Курсы валют
USD 64,1528 0,4721
EUR 68,4703 0,8541
USD 63,8 800 0,0025
EUR 68, 1575 0,0850
USD 63,8333 0,0000
EUR 68,08 51 0,0009
USD 64,0000 64,2300
EUR 68,3000 68,4300
покупка продажа
64,0000 64,2300
68,3000 68,4300
28.11 — 05.12
64,4500
68,2500
BRENT 54,36 0,15
Золото 1175,89 0,01
ММВБ 2128,99 −0,20
Главная Новости Страхование Скоринг в автостраховании: едем в будущее
Скоринг в автостраховании: едем в будущее

Скоринг в автостраховании: едем в будущее

Источник: Банки.ру|
15:00 28 сентября 2015
Летом 2014 года в результате поправок в 218-ФЗ «О кредитных историях» страховые компании получили возможность получать кредитные истории своих клиентов.
Скоринг в автостраховании: едем в будущее
Фото: Евгений Павленко / Коммерсантъ

Как и для кредиторов, для страховых компаний максимальный интерес кредитные истории представляют с точки зрения возможности оценки риска. В кредитовании оценка риска необходима для прогноза дефолта, в страховании – для прогноза убыточности по полису. Таким образом, перед страховой индустрией и Национальным бюро кредитных историй (НБКИ), местом, где хранятся кредитные истории 72 млн россиян, встал вопрос построения математической модели, предсказывающей убыточность на основе данных из кредитных историй, – страхового скоринга.

 

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.

 

Александр Викулин
генеральный директор НБКИ

 

Мнение автора может не совпадать с мнением редакции

Поделитесь с друзьями
Оставить комментарий
Рубрики
Страхование
Еще от Банки.ру