Недавно в Москве состоялась конференция, посвященная возможностям скоринга в финансовой сфере. Банкиры и МФО делились успешными кейсами, а ИТ-компании и сотовые операторы рассказывали про новые возможности. К сожалению, на конференции среди спикеров не было ни одного представителя страховой отрасли.
Неужели скоринг, как инструмент анализа, не интересен страховому сообществу? Скорее наоборот. Но если банки уже давно освоили эту технологию анализа клиентской базы и повсеместно используют ее при кредитовании, то страховой рынок еще не так избалован этим методом селекции клиентов. Тем не менее, в той или иной степени страховые компании все же обращаются к этому инструменту для формирования более адекватного андеррайтинга.
Если лет пять назад страховщики вообще не применяли инструменты скоринга. Три года назад они стали робко пробовать использовать кредитный скоринг в привязке к «мотору». Сегодня кредитный скоринг уже может служить одной из ключевых метрик в андерайтинге автострахования и постепенно использоваться в работе с другими видами страхования.
Мы абсолютно так же, как и банки, хотим знать своих клиентов «в лицо». Чтобы правильно сформировать резерв и назначить тариф, очень важно понимать, что за человек перед тобой, чего от него можно ожидать, насколько может быть убыточен тот или иной клиент. Многочисленные исследования, проводимые на рынке финансовых институтов, уже доказали, что если человек недисциплинирован в какой-то одной сфере жизни, то он с большой долей вероятности будет недисциплинирован и в других областях. Финансовая дисциплина, поведенческие модели и привычки – вот что уже давно интересует банки, а теперь вполне заслуженно должно интересовать и страховщиков.
Источников данных для сбора информации очень много: от бюро кредитных историй до соцсетей, которые могут рассказать о клиенте очень многое. Выбор этих источников определяется конкретными потребностями компании, бюджетом и функционалом ИТ-систем.
Но самый важный вопрос не в том, какие данные анализировать (сейчас действительно множество вариантов и источников), а в том, как это делать. Именно правильная интерпретация данных, расстановка акцентов и весов позволяет выстроить работающую систему скоринг-оценки, которая не только поможет понять потенциальную убыточность конкретного клиента, но и позволит выявлять мошенников, которые могут привести компанию к серьезным финансовым потерям.
По данным FICO и НБКИ, которые активно завоевывают нишу страхового скоринга, основанного на данных кредитных историй, клиенты с полисом каско с низким скоринг-баллом показывают убыточность на несколько десятков процентов выше, чем обладатели высокого скоринг-балла. Имея такие данные, на сколько страховая компания сможет снизить убыточность портфеля? Дать однозначный ответ на это сложно.
Данный показатель во многом зависит от сегмента страхования и особенно от того, как именно использовать результат скоринга (отказывать в страховании совсем, предлагать повышающий коэффициент или что-то другое). В маржинальных видах он может достигать нескольких процентов, и если в компании портфель исчисляется миллиардами рублей, то выгода может составить несколько десятков миллионов.
Тогда почему страховые компании до сих пор не являются активными потребителями скоринг-услуг? Самая большая сложность, с которой сталкиваются страховщики, – это правила работы с персональными данными клиентов. В банке, заполняя заявку на кредит, клиент уже привычно дает свое согласие на обработку данных, поскольку иначе он просто не получит этот кредит. Страховщики же должны как-то замотивировать клиента поделиться своими данными (например, предложить лучшие условия на полис за хорошую «страховую» историю).
Вторая сложность – это стоимость. Несмотря на то, что за последние несколько лет цена анализа одного клиента снизилась практически втрое (у разных операторов данных разные цены), скоринг пока применяется в основном лишь в автостраховании. Благодаря высокой маржинальности именно здесь оправдываются дополнительные затраты на анализ клиентской базы. Для других видов (страхование имущества или от несчастных случаев) скоринг пока применяется скорее в рамках экспериментов, а не для реальной экономии.
Оправданность затрат на скоринг также связана с объемом анализируемого портфеля. У нас в стране довольно высокий уровень закредитованности населения, объемы займов продолжают расти, даже несмотря на падение реальных доходов. В то же время проникновение страховых услуг крайне низкое. Только в этом году мы стали постепенно увеличивать долю проникновения в страховании имущества граждан и в страховании жизни. Но этого, конечно, недостаточно.
Если рынку удастся преодолеть хотя бы одно из этих препятствий, то скоринг в страховании, скорее всего, перестанет быть почти фантастикой, став действенным этапом качественного андеррайтинга. Ведь потенциал у этого инструмента действительно очень высокий.
Владислав, прокомментируйте, пожалуйста, утверждение Генерального директора «Ренессанс страхование» Юлии Гадлиба по данной теме: "… Такие изменения – это и есть будущее. Когда клиенту вообще не надо знать, где офис компании, и кто в ней работает".
Вам не кажется, что это как минимум некрасиво по отношению к страхователям, ведь Вы утверждаете, что "… хотите знать своих клиентов «в лицо». Может это должно быть взаимно?
Михаил, я, конечно же, не Владислав. Но мне как потребителю непонятно: а зачем вообще мне знать, где находится моя страховая компания?
Мне кажется, Юлия имела в виду тот факт, что всё со временем уйдёт в онлайн. И клиент действительно не запомнит имени сотрудника, с которым общается (а то и вовсе его и не узнает). Как я например, обращаясь в техподдержку банка, через 15 минут уже не помню, как звали помогавшего мне оператора.
А сама информация о страховой компании есть на сайте. Там и их отчётность, и информация о владельцах есть и даже устав. :-)
Кстати, насколько мне известно, Реник -один из немногих, кто как раз и продвигается в теме скоринга.
Согласен со @Statistik: думаю, что коллега имела в виду именно переход рынка в онлайн. При этом, конечно, все должно быть взаимно: если клиент хочет «вживую» общаться с менеджером страховой и т.д., это его право. Просто многие, наоборот, стремятся минимизировать временные затраты на получение услуг. Так что страховщики просто предлагают альтернативный способ коммуникации.
Ваш вопрос, Владислав, скорее риторический. Это как спрашивать «почему ребёнок не заправляет постель по утрам».
Спасибо большое, что Вы эту тему подняли. Тему современных технологий ещё зимой поднимал Павел Самиев.
Наши страховщики все силы бросили на то, чтобы считать на счётах, в то время, как весь мир уже пользуется калькулятором.
Даже такое решение проблемы, как мошенничество, на мой взгляд, весьма возможно при включении в анализ наличие работы у клиента, наличие просрочек по кредитам, и его образование.
Согласен с вами. Диджитализация отрасли во многом оставляет желать лучшего, но, тем не менее, страховые постепенно приходят к тому, что необходимо вкладывать в технологии). Про мошенничество также совершенно правы.
1. «Но самый важный вопрос не в том, какие данные анализировать (сейчас действительно множество вариантов и источников), а в том, как это делать.»
Категорически не согласен. Ошибки при выборке данных сведут с большой вероятностью сведут на нет, всю дальнейшую аналитическую работу. И именно проблема качества исходных данных ИМХО является первым препятствием на пути развития полноценного скоринга.
Фильтрация клиентов по риск-факторам (плохая платежная дисциплина и т.п.) это ни разу не скоринг.
2. Объем портфеля определяет не только экономическую эффективность скоринга, но и саму возможность его применения, так как скоринг это ни разу не характеристика отдельного клиента — это характеристика статистически устойчивой группы клиентов. Именно этим он потенциально ценен, но в этом же и основное ограничение его использования.
1. Дык качественные данные вроде как есть. Вопрос в инетрепретации только. Причём этих данных предоставточно, включая данные мобильных операторов, которыми из-под полы торгуют все.
Данные НБКИ очень хорошо могут быть дополнены историей страхования клиента, которую, правда, весьма дорого продаёт сам РСА (а поулчает, как сетуют пользователи на форуме, бесплатно-но это уже другой вопрос)
2. Ну не характеристика каждого отдельного клиента. Ну и что? Прибыль-то тоже идёт не от каждого клиента, а от группы.
1. Да ладно
Даже если предположить, что всем имеющимся в базе РСА измерениям соответствуют корректные количественные данные (что на мой взгляд не более чем опасная иллюзия), в чем может быть ценность данных о страховых случаях по договорам, по которым изначально не идентифицированы водители?
2. Вот в том то и дело, что если «нормальной» группы нет (имеет место неустойчивая выборка) прибыль может существенно отклонится от заложенной в скоринговую модель…
1. Там вроде как должна быть инфа о водителях, которые совершили ДТП. Но могу наврать-я этой темой интересовалась года 2 назад, когда только вводили. Кстати, как раз в августе было вроде бы.
2. Вопрос в том, насколько дробить и какую структуру собирать-всё как всегда. Кредитный скоринг позволяет выявлять, уж простите за этот термин, раздолбаев. Если у мужчины 20 лет уже 5 кредитов в банках и 8 в МФО, и он прячется от коллекторов, куда более вероятно, что он настолько же безалаберно относится к вождению автомобиля (и вообще, считает, что он на дороге главный). А вот другой водитель 20 лет, с таким же нулевым стажем, который относится ответственно к своему кредиту, показывает другое отношение к жизни.
Вот-вот. Про «кредитный скоринг» прям в точку, только повторюсь, «стоп-факторы» это не совсем скоринг.
По поводу базы РСА — только на прошлой неделе оформлял ОСАГО в автосалоне, так агент не мог найти в базе мой КБМ притом, что даже страховщик остался тем же, что и последние лет десять. Просто до этого договор был на меня как на собственника без ограничения перечня допущенных.
Так и топикстартер говорит про то, что нужно применять веса. То есть придавать одним факторам пониженное значение, а другим повышенное. Но не игнорировать вовсе.
Я про другую базу. Я про базу инфы по автокаско.
Так КАСКО это всего лишь КАСКО, т.е. изначально ограниченный объем выборки.
Ну и что, что ограничен.
Всегда будут ограничения, как минимум за счёт подрастающего поколения, которое сейчас не может управлять автомобилем в силу закона.
Тем и ценнее иные методы оценки, включая скоринг. Они как раз и дают возможность классифицировать неизвестных клиентов. А для известных также могут послужить дополнительной информацией.
Вообще это основы же построения любых эконометрических моделей. Признаков-факторов должно быть как можно больше при первичнном построении модели. Затем выявляется, какие факторы имеют существенную значимость, какие несущественную, выявляются коллинеарные факторы (те, которые коррелируют друг с другом), выявляется, какие факторы из них нужно убрать, какие оставить, и т.д.
И да, подлежит корректировке при изменении выборки. Но выборка же не меняется одномоментно. Вы же понимаете, что не менее 70% портфеля за прошлый год вроде как должно переходить на следующий.
Простой пример.
Страховщик решил выйти на новый региональный рынок с КАСКО. Взял базу РСА по соответствующему региону (допустим, абсолютно достоверную в части КАСКО). Только вот страховщики, которые до этого присутствовали в регионе до этого довольно успешно отсеивали потенциально проблемных страхователей.
Как Вы думаете какова вероятность на базе данных РСА вычислить правильные параметры скоринговой модели?
Прошу прощения, не «вероятность», а «шанс».
А зачем строить скоринговую модель исключительно на данных РСА? Что мешает строить модели с учётом информации о звонках клиентов, месте работы, наличии детей и количестве браков, образовании, и тех же самых данных о кредитной истории?
Что мешает вообще в принципе учесть, по какому принципу клиентов отсеивает тот же самый РГС, например, в Алтайском крае и учесть это при построении модели (ну правда, это в принципе узнать реально же ж)?
Т.е. одной базы РСА недостаточно? Уже хорошо… Идем дальше:
Что Вам дадут данные о звонках клиентов, месте работы, наличии детей и количестве браков, образовании, и тех же самых данных о кредитной истории без привязки к существенным с точки зрения страхования показателям (размеру ущерба и его первообразным: количеству ДТП и т.п.)?
Вы уверены, что скрестить базы РСА, ГИБДД и прочих источников будет легко?
Вот это я и назвал первой проблемой.
Узнать КТ может и можно. Только вот оперируя только КТ РГС и базой РСА можно рассчитывать только на переманивание потенциальных клиентов РГС. ИМХО, не самая лучшая бизнес-стратегия.
Да это всё факторы, говорящие об определённой группе людей. Звонки клиента: они говорят о круге его общения. Если в его круге общения сплошь стритрейтеры и сутяги-надо от него держаться подальше. Количество браков- отношение к жизни (а один мой знакомый исследователь человеческого поведения вообще говорит, что это характеристика интуиции человека), количество детей- ну, вроде как люди с детьми обычно стараются ездить поаккуратнее, образование-уровень развития человека, да и вообще, с юристами, например, поаккуратнее надо быть, они куда чаще судятся, чем те же экономисты, отсутствие работы при отсутствии иных источников дохода-тоже фактор риска по мошенничеству и т.п.). Отношение к кредитам — тоже очень хорошая характеристика самоконтроля и ответственности человека, что реально может сказаться на отношении к собственной жизни вообще и вождению в частности (кстати, по моим собственным наблюдениям связь между объёмом просроченных кредитов и аварийностью куда сильнее, чем между возрастом и аварийностью).
И да, базы скрестить на 100% невозможно. Но это лучше, чем ничего. Почему-то банки, МФО, пользуются дополнительной информацией о клиентах и это существенно снижает уровень просрочки.
Суть, в другом. Когда страховщик выходит на новую территорию, всяко лучше владеть большим объёмом информации, нежели только стаж, возраст и КБМ по ОСАГО.
Антон, специально для Вас выложила кусочек одной занятной книжицы по актуарным расчётам.
Обратите внимание, существенным фактором оказался язык (!) водителя.
Уважаемый Владислав, скажите пожалуйста, на ваш взгляд, какие данные о клиенте были бы интересны страховщикам, чтобы определить долю риска, и какие принципиальные отличия могут быть в скоринге банковских клиентов и страховых? Вы пишете что цена анализа одного клиента снизилась, а есть средний показатель?
Страховым компаниям интересны все те же данные, что сейчас используют коллеги из банковской отрасли: это и данные о финансовом поведении, и данные от сотовых операторов, и данные о социальных активностях в социальных сетях. Больших отличий нет, т.к. человек ведет себя примерно одинаково во всех сферах жизни.
Про цены — лучше обратиться непосредственно к операторам, которые предоставляют данные. Цен нет в открытых источниках, поэтому считаю, что будет неправильным раскрывать эту информацию.
Антон, специально для Вас прикладываю кусочек из одной старенькой книжицы по актуарным расчётам.
Да любой фактор может оказаться существенным в рамках конкретной модели (в т.ч. банально из-за того что в паре двух мультиколлинеарных факторов один приходится исключать). Другой вопрос, что для того чтобы вычислить данный фактор, необходимо оперировать базой в которой он является одним из измерений для показателя потерь. Лично мне такие базы для РФ не известны.
Дополнительно — смысл скоринга прежде всего в повышении эффективности за счет максимальной формализации. Т.е. в идеале использование скоринговой модели должно приводить к формированию портфеля с заранее определенными целевыми параметрами доходности.
Использование максимально возможного числа источников информации само по себе не плохо, но это не скоринг!
Знаете, какая любимая фраза была у моего преподавателя по общей теории статистики? «Работаем с тем, что есть».
Подобные скоринговые оценки можно строить для каждой из доступных баз, для сочетания баз, для всех баз. И вообще, машинное обучение с бигдатой тоже приносит прибыль, как бы дорого оно не стоило. Пусть само и разбирается.
И дело, на самом деле, не в том, у кого что есть. Банки тоже когда-то начинали с практически нулевых данных. Почему же тогда у банков это работает, а у страховщиков на нулевом уровне? Как так? Почему у иностранных страховщиков работает, а у наших не работает? В базах ли дело? В персональных данных?
Мне кажется такой подход к делу неверным. Да, не без трудностей. Но дорогу осилит идущий.
Работать то можно… Только результат либо «убъет» все преимущества скоринга в силу слишком широкого доверительного интервала (особенно если вспомнить про solvency II), либо станет неплохим подспорьем для фильтрации потенциального фрода и фриков, но это 1) не скоринг 2) для этого нужен не столько статистический анализ, сколько психология.
Европейцы как-то живут со скорингом и Солвенси 2 одновременно.
Всё ж скоринг.
Да и поведение водителя за рулём-это тоже на 100% его психология. Сядет за руль уставшим, пьяным или вызовет такси/никуда не поедет? Свято уверен, что несмотря на три разбитые по его вине машины он прекрасный водитель и ему ни к чему повышать свою квалификацию (двух таких человек лично знаю, кстати)? Легко нарушает самые «дорогие» статьи ПДД? Что это, как не психология?
Кстати, оба человека, раздолбавших в хлам по несколько автомобилей (и не только своих) — злостнейшие неплательщики кредитов. «По чистому совпадению».
Мне кажется тут две вещи:
1. Продавцы скоринга не могут доказать свою нужность (могу ошибаться) и работать на долгосрок. Условно, скоринг-компания устанавливает страховщику программу свою и прибыль получает после завершения периода страхования, когда уже известна убыточность портфеля прошедшего через скоринг. Условно портфель был 100% убыточность, через год с помощью скоринга стал 95%, от 5% профита страховщик выплачивает вознаграждение скоринг-компании. Когда пройдет 2-3 года и страховщик поймет, что скоринг работает и дает положительный фин.рез., то тут уже можно менять модель вознаграждения.
2. Мне кажется менталитет граждан в отношение страховых и банков немного разный.
Условная логика потребителя:
Взял кредит — просрочка/невозврат кредита — отдадут коллекторам — причинят мне боль (физическую/моральную) — не дадут кредит в будущем = у людей страх не исполнять свои обязательства.
Купил полис страхования — заявил убыток с «обманом» — отказ в выплате = ну и ладно, получилось бы, было бы круто навариться/отбить. В следующем году куплю полис в другой если что.
Вы в п.2 сравниваете порядочного человека — клиента банка с непорядочным человеком — клиентом страховой компании.
А ведь банки антифрод уже вовсю отсекают.
Не соглашусь. Это может быть один и тот же человек. Например, я плачу исправно по кредиту, у меня есть авто и скол на лобовом (без паутинки), я понимаю, что страховая мне не заменит лобовое и скажет, что это естественный износ, но меня раздражает этот скол, в итоге человек может повредить сильнее стекло, чтобы ему все-таки заменили стекло и он будет с мыслью «я же за страховку заплатил». И человек не заморачивается, что его страховая история испортится, у него будет убыток. Он просто потом найдет другую СК.
Еще пару примеров.
1. Большинство людей заботится о кредитной истории, а о страховой истории особо никто не задумывается. Хотя тут больше вопрос к страховщикам, что до сих пор не создали единую политику в этом отношении.
2. Из корпоративного мира, когда компания начинает сотрудничество с банком (особенно для кредита/банковской гарантии) она собирает кипу документов, а когда СК просит лишнюю бумажку по объекту, то страхователи это уже расценивают, как бюрократия.
По сколам не соглашусь. Тут вообще замкнутый круг, что появилось раньше, яйцо или курица? Если страховка стоит 10% от стоимости авто (причём половина страховки — это комиссия банка) — стоит ли удивляться желанию клиента добить убыток? Почему-то нет этой проблемы, когда ставки низкие — например, когда выставляются хорошие корпоративное тарифы для сотрудников.
1. и к РСА. Но вообще и с банками люди прекрасно судятся, например, по переплатам за кредиты при досрочном погашении.
2. В корпоративном мире точно также важны нормальные отношения страховщиков и страхователей. Для корпоративного клиента важно понимать, зачем бумажка нужна. Если речь идёт не о затягивании выплаты, а о её ускорении, то клиент всё предоставит. А если нужность бумажки неясна, то клиенту проще в суд пойти (это я о стадии выплаты).
Да и всякое бывает, знаете ли. Нам как-то страховщик выставил минимальный коэффициент на все 150 объектов ОПО. Тендер выиграл (тендер был по другому виду страхования, ОПО туда в нагрузку шло). И вот нам страховщик заявляет, а давайте-ка вы нам к завтрашнему дню заполните 150 анкет на ваши ОПО (это сверх сведений), а то нам надо как-то обосновать все понижающие тарифы. А у нас за ОПО отвечает 1 человек, который в отпуске. Замещающий его человек заполнить это не может физически. Есть ещё инженеры, но этот вопрос совсем не в их компетенции и тоже половина разбежалась по отпускам.
Владислав, нет не нужен.
Нужен профессиональный актуарий и значительный портфель авто.
Уралиб похоже не в ту степь опять понесло
«УралСиб» — зачем тебе это всё?
Ты же банкрот!
Пошел десятый день молчания «УралСиб»а. Не может он ответить на ваш вопрос.
Войдите через свой аккаунт в соц. сетях или почтовых сервисах