Распространение параметрического страхования предоставляет страховщикам возможность немедленной оплаты претензий на основе данных.
Параметрическое страхование - одно из самых многообещающих нововведений революции InsurTech, потому что оно выполняет два ключевых обещания InsurTech: повышение операционной эффективности за счет технологий и автоматизации; и расширение возможностей продажи страховки при наличии спроса.
Что такое параметрическое страхование?
Термин «параметрическое страхование» описывает тип договора страхования, который страхует держателя полиса от наступления определенного события путем выплаты установленной суммы, основанной на масштабе события, в отличие от величины убытков в традиционном полисе возмещения убытков.
Проще говоря, параметрическое страхование обеспечивает быстрые единовременные выплаты при возникновении заранее определенной метрики данных (параметра). Ускоряя процесс урегулирования убытков, параметрическое страхование дает возможность улучшить качество обслуживания страхователей, укрепить лояльность и доверие.
Параметрический подход - не новость. Он использовался почти 25 лет в крупномасштабных сделках, таких как катастрофические облигации, как в частном, так и в государственном секторе.
Что является новым, однако, является продолжением параметрического подхода на потребительском уровне. Только сейчас данные доступны в достаточном объеме, а технология достаточно развита, чтобы позволить немедленные, основанные на данных выплаты параметрического страхования.
Параметрический продукт для потребителей
При использовании в качестве продукта страхования потребителей параметрический продукт должен быть структурирован таким образом, чтобы соответствовать определению страхования.
Наиболее частым препятствием для классификации параметрического страхования в качестве страхования является присущий ему базовый риск: разница, потенциально довольно большая, между убытками застрахованного и полученной суммой платежа. Если суммы выплаты фиксированы заранее, застрахованный обязательно испытывает либо непредвиденную прибыль (платеж превышает убыток), либо дефицит (убытки превышают платеж), но возмещение никогда не будет точным.
Дефицит происходит регулярно по всем видам страхования. Хотя известно, что непредвиденные доходы случаются время от времени, это не является целью какого-либо страхового полиса (параметрического или нет). Таким образом, наиболее оправданным параметрическим полисом является такой, который сводит к минимуму вероятность непредвиденных доходов.
Прецеденты параметрических продуктов
Многие существующие страховые продукты уже включают атрибуты параметрических продуктов: скорость, прозрачные критерии расчетов и фиксированные суммы выплат, даже если они не называются параметрическими сами по себе .
Вот несколько примеров «параметрического» страхования для потребителей:
Страхование от несчастных случаев (AD&D): Выплата фиксированной суммы, вызванная конкретным несчастным случаем.
Данные о срабатывании триггера доступны и проверяются по медицинским записям третьих лиц. Убытки и платежи взаимосвязаны, потому что суммы платежей основаны на достоверных данных о медицинских расходах.
Страхование путешествий: конкретная компенсация в случае отмены или задержки.
Данные о триггерах основаны на общедоступных базах данных рейсов в реальном времени и ценах. Убытки и выплаты могут быть тесно связаны со стоимостью альтернативных планов.
Преимущества параметрического продукта
Параметрический продукт не заменяет обычное страхование возмещения убытков. Для потребителей основными преимуществами параметрической обработки являются:
Скорость выплаты
Быстрые выплаты не требуют от страхователя использовать сбережения или кредиты для оплаты своих убытков. Это особенно актуально, учитывая, что большинство страхователей финансово не готовы справиться с неожиданными расходами, например, в 1000 долларов. Для страховой компании немедленное использование средств может предотвратить последующие убытки.
Чувство уверенности
Страхователь знает точную сумму и при каких обстоятельствах он может ее получить. Напротив, расчет возмещения по своей сути является неопределенным. Исследования неизменно показывают, что человеческий мозг не обрабатывает неопределенность рационально. Чем больше неопределенность, тем более недоверчиво и враждебно клиенты ведут себя. Параметрический продукт устраняет недоверие, внося уверенность относительно результата.
Прозрачность
Это элемент доверия. Когда триггерные данные в равной степени доступны как страховщику, так и страхователю, это снижает восприятие несправедливости.
С точки зрения страховщика, основными преимуществами параметрического анализа являются:
Удержание клиентов
Как описано ранее, параметрические полисы предоставляют страховщикам возможность удивить и порадовать клиентов, тем самым укрепляя доверие и лояльность с меньшим количеством отказов.
Ограниченные обязательства
С помощью параметрических полисов страховщики знают общую сумму ответственности с высокой степенью уверенности. Это особенно важно для событий с высокой степенью серьезности и низкой частоты, когда неопределенности высоки.
Упрощенный андеррайтинг
Фиксированные и ограниченные выплаты упрощают андеррайтинг. Индивидуальные риски можно оценивать и выбирать исключительно исходя из вероятности триггера. Это ускоряет продажи за счет сокращения объема данных и времени, необходимого для цитирования и привязки полиса.
Риски, подходящие для параметрических страховых продуктов
При определении того, какие риски подходят для параметрического страхования, Ллойд утверждает: «Любой риск с возникновением убытка может быть кандидатом на параметрическое страхование при условии, что данные надежны и могут быть проверены третьей стороной, а также существует статистически значимая корреляция между событием убытка и страховая выплата установлена».
Надежность данных - ключ в этом определении. Для потребительских приложений наиболее надежные данные для использования в качестве параметра - это данные из прозрачного, неоспоримого источника. Доступность в реальном времени и подключение к API также упрощают автоматизацию. Хорошие источники данных о параметрах включают:
- Государственные агентства, занимающиеся мониторингом природных и погодных событий.
- Датчики, относящиеся к страховому риску (например, автоматические датчики)
- Сторонние открытые данные.
Влияние частоты
Для частых событий с большим количеством данных параметрические полисы должны быть разработаны таким образом, чтобы потери и платежи были хорошо коррелированы. Приведенная выше иллюстрация об отмене поездки является одним из таких примеров. Некоторые виды автомобильных аварий также могут быть рассмотрены.
С другой стороны, для редких событий, таких как стихийные бедствия, недостаточно данных, но все же возможно достичь паритета между потерями и платежами и, таким образом, минимизировать базовый риск. Способы сделать это зависят от того, является ли полис «чисто» параметрическим или частично параметрическим. Эти различия показаны далее.
Параметричность не исключает необходимости предъявления претензий
Рассмотрим «спектр» страховых продуктов, от страхового возмещения с одной стороны до «чисто» параметрического с другой. «Чистый» в этом случае означает, что платеж основан исключительно на данных без каких-либо других действий по оценки вреда при предъявлении претензий.
Многие возможности продуктов сочетают в себе принципы и преимущества страхования возмещения убытков с принципами параметрического страхования. Представьте себе эти примеры:
Двухфазный
Такой полис будет оплачивать первую часть убытков параметрически при превышении указанного триггера, а оставшуюся часть - посредством компенсации фактического вреда.
Многотраншевый
Такой полис предусматривает параметрическую оплату несколькими траншами: первый платеж происходит без документации или оценки убытков, но платежи в последующих траншах требуют возрастающей степени детализации убытков и оценки требований.
Триггер регулятора
Такой полис будет оплачиваться параметрически после того, как он будет «запущена» аджастером. Аджастер устанавливает, был ли достигнут порог оплаты. Это может иметь место, например, в случае полиса, запускаемого датчиком на объекте, который доступен только для регулятора, чтобы минимизировать возможность подмены данных.
В этих примерах важен специалист по урегулированию претензий, но процесс урегулирования претензии менее напряженный: он менее чувствителен ко времени, если страхователь уже имел положительный опыт получения первоначального платежа.
Будущее параметрических продуктов
Параметрические продукты имеют огромный потенциал, чтобы помочь закрыть пробел в защите - начать покрытие серьезных низкочастотных рисков, которые до сих пор оставались в значительной степени незащищенными - не только стихийных бедствий, связанных с погодой, но и кибертерроризма, политических беспорядков, пандемии, войн, глобального экономического спада и так далее.
Между тем, стремительный рост объемов данных искусственного интеллекта и машинного обучения увеличивает количество типов рисков, которые можно покрыть параметрическим страхованием.
Представьте, например, что параметрический уровень страхования обычно связан с полисами возмещения убытков, так что клиенты получают немедленные (даже если только частичные) выплаты в тот же день, когда наступил сильный шторм, автомобильная авария или широко распространенное отключение электроэнергии. Размер выплаты не обязательно должен быть большим.
Когда клиент часто сталкивается с положительными результатами деятельности своего страховщика, он больше доволен страховщиком, а также специалистами по урегулированию убытков, которые его представляют.
Подготовлено порталом Allinsurance.kz