ИИ в страховании: персонализация против солидарности

Страхование основано на принципах коллективной солидарности, однако современные алгоритмы искусственного интеллекта постепенно подрывают эту концепцию.

По мере совершенствования алгоритмов и повышения их точности страховые премии становятся всё более персонализированными. Это приводит к ситуации, когда клиенты с «высоким риском» могут оказаться полностью исключёнными из страховых программ из-за неподъёмной стоимости полисов.

Персонализация имеет определённые основания, но она должна сочетаться с обеспечением справедливого доступа к страховой защите для всех категорий клиентов.

Страховая отрасль изначально строится на фундаментальном парадоксе. С одной стороны, её принципы базируются на коллективном механизме, где каждый участник вносит взнос согласно своим возможностям и получает поддержку при наступлении страхового случая. С другой стороны, технологический прогресс, обилие данных и развитие актуарных методов推动 к индивидуальному ценообразованию.

Дополнительное напряжение создаёт строгое законодательное регулирование, запрещающее любые формы дискриминации на основе чувствительных данных, которые иногда коррелируют с факторами риска.

Сегментация цен

Страховые компании давно используют классификацию как основу бизнес-модели: возраст, пол, профессия, географическое положение, история claims и другие параметры.

Ещё в 1662 году английский статистик Джон Граунт опубликовал «Bills of Mortality» — первый статистический анализ записей о смертности в Лондоне. В 1693 году астроном Эдмунд Галлей разработал первую таблицу смертности, позволившую рассчитывать ожидаемую продолжительность жизни для каждого возраста.

Эта работа заложила основы дифференцированного ценообразования based на возрасте и поле, которые долгое время оставались основными критериями сегментации в страховании жизни.

С развитием автомобилизации в 1910-1920-х годах американские страховщики начали систематически фиксировать количество аварий, возраст и пол водителей. К 1920-м годам сформировались несколько «классов» тарифов: молодые водители, женщины-водители и опытные drivers, что позволило устанавливать премии согласно конкретным профилям.

Сегодня актуарии имеют доступ к sophisticated алгоритмам, инструментам машинного обучения и потокам данных: телематика, подключённые устройства, геолокация, стиль вождения или образ жизни. Для страховых компаний уточнение сегментации позволяет выставлять счета каждому клиенту «в соответствии с его реальным уровнем риска», уменьшая эффекты cross-subsidization от хороших рисков к плохим, одновременно повышая общую рентабельность.

Однако излишне точное ценообразование сокращает mutualization и может сделать страхование чрезвычайно дорогим или даже недоступным для certain высоко-рисковых сегментов. В результате современные актуарии ищут тонкий баланс между capture правильной информации для дифференциации профилей и сохранением жизнеспособности страхового сообщества.

Иллюзия выгодной персонализации

В Европе законодательное предложение Financial Data Access Framework (FIDA) предоставит страховщикам регулируемый доступ к финансовым данным individuals. Его цель — уточнение знаний о spending и поведении погашения задолженности.

В этом контексте promise сверх-персонализированного ценообразования вызывает надежды на снижение премий, но также и fears чрезмерного профилирования и значительных исключений.

Многие клиенты видят в персонализации win-win подход: если я лучше управляю бюджетом, я получу скидку; если мои привычки savings и погашения считаются virtuous, моя страховка здоровья уменьшится; если мой финансовый профиль улучшается, страхование жилья станет дешевле.

Эта логика «pay-as-you-live» или «pay-how-you-drive» привлекательна: individuals верят, что они контролируют свои страховые costs через выбор образа жизни.

Тем не менее, несколько моментов заслуживают highlighting.

Принцип mutualization не нейтрализуется; те, кто не может adopt наиболее virtuous поведение, остаются dependent от солидарности others. Даже если наиболее risky individuals платят больше individually, те, кто менее рисковые, продолжают нести долю costs благодаря принципу mutualization.

Информационная asymmetry усиливается, поскольку страховщик знает statistics лучше клиента. Персонализированные предложения часто основаны на correlations, иногда слабых, whose значимость unknown для клиента.

Высоко персонализированные продукты могут заставить наиболее рисковых overinsure или, наоборот, полностью отказаться от страхования, thereby подрывая mutuality.

Это означает, что даже при enhanced доступе к финансовым данным «персонализация» не обязательно является синонимом «empowerment» для потребителя.

Правовые рамки

Развитие big data в страховании raises важные ethical и legal вопросы: to какой степени можно использовать sensitive переменные для prediction риска?

Во Франции и Европейском Союзе законодательство explicitly запрещает discrimination на основе protected критериев, таких как ethnic происхождение, пол, sexual ориентация, disability, religious убеждения и другие. Директива Solvency II (EU) требует от страховщиков использования risk моделей, которые «transparent» и non-discriminatory.

В отличие от Европейского Союза, который запрещает differentiated ценообразование на основе protected критериев (пол, происхождение, disability), модель Квебека предлагает более permissive framework. В то время как Квебекская Хартия прав человека и свобод также запрещает discrimination, она provides exemptions для страховщиков: они могут, когда фактор statistically relevant, основывать ценообразование на возрасте, поле или marital статусе.

Эта practice, authorized solely на основе correlation, raises вопросы.

Этика и социальная ответственность страховщиков

Beyond mere legal compliance, ethical practices и social ответственность страховщиков всё чаще scrutinized потребительскими ассоциациями и СМИ, которые сообщают об incidents алгоритмической discrimination и оказывают reputational давление.

В результате в последние годы страховщикам пришлось collectively спрашивать себя, как guarantee справедливый доступ к их продуктам для vulnerable populations без sacrifice финансовой жизнеспособности их portfolios.

Чтобы избежать exclusion, некоторые innovative модели предлагают «solidarity» формулы или capped тарифы.

Страховщики сталкиваются с ever-increasing требованиями transparency. Чтобы избежать perceptions произвола, они должны clearly объяснять свои pricing критерии и делать свои методы calculation доступными. Наконец, они должны integrate защиту данных и privacy в design своих продуктов («Privacy by Design») для поддержания trust.

Страховые компании, которые смогут reconcile персонализацию, fairness и inclusion, станут benchmark для ethically настроенных клиентов.

Примирение солидарности и данных

Вызов, как мы видим, considerable.

Он requires ни больше ни меньше как reconcile актуарную precision с ценностями redistribution и solidarity, которые underpinned страховую профессию.

Будущее страхования будет decided только разрешением этого tension. Не может быть ни pure ценовой discrimination, ни simple иллюзорной персонализации. Вместо этого страховая отрасль должна balance二者, чтобы позволить каждому contribute согласно их риску и benefit справедливо от mutualization жизненных uncertainties.