Создавая свою кредитную историю, Вы создаете себе будущее
Главная / Пресс-служба / Пресса о нас / Скоринг в автостраховании: едем в будущее // Banki.ru

Скоринг в автостраховании: едем в будущее // Banki.ru

28.09.2015
Летом 2014 года в результате поправок в 218-ФЗ "О кредитных историях" страховые компании получили возможность получать кредитные истории своих клиентов. 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.
Мнение автора может не совпадать с мнением редакции 


Вся пресса

 
 
 
Описание
 
 
 

Если вы забыли логин или пароль,
свяжитесь с своим
персональным менеджером

Этот сайт использует «cookies» и собирает следующие данные в целях улучшения его работы (Google Analytics): IP-адрес компьютера, страна, дата и время посещения, тип браузера сайта, тип операционной системы, модель мобильного устройства, тип мобильного устройства, идентификатор клиента в системе Google Analytics. Условия использования и порядок отключения смотрите здесь. Для продолжения работы с сайтом нажмите: «Согласен(на)»