Переосмысление границ параметрического страхования

Параметрическое страхование традиционно применяется для таких событий, как природные катастрофы, которые относительно просто определить, для которых индекс может быть заменен фактическими потерями. Например, когда землетрясение достигает определенной величины, измеряемой, например, по шкале Рихтера, страховщики выплачивают страхователю заранее оговоренную сумму в соответствии с условиями договора.

Ученые использовали шкалу Рихтера для измерения параметров землетрясений на протяжении более 80 лет. Однако сегодня исследователи данных могут создать довольно точный индекс для гораздо более абстрактных событий, таких как настроения клиентов в Твиттере или изменение привычек покупок после вспышки инфекционных заболеваний. Параметрическое страхование также применяется к операционным рискам для крупных финансовых учреждений.

Большие данные и связанные с ними технологии побуждают страховщиков и клиентов переосмыслить то, что возможно с помощью параметрической модели страхования.

Но рост параметрического страхования имеет большее значение для отрасли, которая быстро реагирует на приток источников данных и новых технологий для их анализа. Стоит присмотреться к тому, куда движется параметрическое страхование и как нетрадиционное, инновационное мышление может повлиять на подход к ценообразованию в современном мире.

Параметрическое страхование против традиционного страхования

Параметрическое страхование отличается от традиционного страхования несколькими критическими аспектами. В то время как традиционное страхование часто включает в себя сложную формулу тарифа и детальную формулировку полиса с целью возмещения застрахованному лицу фактически понесенных убытков, параметрическое страхование гораздо проще и несколько ограничено. Параметрическая страховка, по сути, представляет собой своеобразное утверждение «если, тогда». Например, если количество осадков во время урагана превысит установленный уровень, тогда будет инициирована выплата указанной суммы.

Материалы по теме: Параметрическое страхование и умные контракты улучшат качество обслуживания клиентов: отчеты Ллойда

Эта структура расширяет общие функции страхования за счет оптимизации процессов андеррайтинга и выплат. Такая эффективность очень привлекательна для страховщиков, стремящихся сократить расходы, и помогает страховщикам оставаться конкурентоспособными и может быть передана клиентам. Эти преимущества лежат в основе преимуществ параметрического страхования и для клиентов, где простые варианты покрытия и быстрые выплаты по претензиям обеспечивают гибкий подход к передаче риска. Быстрые выплаты обеспечивают повышенную ликвидность для клиента, что может иметь решающее значение для выживания организации или домохозяйства сразу после катастрофического события.

Но важно отметить, что параметрическое страхование значительно отличается от традиционного страхования, поскольку не возмещает фактические убытки. Это создает другой вид риска, называемый базисным риском, для организаций, которые могут посчитать, что выплаты слишком малы, чтобы покрыть их фактические убытки. С другой стороны, выплата может быть больше, чем фактические потери, рассчитанные в параметрической модели. Например, если в соглашении о параметрическом страховании указана выплата в размере $10 млн за ураган определенной силы. Если этот ураган произойдет, но принесет убытки только в размере $9,5 млн, то сумма выплаты будет выше, чем фактические потери.

По мере того, как организации расширяют свои инструменты управления рисками, они будут выходить за рамки традиционного страхования для передачи растущего числа рисков, включая возникающие риски, такие как риск изменения климата. Это создает возможности для использования параметрического страхования. Финансовый директор может рассматривать это аналогично покупке любого другого производного инструмента, который имеет базовый риск, но помогает снизить общий уровень риска организации.

Реализация потенциала параметрического страхования

Источники о потенциально катастрофических рисках и наша способность их количественно оценить меняются. Крупнейшие в мире страховые организации, а также страховые стартапы, консалтинговые фирмы по рискам и компании insurtech изучают параметрические предложения для кибербезопасности, пандемий и угроз терроризма. Развивающиеся способы сбора и анализа данных, включая машинное обучение и нейронные сети, предназначенные для распознавания закономерностей таким же образом, как это делает мозг, создают возможности для предприятий и правительств более точной количественной оценки воздействия этих событий.

Например, интернет-магазин может приобрести параметрическую страховку, чтобы покрыть случай, когда кибератака сводит на нет посещения веб-сайтов. Тот же самый розничный продавец может использовать параметрическое страхование для компенсации расходов, связанных с восстановлением его репутации после отзыва продукта путем измерения настроения потребителей в социальных сетях. Отель может приобрести полис, который срабатывает, если уровень загрузки номеров падает ниже определенного уровня после эпидемии какого-либо инфекционного заболевания. В то же время экстремальные погодные явления становятся все более распространенными во всем мире, что приводит к росту интереса использования параметрического страхования, поскольку оно традиционно функционирует для устранения рисков, связанных со стихийными бедствиями.

Материалы по теме: Параметрическое страхование и блокчейн: новое измерение в индустрии страхования

Потенциал для этих параметрических продуктов ограничен только креативностью профессионалов в области риска и доступом к значимым данным. Поскольку аэрофотоснимки, датчики, подключенные устройства и другие технологии продолжают совершенствоваться, они будут создавать новые и более точные потоки данных, готовые для анализа и применения. Каждый раз, когда вы можете осмысленно связать риск с определенным набором данных, есть возможность использовать параметрическое страхование.

Параметрическое покрытие и технология блокчейн

Из всех технологий, создающих новые возможности для расширения параметрического страхования, технология распределенной бухгалтерской книги (DLT) и, более конкретно, блокчейн, возможно, является наиболее подходящей для этого. Между параметрическим страхованием и DLT существует естественная связь, особенно когда речь идет об умных контрактах. Интеллектуальные контракты позволяют выполнять автоматические немедленные транзакции, которые проверяются независимо, без необходимости вмешательства третьих сторон.

Автоматические платежи, встроенные в параметрическое страхование, требуют надежных источников данных и безопасных транзакций. DLT и умные контракты могут обеспечить это доверие при автоматизации платежей и еще большем ускорении процесса.

Переосмысление риска с помощью параметрического страхования

Параметрическое страхование требует изменения мышления для профессионалов по управлению рисками. Но поскольку новые технологии и данные, которые они генерируют, изменяют риск в каждой отрасли, этот новый образ мышления не может быть более актуальным. Параметрическое страхование - это микрокосмос для новой реальности риска, в которой большие наборы данных, добываемые для выявления ранее неизвестных тенденций и моделей, приводят к прямому и эффективному продукту для передачи риска.

Многие компании по управлению рисками и страховые организации вкладывают значительные средства в технологии, поддерживающие это новое мышление. Понимание потенциальной роли параметрического страхования в этой новой реальности является важным шагом.

Со стороны покупателя, риск-менеджеры должны ознакомиться с новыми данными, связанными с рисками, сгенерированными их организациями, и работать с брокерами и андеррайтерами над разработкой уникальных параметрических страховых продуктов для передачи выбранных рисков.

Для специалистов по рискам, стремящихся расширить свое понимание того, как технологии влияют на страхование и предложения по передаче рисков, стоит обратить внимание на параметрическое страхование.

Подготовлено порталом Allinsurance.kz