Машинное обучение в Insurtech

Черная пятница: оптимизация цен для Insurtech

Узнайте, как оптимизировать цены на страховые технологии с помощью технологии машинного обучения, и подготовьтесь к Черной пятнице и Киберпонедельнику.

Вы слышите это? Часы тикают. Он обозначает обратный отсчет до Черной пятницы, самой любимой американской традиции, которая также знаменует собой начало продолжительного сезона покупок.

В то время как в секторах розничной торговли и развлечений Черная пятница и Киберпонедельник глубоко укоренились, более консервативные отрасли, такие как страхование, более осторожны и откладывают лихорадку Черной пятницы. Колебания страховых и инсуртех-организаций еще можно понять, учитывая высокие ставки в отрасли. Если автостраховая компания вдруг дает большие скидки, она рискует привлечь водителей с высокой степенью риска и понести большие убытки в конце дня.

Но в этом году все может пойти по-другому. Внедрение модели машинного обучения (ML) позволяет оптимизировать цены и проводить акции к будущим Черным пятницам, не рискуя вести убыточный бизнес. Благодаря ценообразованию на основе машинного обучения страховая организация может точно настроить свою модель ценообразования и предложить клиенту скидку. Допустим, это может быть скидка 20% на первые три месяца медицинского страхования при условии, что клиент покупает годовой план. Таким образом, ваша страховая компания привлечет больше клиентов, а также выделится среди более консервативных конкурентов.

Итак, как машинное обучение может помочь вашей страховой компании улучшить модель ценообразования и занять более выигрышную позицию в Черную пятницу?

Традиционные и машинные модели ценообразования в страховых технологиях

После того, как клиент подает заявку на полис, страховая компания предоставляет индивидуальную премию, основанную на:

  • Риск клиента
  • Риск подачи претензий
  • Ожидаемая стоимость этих требований во время действия полиса

Для оценки этого риска актуарии ценообразования используют прогностические модели. Ключевой особенностью традиционных моделей ценообразования в страховании является их простота. В этом случае группа ценообразования использует исторические данные вместе с атрибутами политики и информацией о клиенте. Идея состоит в том, чтобы классифицировать риск в простой матрице, чтобы изменить премию на основе нескольких выбранных переменных.

Но вот проблема с традиционным подходом к ценообразованию:

  1. Никто не гарантирует, что используемые переменные, а также выбранная формула ценообразования связаны с фактическим риском, то есть уровнем претензии.
  2. Страховым компаниям может не хватать важных данных для оценки риска. Кроме того, они обычно опираются на ограниченное количество критериев, таких как возраст, пол или семейное положение. В совокупности это может повлиять на точность результатов.
  3. Неточное ценообразование дорого обходится страховым компаниям, приводя к неконтролируемо высокому риску и коэффициенту убытков. Если вы планируете предоставлять скидки на Черную пятницу, вы рискуете потерять деньги еще больше.

Теперь давайте посмотрим, что произойдет, если вы выберете для прогнозирования модели ценообразования на основе машин. Без преувеличения, машинное обучение — это революционная технология оптимизации цен, поскольку она решает многие проблемы, с которыми сталкиваются современные страховщики.

Прежде всего, алгоритмы машинного обучения предназначены для анализа больших объемов данных и учета большего количества переменных по сравнению с традиционными моделями ценообразования. Это означает, что модели машинного обучения могут сделать ценообразование для страховщиков более точным, предоставляя клиентам более справедливые премии.

Возьмем пример автострахования. Если используется традиционная модель ценообразования, страховая компания, скорее всего, предложит более высокие взносы молодым водителям, независимо от их опыта и степени безопасности вождения. Просто из-за возрастного фактора. Напротив, страховщик, использующий модель ценообразования на основе машинного обучения, будет обращать внимание на другие важные переменные, такие как опыт и навыки водителя. Система заметит меньший риск в этом сценарии, поэтому компания сможет сделать более щедрое предложение более молодому водителю.

Во-вторых, вы можете внедрить решение машинного обучения, которое никогда не перестанет учиться на результатах. Следуя этой логике, алгоритмы машинного обучения будут видеть шаблоны в информации о заявке и связывать ее с атрибутами клиента или политики. И это сделает ценообразование еще более точным, что приведет к более высокой удовлетворенности клиентов, повышению лояльности и более высоким показателям удержания (редко можно увидеть в страховой отрасли).

Другой пример, который мы рассмотрим, — страхование автомобиля. Критическим фактором здесь является местонахождение водителя, поскольку исследования показывают, что больше аварий происходит в густонаселенных районах с большими заторами. Это приводит к большему количеству претензий в этих областях, а это означает, что клиенты из этих мест получают несправедливо высокие надбавки. Между тем страховщики и крупные страховые компании теряют потенциальных клиентов без уважительной причины. Опять же, адаптированный алгоритм ML может повысить чувствительность страховщика к риску и позволить компании более справедливо взимать плату с опытных водителей, независимо от того, где они живут.

Так в чем же ценность машинного обучения для оптимизации цен?

  • Количество и характер переменных: ML учитывает различные факторы, классифицирующие риск при ценообразовании страховки. Кроме того, он видит скрытые закономерности за переменными.
  • Многочисленные источники и каналы. В отличие от машин, люди ограничены в количестве источников, которые они могут анализировать при определении надбавок. Машинное обучение может получать данные из самых неожиданных источников, таких как предыдущие претензии или даже сайты социальных сетей, если кто-то напрямую запрограммирует его на это. Если вы привлечете опытную команду машинного обучения еще на этапе сбора и подготовки данных, это может помочь извлечь максимальную пользу из вашего начинания.
  • Высокая точность. Как уже было сказано, ценообразование на основе машинного обучения отличается высокой точностью, что делает его привлекательным для использования для оптимизации цен.
  • Гибкость. Благодаря машинному обучению страховые компании могут динамически корректировать цены. Это означает, что вы можете лучше адаптироваться к рыночной конкуренции, включая участие в мероприятиях «Черная пятница» и «Киберпонедельник».

Шаги для достижения оптимального ценообразования

Представьте себе небольшую страховую компанию, которая хочет увеличить свои продажи по случаю Черной пятницы. Компания знает о рисках высокой чувствительности для предоставления скидок в страховой отрасли, поэтому решает оптимизировать цены, но с помощью решения на основе машинного обучения.

Давайте посмотрим, какие шаги должна предпринять компания для успешного внедрения технологии.

1. Соберите входные данные

Исследование доказывает, что большинство страховых компаний обрабатывают только от 10 до 15% данных, к которым у них есть доступ, не в состоянии раскрыть ценность доступной им информации. Но данные — это ключ к успеху, если вы планируете внедрить модель ценообразования на основе машинного обучения.

Таким образом, отправная точка для страховой технологии из приведенного выше примера — убедиться, что у нее достаточно данных о претензиях и страховых полисах для ввода в механизм ценообразования. Наряду с объемом имеет значение и качество данных — данные должны быть полными, сбалансированными и максимально подробными.

Для получения более точных результатов компании следует рассмотреть возможность использования различных источников:

  • Более стандартные, такие как данные из традиционных систем претензий и управления политиками.
  • Менее тривиальные, такие как опросы, сторонние маркетинговые базы данных и сайты социальных сетей.

Когда данные собраны, страховщик должен оставить время для преобразования информации в подходящий формат для модели ценообразования, чтобы использовать ее. Кроме того, неплохо искать закономерности в данных. Например, существует корреляция между высотой водителя и количеством выплат по автострахованию. Если водитель привык кататься на лыжах по выходным, он с большей вероятностью заявит, чем водитель с меньшим перепадом высот. С помощью машины страховая компания может объединить эти данные с погодными условиями и более четко увидеть лежащий в основе риск. Но заметить эту закономерность без кропотливого исследования вряд ли возможно, если анализ делают люди.

2. Определите цели и ограничения

Следующим шагом является определение целей и ограничений insurtech. Безусловно, оптимизация цен обычно проводится для максимизации прибыли, но страховщик также может быть заинтересован в повышении лояльности клиентов или привлечении новых сегментов.

Ограничения также могут быть разными: они могут быть юридическими или касаться репутации компании. Например, многие компании по страхованию автомобилей остерегаются расовых предубеждений, поскольку исследования показывают, что клиенты, живущие в чернокожих районах, обычно платят на 30% больше, чем те, кто живет в белых сообществах.

Страховой компании понадобятся эти цели и ограничения, когда она перейдет к определению параметров для формирования своей модели ценообразования.

3. Моделирование и обучение

На этом этапе наша страховая компания должна выбрать наиболее оптимальный алгоритм оптимизации цены: это будут методы Глубокого обучения, подход Обучение с подкреплением или что-то еще?

После этого строится индивидуальная модель ценообразования, и в нее вводятся обучающие данные. Таким образом, эта модель машинного обучения прошла через множество итераций, проверку предположений и точную настройку механизмов прогнозирования.

4. Выполнение и корректировка цен

И последнее, но не менее важное: когда наш insurtech получает цену от модели, он должен протестировать ее, собрать данные и повторить процесс столько раз, сколько необходимо. Лучше не забывать регулярно оптимизировать цены, чтобы получить максимальную выгоду от модели ML.

Но подождите минутку…

Теоретически, если страховая компания добавляет больше переменных и тщательно оценивает риск, она должна предложить более эффективную модель ценообразования, не так ли? На самом деле проект машинного обучения — это большой шаг вперед, и переход на модель ценообразования на основе машинного обучения может вызвать множество трудностей, если не сделать это должным образом.

Вот несколько проблем, с которыми могут столкнуться страховщики при внедрении машинного обучения для оптимизации цен:

  • Правильные источники данных. Как уже говорилось, в машинном обучении качество данных так же важно, как и их количество, и многие страховые компании изо всех сил пытаются предоставить релевантные и репрезентативные данные.
  • Меньше прозрачности. Чем больше параметров добавляет страховая компания к своей модели ценообразования ML, тем менее прозрачной становится эта модель как для самой компании, так и для ее клиентов.
  • Безопасность данных. Сбор большого количества данных — это большая ответственность, требующая понимания ценности этих данных. Insurtechs должны уделить большое внимание тому, как эти данные хранятся и как осуществляется управление доступом, если эти компании хотят уберечь себя от дополнительных рисков безопасности.

Если страховая компания хочет минимизировать подобные риски, лучше подумать о партнерстве с профессиональной командой машинного обучения, которая сможет сопровождать страховщика на всем его пути к машинному обучению.

Последние мысли

Черная пятница и Киберпонедельник — прекрасное время в секторе B2C, которое может привлечь много новых клиентов через ваши двери. Однако праздник менее популярен в страховании просто из-за более высоких рисков снижения цен в отрасли.

Благодаря оптимизации цен с помощью машинного обучения эта замечательная возможность Черной пятницы не ускользнет из рук страховщиков. Более того, страховые компании смогут снизить коэффициент убыточности, а также предложить более выгодные цены для своих клиентов, что также повысит их лояльность.

Если вы заинтересованы в успешной реализации проекта на основе машинного обучения, не стесняйтесь обращаться к нам. Эксперты по машинному обучению из Команды Intelliarts AI готовы помочь вам.