パート1では アンダーライターワークベンチ は、アンダーライターが複雑な意思決定を迅速かつ自信を持って下すことをサポートするプラットフォームとして説明されました。 ワークベンチには、スムーズなデータ フローを可能にする最新のユーザー インターフェイスとともに、クライアントと引き受けられるリスクに関する適切な洞察が装備されています。
歴史的に、引受は保険の微妙な側面であり、簡単なことはめったになく、したがって正しく行うことが重要でした。 保険事業の成否を問わず、収益性を犠牲にすることなく、顧客に優れた価値を提供する保険証券の価格設定。 自動引受により、リスク選択と保険証券の価格設定における通信事業者の意思決定の効率が大幅に改善されました。 引受で利用可能な量的データの範囲が広いため、今日のアルゴリズムは重要な役割を果たしています。 アルゴリズム引受 (AUM) は、計算アルゴリズム、外部データ ソース、およびビッグ データを使用して、引受の決定を通知します。
ただし、引受におけるアルゴリズムの使用は、人間の判断が欠如していると解釈するのではなく、その役割を高めるものとして解釈されるべきです。 賢明な引受は、これまで通り重要です。 過去 XNUMX 年間におけるアルゴリズム引受モデルの急増は、不法な差別の可能性や透明性の必要性など、必然的に新しいリスクと不確実性を引き起こしました。 AUM を従来の保険数理モデル (例えば、評価、価格設定、ALM/ヘッジ) と区別することが重要です。 AUM は最新のデータ サイエンス手法に依存しています。
複雑なリスクの中で、アルゴリズム引受 (スマート フォロー/リード引受と呼ばれる) は比較的新しいものです。 は 最大の機会 アルゴリズム主導に最も適しているため、フォロービジネスを行っているように見え、MGA とリードビジネスがそれに続きます。 リード ビジネスは依然として専門家主導ですが、かなりの部分がアルゴリズムに含まれると予想されます。 Ki、アルゴリズム主導のロイドのシンジケートは、 英国人 および Google Cloud により、ブローカーのトレーディング パートナーは、能力をフォローしてビジネスを作成するためのアルゴリズム引受にアクセスできます。 Ki のアルゴリズム Lloyd のポリシーを評価し、ブローカーが直接アクセスできるデジタル プラットフォームを通じて、ビジネスの見積もりを自動的に行います。 新しいシンジケートである Ki は、追加のプラットフォーム機能を提供し、非ブリット ロイドの主要市場を新しいクラスに拡大する計画を立てています。 ポートフォリオ管理機能は、作成されたビジネスを監視し、制御された集計でバランスの取れたポートフォリオを確保するために存在します。
アルゴリズム取引は他の金融市場でも成功しており、保険市場に大きなチャンスをもたらしています。 保険会社は、リスクを自動的に分析し、パーソナライズされた商品を提供し、デジタルスピードで世界中の顧客にサービスを提供できます。
海上保険では、 コンキラス は、アルゴリズム主導の引受を提供し、キャリアがいつでもどこからでも即座にビジネスを見積もることができます。 その クエストマリン プラットフォームは大量の取引ビジネスを対象としているため、従来の保険会社はより複雑なリスクに焦点を当てています。 このアプリケーションは、提出、分析、価格設定、ライブ モニタリングを自動化されたワークフローに結合します。
リスクアセスメントプロセスは行動データと市場の洞察を使用して、ラインサイズに対する予想損失を計算しますが、リスクアセスメントの基準は構成可能です。 既存のデータは、からのフィードで拡張されます 船舶自動識別装置、リアルタイムのテレマティクス データ (識別、位置、速度、目的地、ETA、ナビゲーション ステータス) のためのインターネット接続システムです。 気象、航路、地理、船舶、保険に関する情報により、ミックスがさらに充実し、非常にきめ細かなレベルでリスクをよりよく理解することができます。
流通側に足を踏み入れると、そのような引受機能の興味深い実装は、クラウドベースのエンジン UWPal を開始した生命/健康再保険会社 RGA の子会社 RGAX です。 この SaaS エンジンにより、最新の医学的洞察を取り入れながら、引受ルールのパフォーマンスを継続的に最適化できます。 同社には、Pandora (デジタル フィンテック プラットフォーム) などのパートナーがあり、UWPal を利用して自社の引受なしで市場投入製品をより迅速に提供しています。
デジタル共有が普及するにつれて、データの量と品質によって制限されながらアルゴリズム引受を支えるテクノロジーは、より複雑なアルゴリズムに向かって進んでいます。 アンダーライターが受け取る情報が多いほど、アルゴリズムは強力になります。 アルゴリズム引受は、最終的には競争上の優位性を維持するためのテーブル ステークスになります。
このシリーズの第 3 回では、代替データ ソースの影響について詳しく説明します。
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出典: https://dailyfintech.com/2021/06/10/the-underwriters-gambit-part-2-algorithm-led-advances-in-complex-and-specialty-risks/
