市場性にまで及ぶ可能性があります。

保険における予測分析の重要性

予測分析の重要性は強調しすぎることはありません。保険では、次の理由で特に重要です。

保険のさまざまな部門の効率を向上させることができます。これが可能なのは、予測分析によってリスク評価が改善され、リソースの割り当てが改善されるためです。
予測分析は、顧客のエクスペリエンスを向上させます。それは顧客が特定の条件下でより良い料金を得るのを可能にします。
政府はこれを使用して、企業だけでなく消費者にも利益をもたらす、より優れた保険対象の保険契約を作成できます。予測分析は、パンデミックのような前例のない出来事の際に政府が適切な政策を立てるのに役立ちます。
機械学習は、予測分析と組み合わせることで、人間の計算とバイアスの欠点を取り除きます。マシンがリスクの計算を上手く行うにつれて、感情を取り除き、結果エラーが少なくなります。
予測分析は、保険金請求の不正を判断するのに役立ちます。顧客が保険金請求を行うために事実を変更した場合、予測分析はそのような状況での不規則性を発見できます。

予測分析をビジネスに組み込む方法

予測分析を保険に組み込むことは現在と未来ですが、間違って行われた場合、ビジネスの持続可能性に悪影響を与える可能性があります。

構造を構築し、必要な労働力を雇用することは困難で費用がかかるため、ほとんどの企業は複雑な予測分析をアウトソーシングしています。

保険会社に既存の価格設定方法がある場合、予測分析は、既存の価格設定構造を考慮した方法で組み込む必要があります。これは、価格の突然の見直しにより、既存の顧客がサブスクリプションを保持できなくなる可能性があるためです。

保険における予測分析の未来

保険会社は、金融機関とは異なり、テクノロジーを業務に組み込む際により保守的になっています。しかし、それは変わり始めています。保険における予測分析の重要性と利点はますます明白になり、それを受け入れる必要性もより明白になっています。

機械学習はもはや将来の計画ではなく、現在の現実です。それは保険の未来を形作り、業界の運営方法を変えるでしょう。

データとそれを分析するコンピューターがあれば、機械学習があります。したがって、予測分析は保険サービスのコアな側面になり、今後もそうなります。