このシリーズの前のパートでは、 アルゴリズムによる引受 複雑なリスクと有病率で 統合されたワークベンチ 伝統的な引受が近代化する方法として、生命保険で議論されました。 この最後の部分では、自動車保険の引受におけるサードパーティの代替データの使用に焦点を当てます。
最近のデロイトの調査によると、 保険の回答者の90％ アクセスするデータの価値を見つけるのに苦労しています。 その基盤はデータと密接に関連していますが、保険業界は依然として、リスクを引き受けるために、数十年前に使用したのと同じデータポイント（請求履歴、信用格付け、顧客人口統計、および一般的なビジネス情報）に主に依存しています。 保険会社は何百ものデータセットを利用できますが、IoTデータ、新しい形式のオープンソース、ソーシャルメディアデータなど、強力な見込みを示しているのは一部だけです。 IoTの最も一般的なアプリケーションの中には、道路上の車両によって生成されたデータを活用する機会を保険会社に提供するテレマティクスがあります。
IHS Markitによると、70年に生産された新しい軽自動車の約2023％に何らかのテレマティクスシステムが搭載され、接続されたデバイスが急ブレーキや急加速などのドライバーの行動に関する情報を提供します。 IoTアナリスト企業のBergInsightによると、ヨーロッパで有効な保険テレマティクスポリシーの数はCAGRで増加しました。 28.2パーセント、北米にいる間、CAGRは29.6パーセントでした。
意味のある洞察を解き放つために、保険会社はこのデータを内部データと組み合わせます。これはしばしばサイロになっています。 自動車保険は、過去数年間、リアルタイムの自動車レポート、CLUEレポート、およびクレジットスコアの利用可能性からすでに恩恵を受けています。 個々に、これらのデータ要素はドライバーのリスクプロファイルへの限られた洞察を提供するかもしれませんが、一緒にそれらはデータ主導の未来の基礎を築きます。 新たなデータソースを消費することにより、個人の自動車保険は、主要な顧客とのやり取りのポイントを強化することにより、間違いなく他の保険ラインを上回ることができました。
現在、大手データ分析プロバイダーであるVeriskのようなプレーヤーが、データ交換からテレマティクスデータを配信し、自動車保険会社がコネクテッドカードライバーに使用量ベースの保険（UBI）を提供できるようにしています。 LightSpeed Autoの従来の高度な引受属性を使用して、見積もり時点で割引を計算することにより、保険会社が事前の運転観察期間なしでUBI購入体験を合理化できるようにします。
Veriskは、ドライバー、車両、補償範囲、ライセンス、違反、およびLightSpeed Autoからの損失に関する事前入力されたデータを返し、徹底性と不正行為について生データをスコアリングします。 運送業者は、から運転行動データにアクセスします Veriskデータ交換、7万台を超えるコネクテッドカーの同意ドライバーからの正規化された運転行動属性が含まれています。
オートテレマティクスのROIに懐疑的な人もいます。 データを照合して消化するためのコストは、受け取った価値に対して正当化されますか？ テレマティクスと従来のプロキシデータに基づく引受決定からどのようなメリットが得られますか？ 進行中および将来の研究は、この議論を明らかにし続けるでしょうが、使用法に基づく先駆者によってなされた進歩は、これを当然の結論にします。 マスクが主張するように、「最終的には、（私たちは）車にキャプチャされたデータを使用できるようになり、クラッシュの相関関係と確率を評価し、月ごとに保険料を評価できるようになります。」
リスクの性質は変化し続けています。 引受会社は、進化するリスクにうまく適応してきました。 労働者災害補償と住宅所有者の補償範囲の境界と同様に、個人と商用の自動車保険の間で境界線が重なっており、数百万人が在宅勤務しています。 保険会社は、リスク移転を超えた包括的なソリューションを提供するために準備を進めています。 これらの地殻変動の中で、先見の明のある引受会社は、時代遅れにならないように時代の先を行っています。 彼らは、事後の引受決定を伴う後知恵から、積極的なポートフォリオ監視を伴う先見性へと移行することを要求する環境で繁栄しています。 将来が進むにつれ、過去のデータは、進化するリスクを引き受けるための新しい代替データに執拗に組み込まれるでしょう。
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出典：https：//dailyfintech.com/2021/06/17/the-underwriters-gambit-part-3-third-party-data-in-auto-insurance/
