Страховые компании с помощью системы баллов определяют степень риска при заключении договора с конкретным покупателем, но и потенциальному клиенту такой подход сулит немало преимуществ.
Инновационные технологии позволяют составить общее представление о поведении водителя на дороге благодаря телематическим устройствам. Оборудование отслеживает и передает оператору огромный массив информации:
- среднюю скорость движения;
- склонность к резкому торможению и опасным маневрам;
- количество поездок;
- дорожные инциденты.
По итогам тестового периода автомобилисту насчитывают баллы. Позитивная оценка дает право на неплохую скидку.
Скоринг в страховом деле появился совсем недавно, раньше для развития подобных технологий не было ни источников информации для анализа, ни оборудования.
Общероссийской базы страхователей нет и вряд ли она появится в обозримом будущем. Найти данные о количестве аварий с участием автомобилиста можно в базе РСА. Осторожных водителей ценят все страховщики, они готовы предложить им скидки в случае перехода от своих конкурентов.
Ведущие компании каждому покупателю выставляют скоринговые баллы, от которых зависит конечная стоимость продукта. Статистика подтверждает выводы экспертов: полисы КАСКО, выданные страхователям с более низкими баллами, оказываются на 20 % убыточнее договоров, обладатели которых — водители с высокими оценками.
Деление клиентов на категории по степени риска — прогрессивная модель, повышающая рентабельность деятельности страховщика. Убедившись в том, что водитель бережет свою машину и предпочитает не нарушать ПДД, компания вознаграждает его скидкой. Такое сотрудничество выгодно обеим сторонам.
Компании разрабатывают разные скоринговые системы, основываясь на доступных им данных, в связи с чем результаты иногда кардинально отличаются. Найти источники информации о клиенте законным путем довольно сложно, ведь персональные данные граждан защищены.
Разработать качественную систему — дорогое удовольствие, не каждая СК имеет достаточно средств, чтобы нанять профессионального подрядчика.
В работе по созданию страхового скоринга на основе кредитных историй принимали участие крупные российские страховые компании, НБКИ и международный лидер в области предиктивной аналитики – компания FICO. Опыт работы FICO на американских и европейских страховых рынках был взят за основу исследовательской работы и во многом обеспечил получение быстрого и сильного с математической точки зрения результата. Именно благодаря международному опыту мы сразу стали ориентироваться на моторное страхование. Эта отрасль во всем мире показывает сильную корреляцию между убыточностью по страховым полисам и персональной ответственностью клиента.
Для начала исследовательских упражнений была сформирована гипотеза о наиболее сильных прогнозных переменных из кредитной истории. На этом этапе был использован опыт построения кредитного скоринга, предсказывающего дефолт заемщика по кредитным обязательствам. Как и в страховании, в кредитном процессе кредитор оценивает ответственность клиента – его персональную характеристику, выстраиваемую на основе истории выполнения ранее взятых обязательств. Каждая переменная проходила тщательный анализ на сформированной базе исторических страховых полисов, в результате были выбраны наиболее сильные и стабильные переменные.
Среди наиболее сильных переменных, конечно, данные о нарушении обязательств. Количество и глубина просроченных платежей оказывают понижающее влияние на скоринговый балл. С другой стороны, приветствуется опыт пользования длинными кредитами: положительный опыт ипотеки и автокредитования оказывает повышающее влияние на результат. Одним из наиболее сложных вопросов для построения скоринговой модели стал учет региональной специфики. В результате в итоговую модель вошли несколько переменных, основанных на данных о регионе.
К неосновным, но тем не менее оказывающим влияние на скоринговый балл переменным можно отнести данные о членах семьи клиента. Эта информация включена в скоринговую модель для того, чтобы учесть ситуацию, при которой, например, один из супругов берет на себя все вопросы взаимодействия с кредиторами, хотя экономика у семьи общая. То есть, условно говоря, идеальная кредитная история женщины вовсе не означает, что у нее не будет проблем, если у ее мужа – сплошные нарушения по обязательствам.
Валидация переменных и скоринговой модели в целом – сложнейшая задача. Ее успешное решение во многом зависит от репрезентативности и объема данных, доступных для ретротестирования. В этой связи необходимо отдать должное лидерам российского рынка автострахования. Все они включились в работу по созданию и валидации модели буквально с первых дней. Цифры говорят сами за себя: общее количество участвовавших в анализе полисов каско – более 6,5 млн. Историческая ретроспектива полисов – более шести лет. Это позволило создать модель отдельно для Москвы и регионов, убедиться в ее стабильности – замеры осуществлялись по пяти реперным периодам с интервалом в один год. Была не только изучена корреляция скорингового балла с общей убыточностью по полисам, но и построена зависимость от отдельных видов – например, по убыточности от угона.
В результате полученная скоринговая модель показала: убыточность по полисам в низшем скоринговом диапазоне до 600 баллов (шкала страхового скоринга приведена к большинству популярных скорингов FICO: от 350 до 850 баллов, при этом меньшие значения балла означают больший риск) в среднем на 20% выше, чем в диапазоне от 700 баллов для Москвы и на 30% – для регионов.
Интересные результаты дало изучение корреляции скорингового балла с убыточностью по отдельным видам возмещений. Например, при изучении зависимости выплат по угонам автомобиля от скоринговых баллов выявлена аномалия – резкий рост убыточности (в 4–5 раз) в диапазоне ниже 550 баллов. Консультации с коллегами позволили дать объяснение этому явлению: граждане с низкой платежной дисциплиной и чрезмерной долговой нагрузкой уже не могут получить заемные средства у кредиторов, так как им отказывают, и пытаются решать свои материальные проблемы за счет страховых компаний. То есть фактически речь идет о страховом мошенничестве. Как выяснилось, страховой скоринг на базе кредитных историй позволяет эффективно противостоять и этой угрозе.
Полученные результаты открывают перспективы использования страхового скоринга на базе кредитных историй в моторном страховании в краткосрочной перспективе. Во-первых, страховые компании уже сейчас могут использовать скоринг НБКИ для ценообразования по каско и принятия решения о продаже полиса конкретным клиентам. Например, применяя повышающие коэффициенты для высокорисковых сегментов. Во-вторых, страховой скоринг применим для прогноза убыточности по портфелю – архиважная задача, с которой регулярно сталкиваются актуарии и от точности решения которой во многом зависит финансовый результат всей компании.
И наконец, успех создания скоринговой модели в автостраховании позволяет надеяться, что и в других видах страхования применимы аналогичные технологии. По оценкам НБКИ и крупных страховых компаний, поиск и валидация зависимостей между ответственностью человека и его поведением по большинству страховых продуктов – дело ближайшего будущего.
Мнение автора может не совпадать с мнением редакции
Российские страховщики, которые сотрудничают с финансово-кредитным сектором, оказались в сложной ситуации. С одной стороны, на фоне сокращения продаж добровольной корпоративной страховки им на руку рост реализации полиса для оформления залога. А он обоснован растущим спросом на кредиты.
Страховой скоринг: первые шаги в России
Выход из ситуации предложил посредник – НБКИ (бюро кредитных историй). Его директор Алексей Волков рассказал в конце февраля, чем его организация может помочь страховому рынку в сфере страхования передаваемого в залог имущества предприятий.
По словам эксперта, в Европе наблюдалась схожая ситуация 12 лет назад. Тогда в развитых западных странах (Россия в 2014 году последовала их примеру) законодатель вынужденно открыл СК доступ к историям кредитов по гражданам и что важнее, предприятиям.
Одна из крупнейших аналитических компаний FICO разработала для крупных страховщиков специфический продукт – модель страхового скоринга по аналогии с кредитным скорингом. Что это?
Скоринг – технология для определения вероятности наступления дефолтного состояния кредитора (страхователя). Но в отличие от классической методики оценки страховых рисков она учитывает поведенческие факторы – уровень ответственности субъекта и его готовность отвечать по обязательствам при любых обстоятельствах.
В 2014 году в России был принят закон, который позволяет страховщикам пойти тем же путем,
- получить доступ к историям обслуживания кредитов предприятиями;
- проанализировать качество поведения в отношении контракта с кредитором;
- сделать вывод о добросовестности страхователя, чтобы предложить ему тарифы по страхованию залогов на основе полученных данных (или отказать в оформлении полиса).
Алексей Волков рассказал, что в 2014 году потребность в подобной технологии скоринга для РФ была не так высока, как сейчас. Заметного сокращения потока страхователей (в том числе, корпоративных) еще не замечалось, СК покрывали свои риски за счет потоковых сборов.
Но сегодня, когда каждый контракт нужно проверять, страховой скоринг снова набирает актуальность. И НБКИ при содействии специалистов FICO уже разработали модель его расчета. Принцип ее работы прост:
- на основании данных по кредитам юридического лица система определяет уровень его лояльности;
- результат получается в баллах, диапазон – от 350 до 850;
- чем ниже балл, тем выше будет стоимость страхования предмета залога для предприятия и наоборот.
Страховщику такой подход выгоден по двум причинам, – уверен Волков. Во-первых, СК получает точные данные для расчета своих рисков. Во-вторых, она может отсечь нелояльных (ненадежных) клиентов и сократить для себя вероятность мошенничества со стороны страхователя.
Последнему нововведение тоже будет интересным, – считает руководитель НБКИ.
- Компания-заемщик (в прошлом или настоящем) сможет рассчитывать на скидку по страхованию имущества организаций при условии исправного погашения прошлых займов.
- Наличие прозрачной методики оценки перспективности страхователя упростит процесс утверждения страхового бюджета.
Будущее страхового скоринга
Алексей Волков уверен, что именно по этим причинам уже в 2017-2018 годах страховой скоринг будет применяться на всех уровнях корпоративного страхования, не только для страховки залога по кредиту предприятия. Эксперт также рассказал, что эффективность данных по скорингу уже была опробована в 10 городах страны, включая Москву.
В рамках экспериментального запуска система оценивала перспективную убыточность заемщиков с полисом КАСКО. Результаты показали, что страхователи с количеством баллов ниже 625 являются более убыточными.