Εκτίμηση κινδύνου
Η εκτίμηση κινδύνου αφορά τον εντοπισμό του ποιοι πελάτες είναι πιθανό να ανακοινώσουν ένα ασφαλιστικό γεγονός που κατά συνέπεια θα οδηγήσει σε πληρωμή αποζημίωσης από την ασφαλιστική εταιρεία. Είναι μια σημαντική πρόβλεψη για τις ασφαλιστικές εταιρείες, επειδή ο έλεγχος των πληρωμών αποζημίωσης επηρεάζει την κερδοφορία της εταιρείας.
Παράδειγμα: Μια ασφαλιστική εταιρεία θέλει να ελέγξει τον δείκτη ζημιών για τις καλύψεις υγείας μετρώντας την πιθανότητα να προκαλέσει ζημιά ένας πελάτης. Η διαδικασία εκτίμησης κινδύνου μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τον εντοπισμό αυτών των πελατών προκειμένου να κατηγοριοποιηθούν σε μια ομάδα ειδικής τιμολόγησης.
Το πρόβλημα
Οι ασφαλιστικές απαιτήσεις θεωρούνται ως ένας από τους σημαντικότερους παράγοντες κερδοφορίας των ασφαλιστικών εταιρειών. Ως εκ τούτου, η εκτίμηση του αριθμού των πελατών που σκοπεύουν να προχωρήσουν σε ανακοίνωση απαίτησης, συμβάλλει στην προνοητικότητα και προετοιμασία της εταιρείας προκειμένου να διατηρήσει τς απαιτήσεις σε χαμηλά επίπεδα. Πρόσθετα πλεονεκτήματα για την εταιρεία μπορεί να αφορούν την αποτροπή των πελατών «υψηλού κινδύνου αξίωσης ζημιάς» να προχωρούν σε αξίωση αλλά και σε μια πιο αξιόπιστη πρόβλεψη μελλοντικών απαιτήσεων.
Το ζητούμενο
Πρόβλεψη του ποσοστού των πελατών που σκοπεύουν να ανακοινώσουν μια αξίωση σε μια δεδομένη περίοδο, συνήθως μηνιαία, τριμηνιαία ή ετήσια ή/και για έναν συγκεκριμένο τομέα (δηλαδή ζωή, υγεία, αυτοκίνητα, ακίνητα κ.λπ.).
Η λύση
Με τη χρήση μοντέλων μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης που θα βασίζονται στα ιστορικά δεδομένα μιας δεδομένης περιόδου (π.χ. προηγούμενο έτος, έξι μήνες κ.λπ.) μπορεί να αναγνωριστεί το προφίλ των πελατών που σκοπεύουν να ανακοινώσουν μια αξίωση.
Το όφελος
Η χρησιμότητα του προγνωστικού μοντέλου έγκειται όχι μόνο στον εντοπισμό πελατών που πρόκειται να ανακοινώσουν μια ασφαλιστική απαίτηση αλλά και στον εντοπισμό των κύριων παραγόντων που σχετίζονται με αυτήν την απόφαση για κάθε μεμονωμένη περίπτωση (π.χ. συγκεκριμένες συνήθειες τρόπου ζωής). Αυτή η γνώση βοηθά τις ασφαλιστικές εταιρείες να προβλέψουν τον κίνδυνο παραγόντων που σχετίζονται περισσότερο με μια ανακοίνωση αποζημίωσης και επίσης τις βοηθούν να προβλέψουν με μεγαλύτερη ακρίβεια το μελλοντικό τους κόστος.
Ενδεικτική παρουσίαση των δεδομένων που χρειάζονται
- Η πρώτη στήλη του αρχείου δεδομένων πρέπει να περιέχει το ιστορικό δήλωσης ζημιών πελατών με βάση τα ιστορικά δεδομένα.
- Οι ακόλουθες στήλες του αρχείου πρέπει να περιέχουν τις τιμές των ιστορικά καταγεγραμμένων χαρακτηριστικών όπως: Ηλικία, Φύλο, Εκπαίδευση, Δείκτης Μάζας Σώματος, Οικογενειακή Κατάσταση, Κατάσταση Απασχόλησης, Εισόδημα, Περιοχή κατοικίας, Εκπαίδευση, χρεώσεις κ.λπ.
Πίνακας 1. Ενδεικτικός πίνακας δεδομένων εισόδου από τον χρήστη
|
Insurance claim |
Gender |
Age |
Education |
Number of Complaints |
Residence Area |
Smoking state |
|
1 |
Γ |
19 |
Μεταπτυχιακό |
0 |
Αττική |
1 |
|
0 |
Α |
32 |
Πτυχίο |
0 |
Κρήτη |
0 |
|
0 |
Α |
26 |
Πτυχίο |
2 |
Μακεδονία |
1 |
|
1 |
Γ |
29 |
Λύκειο |
1 |
Κέρκυρα |
0 |
|
|
Α |
35 |
Πτυχίο |
0 |
Πελοπόννησος |
0 |
Προαπαιτούμενα:
- Το Toolbox δέχεται αρχεία σε κατάληξη xlsx ή csv.
- Το πρώτο κελί πρέπει να περιέχει τα δεδομένα από τη μεταβλητή στόχος (π.χ. “Ασφαλιστικός κίνδυνος”), η δημιουργία της οποίας προκύπτει από ιστορικά δεδομένα των πελατών.
- Η μεταβλητή στόχος δε θα πρέπει να περιέχει ελλείπουσες τιμές.
- Σε περίπτωση που ο χρήστης θέλει να κάνει πρόβλεψη, πρέπει να εισάγει τα δεδομένα των πελατών για τους οποίους χρειάζεται την πρόβλεψη, στο ίδιο αρχείο (excel ή csv) με τα ιστορικά δεδομένα με την προϋπόθεση ότι το πρώτο κελί που είναι η μεταβλητή στόχος δε θα περιέχει τιμές (βλ. Πίνακα 1).
Αποτελέσματα χρήσης:
Μετά την εισαγωγή των δεδομένων από το χρήστη και αφότου περάσει ένα σύντομο χρονικό διάστημα για την αυτόματη ανάλυσή τους:
- Εξάγεται από το σύστημα μία αναφορά (Report) των αποτελεσμάτων και των στατιστικών μεθόδων που χρησιμοποιήθηκαν.
- Εξάγεται ένα excel με τα αποτελέσματα της πρόβλεψης σε περίπτωση που ο χρήστης θέλει να κάνει πρόβλεψη (βλ. Προαπαιτούμενα 4).
Σημείωση: Για οποιαδήποτε διευκρίνιση χρειαστείτε σχετικά με το περιεχόμενο της περίπτωσης χρήσης ή οποιαδήποτε πληροφορία που σχετίζεται με τη συλλογή ή την εγκυρότητα των δεδομένων σας παρακαλούμε να επικοινωνήσετε μαζί μας.
