Rolul critic al analizei predictive în asigurări

Asigurările sunt la fel de vechi ca civilizația umană. Există înregistrări ale unei metode de asigurare numită fundul care datează din 4000 î.Hr. Acesta a fost un tip de tranzacție în care o navă era folosită ca garanție de către un căpitan pentru a cumpăra provizii pe credit. Dacă nava sau barca a fost distrusă din cauze naturale pe mare, împrumutătorul trebuia să ia situația drept pierderea sa. Creditorii au început în cele din urmă să studieze modelele vremii pentru a determina probabilitatea ca căpitanul să se întoarcă cu barca sa nevătămat. Aceasta a fost o utilizare timpurie a analizei predictive.

Asigurările au crescut mult de pe vremea de jos, la fel și analiza predictivă. Un aspect major al acestei creșteri este cantitatea de date utilizate de furnizorii moderni de asigurări pentru a efectua analize predictive.

Ce este Analytics predictiv?

Analiza predictivă este o ramură a analizei care implică utilizarea de modele și statistici pentru a prezice evenimente viitoare. Nu este șocant, așadar, cât de importantă este analiza predictivă în asigurări.

Istoria este plină de utilizarea analizei predictive. Chiar și folosirea văzătorilor în folclor a fost o încercare de analiză predictivă. Analiza predictivă a fost folosită de compania Lloyd în 1689 pentru a determina prima care va fi plătită în schimbul asigurării de călătorie. Compania a folosit datele călătoriilor anterioare pentru a calcula riscul posibil al asigurării unuia nou.

În al Doilea Război Mondial, Arnold Daniels a folosit analiza predictivă pentru a se asigura că nu au existat victime în război. Daniels a creat în cele din urmă indicele predictiv (PI) și a fost ulterior adaptat pentru spațiul de lucru.

Analytics a progresat în utilizarea computerelor în anii 1960, când informatica a devenit curentă. S-a descoperit că computerele ar putea fi programate pentru a construi modele pentru analiză predictivă și astfel utilizarea lor în acest scop a crescut vertiginos. În trecut, companiile de asigurări au folosit puține variabile pentru a-și determina primele, dar pe măsură ce colectarea și utilizarea datelor se extind, în asigurări au fost folosite analize predictive mai avansate.

Analiza predictivă tradițională

Primele, termenii și condițiile sunt calculate în mod tradițional folosind câteva variabile liniare. Este o metodă simplă care utilizează o singură formulă pentru toate scenariile produsului respectiv.

Luând ca exemplu asigurarea de sănătate, ar putea fi stabilită o primă fixă ​​pentru toți bătrânii de patruzeci de ani care achiziționează un anumit plan de asigurare. Această metodă „prima pentru toți” ar putea genera plăți mai mari pentru compania de asigurări, deoarece ar putea exista persoane care au un istoric familial de diabet zaharat de tip 2 la vârsta de 40 de ani. Aceasta înseamnă că astfel de clienți ar face mai multe cereri de asigurare de sănătate decât o persoană sănătoasă medie din grupa lor de vârstă.

Implicațiile sunt că clienții fără probleme cronice de sănătate vor plăti în cele din urmă prime pentru clienții cu probleme cronice de sănătate și nu vor primi niciun beneficiu de asigurare pentru că sunt sănătoși. Clienții care înțeleg acest lucru ar putea să-și reconsidere menținerea primelor, deoarece nu există niciun stimulent pentru a nu folosi asigurarea.

Analiză predictivă complexă

Există doar atât de multe date pe care un om le poate analiza fără ajutorul unui computer. Pe măsură ce utilizarea computerului a devenit mai complexă, la fel a devenit și analiza predictivă. Analiza predictivă complexă, un element de bază în portofoliul firmelor de analiză a datelor , este o metodă în care multe variabile sunt utilizate pentru a construi modele complexe pentru prezicerea posibilelor evenimente viitoare.

Odată cu explozia utilizării internetului, are loc o explozie de date la fel de mari. Folosind aceste fluxuri de date, învățarea automată poate fi folosită pentru a determina scenarii viitoare mai complexe în ceea ce privește asigurarea.

De exemplu, revenind la asigurările de sănătate, să ne imaginăm un scenariu în care doi bărbați de patruzeci de ani achiziționează același plan. Compania, folosind analize predictive avansate, descoperă că unul dintre ei este predispus genetic la cancerul de prostată. Înseamnă că va face mai multe pretenții decât celălalt individ. Compania, pe baza acestei informații, acordă persoanei de patruzeci de ani predispuse genetic o primă puțin mai mare pentru a ține seama de costul potențial al vizitelor la departamentul de oncologie.

Cu toate acestea, analizele predictive complexe nu sunt lipsite de provocări. Încorporarea unor analize predictive complexe, care implică de obicei învățarea automată, în prețurile existente ale asigurărilor ar putea face întreaga piață de asigurări mai puțin transparentă și confuză. Analizele predictive care iau în considerare mai multe variabile ar putea duce la evaluări mai precise ale riscurilor, dar nu va conta cât de precise sunt acestea dacă evaluările nu pot fi explicate sau justificate clienților.

Cu toate acestea, dacă sunt implementate corect, analiza predictivă complexă va produce rezultate mai bune pentru companiile de asigurări.

Ce este Machine Learning?

Învățarea automată a fost atât de strâns legată de analiza predictivă încât, în anumite articole, acestea sunt folosite în mod interschimbabil. În realitate, ele sunt destul de diferite. Analiza predictivă folosește trecutul pentru a prezice posibile rezultate ale viitorului. Învățarea automată, pe de altă parte, este o ramură a inteligenței artificiale și a informaticii care oferă sistemelor informatice capacitatea de a utiliza datele pentru a învăța și a se îmbunătăți.

Învățarea automată, datorită structurii sale, este vitală în analiza predictivă. Arborele de decizie, rețelele neuronale și regresia pot fi programate într-un sistem, iar apoi datele introduse în acesta ajută sistemul să prezică posibile evenimente viitoare. Aceste evenimente viitoare pot varia de la modele meteorologice la dezastre naturale, depresie economică și posibilitatea unei pandemii până la comercializarea unui produs.

Importanța analizei predictive în asigurări

Importanța analizei predictive nu poate fi subliniată prea mult. În asigurări, este deosebit de important deoarece:

• Poate îmbunătăți eficiența în diferite ramuri de asigurări. Acest lucru este posibil deoarece analiza predictivă îmbunătățește evaluarea riscurilor, făcând posibilă o mai bună alocare a resurselor.
• Analiza predictivă îmbunătățește experiența clienților. Face posibil ca clienții să obțină tarife mai bune în anumite condiții.
• Guvernele îl pot folosi pentru a realiza polițe de asigurare mai bine direcționate, care vor beneficia atât consumatorilor, cât și companiilor. Analiza predictivă poate ajuta un guvern să facă politici adecvate în timpul unui eveniment fără precedent, cum ar fi o pandemie.
• Învățarea automată, împreună cu analiza predictivă, înlătură deficiențele calculului uman și părtinirile. Îndepărtează sentimentele și are erori de rezultat mai mici, deoarece mașina devine din ce în ce mai bună la calcularea riscurilor.
• Analiza predictivă este utilă în determinarea fraudei în daunele de asigurare. Dacă un client modifică faptele pentru a face daune de asigurare, analiza predictivă poate descoperi nereguli în astfel de situații.

Cum să încorporați analizele predictive în afacerea dvs

Încorporarea analizei predictive în asigurări este prezentul și viitorul, dar dacă este făcută greșit, poate fi dăunătoare durabilității afacerii.

Majoritatea companiilor externalizează analize predictive complexe, deoarece construirea structurii și angajarea forței de muncă necesare este dificilă și costisitoare.

Atunci când există o metodă de stabilire a prețurilor într-o companie de asigurări, analiza predictivă trebuie încorporată într-un mod care să ia în considerare structura de preț existentă. Acest lucru se datorează faptului că o revizuire bruscă a prețurilor ar putea descuraja clienții existenți să păstreze abonamentele.

Viitorul analizei predictive în asigurări

Companiile de asigurări, spre deosebire de instituțiile financiare, au fost mai conservatoare în încorporarea tehnologiei în operațiunile lor. Totuși, asta a început să se schimbe. Importanța și beneficiile analizei predictive în asigurări devin din ce în ce mai evidente, făcând, de asemenea, mai evidentă nevoia de a o accepta.

Învățarea automată nu mai este un plan de viitor, ci o realitate prezentă. Acesta va modela viitorul asigurărilor, schimbând modul în care funcționează industria.

Atâta timp cât există date și computere care să le analizeze, va exista învățare automată. Prin urmare, analiza predictivă a devenit și va continua să fie un aspect de bază al serviciilor de asigurări.