为什么历史保险数据模型在我们当前的环境中不起作用

原创|大数据新闻|编辑:郑恭琳|2020-05-26 15:19:51.063|阅读 16 次

概述:经典数据建模和基于历史的精算模型不再全面起作用。为了获得可用于支持客户和业务的有用见解,保险公司必须在其分析中迅速纳入新的数据源。时事与我们最近的历史所见不同,这迫使我们适应一个新世界,而这个新世界不能完全根据历史经验和知识进行评估和分析。不幸的是,这使得保险公司经营其业务数十年的精算模型的用处不大。新世界需要新数据,并需要新方法来获得洞察力。

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经典数据建模和基于历史的精算模型不再全面起作用。为了获得可用于支持客户和业务的有用见解,保险公司必须在其分析中迅速纳入新的数据源。时事与我们最近的历史所见不同,这迫使我们适应一个新世界,而这个新世界不能完全根据历史经验和知识进行评估和分析。不幸的是,这使得保险公司经营其业务数十年的精算模型的用处不大。新世界需要新数据,并需要新方法来获得洞察力。


历史数据如何导致错误的预测

历史和模型得出的结论是,由于大多数人没有像以前那样使用汽车,或者根本没有使用汽车,因此在大流行期间,汽车保险公司将少付赔款。根据这些历史性洞察,美国的汽车保险公司(以及全球其他地区的汽车保险公司)在2-3个月内向其客户退还了他们在2-3个月内支付的保费的15-20%(福布斯)。但是,实际经验开始表明,尽管索赔数量可能会减少,但索赔的严重性却有所提高。依靠这些历史模型,保险公司为每项索赔支付的费用超出预期。初步的基于假设的分析和轶事发现表明,这可能是由于超速驾驶(在空旷的道路上容易得多),执法不严格(城市希望避免其警官与公民密切接触)和/或酗酒引起的在这种大流行期间使用毒品。在决定退还保费时,没有模拟这些触发器。


另一个例子比如戴面具。有传闻说,戴着面具的人在商店和银行抢劫的企图增加了,这是由哥伦比亚广播公司(CBS)5月份报道的。我确信,在为这些企业的财产保单承保时,没有人考虑到每个进入该机构的人都会遮住他们的脸。苹果、谷歌等不得不改变其面部识别算法,以适应识别戴着面具的人的需求。因此,即使是新世界的公司和新的数据源也需要快速发展。

各种责任中都存在很大的不确定性——从个人防护装备上的产品责任,关于谁可以在什么时候、在什么条件下去工作场所的雇佣实践责任,到关于我应承担责任的责任和责任等问题我的亲人,在我们开始营业后被感染。有关商业中断保险和较小范围的旅行保险的保险范围很大。同样,人寿保险的承保流程也在迅速变化。


保险公司必须纳入新的数据源

这些例子清楚地表明,经典的数据建模和基于历史的精算练习不再能全面发挥作用。为了获得可用于支持客户和业务的有用见解,保险公司必须在分析中迅速整合新的数据源,并支持这些源的所有格式:文本、语音、图片、视频、流媒体、物联网、社交媒体、结构化和非结构化。这不是一件容易的事。它需要一个能够确定并支持所有这些信息需求的业务战略,一个定义,确定数据优先级,控制和执行数据需求的数据战略,一个确定如何存储和计算数据的云战略以及一个用例路线图。这一切都必须由企业数据平台来支持,该平台使业务用户能够在需要的时间、地点和方式访问和分析数据。

由于过去几个月对我们所有人都充满挑战(并请继续保持安全和健康),令人鼓舞的是,看到我们如此众多的保险公司加紧努力,并真正尝试收集和分析新的相关数据以支持其客户。这些复杂的时代。我很高兴有机会通过用例,市场见解和路线图来支持其中的一些。因为这是我们只能共同获胜的时代之一——数据。


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