Vai trò quan trọng của phân tích dự đoán trong bảo hiểm

Vai trò quan trọng của phân tích dự đoán trong bảo hiểm

Bảo hiểm lâu đời như nền văn minh nhân loại. Có những ghi chép về một phương pháp bảo hiểm gọi là bottomry có từ năm 4000 trước Công nguyên. Đây là một loại giao dịch trong đó một con tàu được thuyền trưởng sử dụng làm tài sản thế chấp để mua vật tư theo hình thức tín dụng. Nếu tàu, thuyền bị phá hủy do nguyên nhân tự nhiên trên biển thì bên cho vay phải coi như thiệt hại của mình. Những người cho vay cuối cùng đã bắt đầu nghiên cứu các kiểu thời tiết để xác định khả năng thuyền trưởng quay trở lại với chiếc thuyền của mình mà không hề hấn gì. Đây là cách sử dụng sớm của phân tích dự đoán.

Bảo hiểm đã phát triển nhiều kể từ những ngày chạm đáy và phân tích dự đoán cũng vậy. Một khía cạnh chính của sự tăng trưởng này là lượng dữ liệu được các nhà cung cấp bảo hiểm hiện đại sử dụng để thực hiện phân tích dự đoán.

Phân tích dự đoán là gì?

Phân tích dự đoán là một nhánh của phân tích liên quan đến việc sử dụng các mô hình và số liệu thống kê để dự đoán các sự kiện trong tương lai. Do đó, không có gì đáng ngạc nhiên khi phân tích dự đoán quan trọng như thế nào trong lĩnh vực bảo hiểm.

Lịch sử đầy rẫy việc sử dụng các phân tích dự đoán. Ngay cả việc sử dụng các tiên kiến ​​trong dân gian cũng là một nỗ lực để phân tích dự đoán. Phân tích dự đoán đã được công ty Lloyd sử dụng vào năm 1689 để xác định phí bảo hiểm sẽ được trả để đổi lấy bảo hiểm chuyến đi. Công ty đã sử dụng dữ liệu của các chuyến đi trước đây để tính toán rủi ro có thể xảy ra khi bảo hiểm một chuyến mới.

Trong Thế chiến thứ hai, Arnold Daniels đã sử dụng phân tích dự đoán để đảm bảo không có thương vong trong cuộc chiến. Cuối cùng, Daniels đã tiếp tục tạo ra Chỉ số Dự đoán (PI) và sau đó nó đã được điều chỉnh cho phù hợp với không gian làm việc.

Analytics được sử dụng trên máy tính vào những năm 1960 khi khoa học máy tính trở thành xu hướng chủ đạo. Người ta phát hiện ra rằng máy tính có thể được lập trình để xây dựng các mô hình phân tích dự đoán, và do đó việc sử dụng chúng cho mục đích này đã tăng vọt. Trước đây, các công ty bảo hiểm sử dụng một số biến số để xác định phí bảo hiểm của họ, nhưng khi việc thu thập và sử dụng dữ liệu ngày càng mở rộng, các phân tích dự đoán nâng cao hơn đã được sử dụng trong bảo hiểm.

Phân tích dự đoán truyền thống

Phí bảo hiểm, điều khoản và điều kiện được tính toán theo cách truyền thống bằng cách sử dụng một số biến tuyến tính. Đây là một phương pháp đơn giản sử dụng một công thức duy nhất cho tất cả các trường hợp của sản phẩm đó.

Lấy bảo hiểm sức khỏe làm ví dụ, một khoản phí bảo hiểm cố định có thể được đặt cho tất cả những người bốn mươi tuổi mua một gói bảo hiểm cụ thể. Phương pháp ‘phí bảo hiểm cho tất cả’ này có thể khiến công ty bảo hiểm phải thanh toán cao hơn vì có thể có những người có tiền sử gia đình mắc bệnh tiểu đường loại 2 ở độ tuổi bốn mươi. Điều này có nghĩa là những khách hàng như vậy sẽ yêu cầu bảo hiểm sức khỏe nhiều hơn những người khỏe mạnh bình thường trong nhóm tuổi của họ.

Hệ quả là những khách hàng không có vấn đề sức khỏe mãn tính cuối cùng sẽ phải trả phí bảo hiểm cho những khách hàng có vấn đề sức khỏe mãn tính và không nhận được bất kỳ quyền lợi bảo hiểm nào khi khỏe mạnh. Những khách hàng hiểu được điều này có thể xem xét lại việc duy trì phí bảo hiểm của họ vì không có động cơ khuyến khích việc không sử dụng bảo hiểm của họ.

Phân tích dự đoán phức tạp

Chỉ có rất nhiều dữ liệu mà con người có thể phân tích mà không cần sự trợ giúp của máy tính. Khi việc sử dụng máy tính trở nên phức tạp hơn, phân tích dự đoán cũng vậy. Phân tích dự đoán phức tạp, một yếu tố quan trọng trong danh mục đầu tư của công ty phân tích dữ liệu, là một phương pháp trong đó nhiều biến được sử dụng để xây dựng các mô hình phức tạp nhằm dự đoán các sự kiện có thể xảy ra trong tương lai.

Với sự bùng nổ của việc sử dụng internet, có một sự bùng nổ dữ liệu có quy mô không kém. Sử dụng các luồng dữ liệu này, máy học có thể được sử dụng để xác định các tình huống phức tạp hơn trong tương lai liên quan đến bảo hiểm.

Ví dụ, quay trở lại với bảo hiểm y tế, chúng ta hãy tưởng tượng một viễn cảnh mà hai người đàn ông bốn mươi tuổi mua cùng một gói. Công ty, sử dụng phân tích dự đoán tiên tiến, phát hiện ra rằng một trong số họ có khuynh hướng di truyền với bệnh ung thư tuyến tiền liệt. Nó có nghĩa là anh ta sẽ đưa ra nhiều yêu sách hơn so với cá nhân còn lại. Công ty, dựa trên phần thông tin này, cung cấp cho những người bốn mươi tuổi có khuynh hướng di truyền một khoản phí bảo hiểm cao hơn một chút để tính đến chi phí tiềm năng trong các cuộc thăm khám tại khoa ung thư.

Tuy nhiên, phân tích dự đoán phức tạp không phải là không có thách thức. Việc kết hợp các phân tích dự đoán phức tạp, thường liên quan đến máy học, vào định giá bảo hiểm hiện tại có thể làm cho toàn bộ thị trường bảo hiểm trở nên kém minh bạch và khó hiểu. Các phân tích dự đoán sử dụng nhiều biến số hơn có thể dẫn đến các đánh giá rủi ro chính xác hơn, nhưng sẽ không quan trọng mức độ chính xác của chúng nếu các đánh giá đó không thể giải thích hoặc biện minh cho khách hàng.

Tuy nhiên, nếu được thực hiện đúng, các phân tích dự báo phức tạp sẽ mang lại kết quả tốt hơn cho các doanh nghiệp bảo hiểm.

Học máy là gì?

Học máy gắn liền sâu sắc với phân tích dự đoán đến nỗi trong một số bài báo nhất định chúng được sử dụng thay thế cho nhau. Trong thực tế, chúng khá khác nhau. Phân tích dự đoán đang sử dụng quá khứ để dự đoán các kết quả có thể xảy ra trong tương lai. Mặt khác, học máy là một nhánh của trí tuệ nhân tạo và khoa học máy tính cung cấp cho các hệ thống máy tính khả năng sử dụng dữ liệu để học hỏi và cải thiện.

Máy học, vì cấu trúc của nó, rất quan trọng trong phân tích dự đoán. Cây quyết định, mạng nơ-ron và hồi quy có thể được lập trình thành một hệ thống và sau đó dữ liệu được cung cấp cho nó sẽ giúp hệ thống dự đoán các sự kiện có thể xảy ra trong tương lai. Những sự kiện trong tương lai này có thể bao gồm từ các kiểu thời tiết đến thiên tai, suy thoái kinh tế và khả năng xảy ra đại dịch cho đến khả năng bán ra thị trường của một sản phẩm.

Tầm quan trọng của phân tích dự đoán trong bảo hiểm

Tầm quan trọng của phân tích dự đoán không thể được nhấn mạnh quá mức. Trong bảo hiểm, điều này đặc biệt quan trọng vì:

  • Nó có thể nâng cao hiệu quả trong các ngành bảo hiểm khác nhau. Điều này có thể thực hiện được vì phân tích dự đoán cải thiện việc đánh giá rủi ro, giúp các nguồn lực có thể được phân công tốt hơn.
  • Phân tích dự đoán cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Nó làm cho khách hàng có thể nhận được mức giá tốt hơn trong một số điều kiện nhất định.
  • Các chính phủ có thể sử dụng nó để đưa ra các chính sách bảo hiểm có mục tiêu tốt hơn nhằm mang lại lợi ích cho người tiêu dùng cũng như các công ty. Phân tích dự báo có thể giúp chính phủ đưa ra các chính sách phù hợp trong một sự kiện chưa từng có như đại dịch.
  • Học máy, kết hợp với phân tích dự đoán, loại bỏ những thiếu sót trong tính toán và thiên vị của con người. Nó loại bỏ cảm xúc và có sai số kết quả thấp hơn khi máy tính ngày càng tốt hơn trong việc tính toán rủi ro.
  • Phân tích dự đoán rất hữu ích trong việc xác định gian lận trong yêu cầu bảo hiểm. Nếu khách hàng thay đổi sự thật để yêu cầu bảo hiểm, phân tích dự đoán có thể phát hiện ra những điểm bất thường trong những tình huống như vậy.

Cách kết hợp Phân tích dự đoán vào Doanh nghiệp của bạn

Việc kết hợp phân tích dự báo vào bảo hiểm là hiện tại và tương lai, nhưng nếu thực hiện sai, có thể gây hại cho sự bền vững của doanh nghiệp.

Hầu hết các doanh nghiệp thuê ngoài các phân tích dự đoán phức tạp vì việc xây dựng cấu trúc và thuê lực lượng lao động cần thiết là rất khó và tốn kém.

Khi có một phương pháp định giá hiện tại trong một công ty bảo hiểm, các phân tích dự đoán phải được kết hợp theo cách có xem xét đến cấu trúc định giá hiện có. Điều này là do việc thay đổi giá đột ngột có thể không khuyến khích khách hàng hiện tại duy trì đăng ký.

Tương lai của phân tích dự đoán trong bảo hiểm

Các công ty bảo hiểm, không giống như các tổ chức tài chính, đã thận trọng hơn trong việc kết hợp công nghệ vào hoạt động của họ. Tuy nhiên, điều đó đã bắt đầu thay đổi. Tầm quan trọng và lợi ích của phân tích dự đoán trong bảo hiểm ngày càng trở nên rõ ràng hơn, khiến nhu cầu nắm bắt nó cũng trở nên rõ ràng hơn.

Học máy không còn là kế hoạch trong tương lai mà đã trở thành hiện thực. Nó sẽ định hình tương lai của bảo hiểm, thay đổi cách thức hoạt động của ngành.

Miễn là có dữ liệu và máy tính để phân tích nó, thì sẽ có máy học. Do đó, phân tích dự báo đã và sẽ tiếp tục là một khía cạnh cốt lõi của dịch vụ bảo hiểm.

Bài đăng Vai trò quan trọng của phân tích dự đoán trong bảo hiểm xuất hiện đầu tiên trên WebSinhvien.

Đánh giá hay post

.

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *