РАЗВИТИЕ СКОРИНГОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В АВТОСТРАХОВАНИИ

Статья посвящена актуальной проблеме инновационного развития страховой деятельности.

Определено сущность и место скоринга как фактора повышения эффективности для страховой деятельности.

Охарактеризованы особенности применения скоринга как инновационного решения в страховании для повышения ефективности страховой компании. Доказано, что использование скоринга в страховой деятельности может являться одной из необходимых составляющих для эффективного управления страховой компанией.

Введение. Активизация глобализационных процессов в мире обусловливает рост конкурентоспособности на финансовом рынке, а также на рынке страховых услуг. Жесткая конкуренция со стороны иностранных страховых компаний на страховом рынке Украины, обусловлена их многолетним опытом и эффективным инновационным развитием как на внутреннем, так и на внешнем рынках. При таких условиях, инновационное развитие выступает главным необходимым фактором для повышения конкурентоспособности отечественных страховых компаний.

Основные проблемы управления инновационными процессами в страховой деятельности связаны с развитием инфраструктуры отечественного страхового рынка, ограниченностью страховых резервов и возможностью их дальнейшего инвестирования, отсутствием долгосрочных программ развития, низким доверием к отечественным страховым компаниям со стороны населения, низким уровнем страховой культуры в целом[6].

Актуальность проблематики инновационного развития страховой деятельности усиливается также необходимостью определения перспектив и направлений повышения эффективности для страховой деятельности на основе применения скоринга в страховании.

Анализ последних исследований и публикаций. Тематика функционирования скоринга в страховании в целом почти не исследовалась отечественными учеными. Исследованием теоретических основ и особенностей развития страховой деятельности на инновационной основе занимались такие отечественные ученые, как В. Базилевич, А. Залетов, Р. Пикус, Н. Приказюк и другие. Среди российских ученых вопросы инновационной составляющей в страховой деятельности освещены в трудах А. Викулин, Ю.Платонова, С. Завялова, Р. Юлдашева, Л. Киселева, А. Соломатиной, В.Шахова, Р.Фатхутдинова. Среди зарубежных ученых-экономистов вопросами инноваций в страховании занимались Saurabh Sharma, Bill Budde, Kelly Sheridan, Tim Attia, Rod Brooks, Nathan Golia, Wayne Gretszky.

Постановка задачи. Целью исследования является использование скоринга к управлению инновационными процессами в сфере страхования для достижения запланированных результатов в динамической, конкурентной среде.

Изложение основного материала исследования. Опыт функционирования страховых компаний зарубежных стран свидетельствует о том, что эффективность страховой деятельности обеспечивается благодаря формированию в страховой компании целостной системы управления инновациями.

Для эффективного управления в период кризиса, внедрение инноваций для страховых компаний является одним из главных условий для успешной конкуренции на страховом рынке [7].  Особенное внимание страховым компаниям необходимо уделять точной оценке своих рисков – андеррайтингу. Андеррайтинг в страховании представляет собой процесс анализа и оценки рисков, а также вычислении тарифной ставки и определение страхования.

Профессиональный подход в использовании андеррайтинга позволяет страховой компании повысить уровень рентабельности своих операций.

Ключевой функционал андеррайтинга:

• оценка степени безопасности клиента;
• объективная оценка риска;
• возможность создания гибкой системы политики цен на страховые услуги;
• постоянный мониторинг и контроль структуры качества портфеля.

Сегодня, отечественные андеррайтеры используют в основном свой собственный опыт. Это сказывается на качестве полученного результата:

• недооцененный риск;
• завышенные страховые выплаты;
• низкая рентабельность бизнеса.

Использование инновационных, автоматизированных процессов и методик на рынке страхования в странах СНГ все еще остаётся не достаточным. Однако, нужно отметить, что использование информационных технологий позволяет страховой компании значительно повышать эффективность роботы андеррайтеров. Существуют более эффективные методики которые могут использоваться в страховании. Альтернативой экспертному андеррайтингу может быть высокоэффективный способ прогнозирование риска – расчет страхового рейтинга, основанный на полученных данных в результате анализа анкетных данных клиента специальной скоринговой системой. Западная статистика показывает, что использование скорингововых моделей в процессе страхования, позволит платить объективно меньшую премию согласно страховому рейтингу [1].

Классический скоринг — это математическая модель, которая строится на исторических данных о поведении заемщиков в прошлом с целью формализовать понятие “стремление к оплате кредита”, и “возможности в будущем погашать долг”.

Скоринговая модель базируется на таких социо-демографических параметрах клиента, как возраст, пол, образование, должность, трудовой стаж, срок проживания в регионе. В последнее время под скорингом подразумевают всю процедуру оценки кредитоспособности, но это не совсем корректно.

Кредитный скоринг — это оценка стремления клиента к оплате кредита и возможности в будущем погашать долг.

Скоринг – используемая банками система оценки клиентов, в основе которой заложены статистические методы. Как правило, это компьютерная программа, куда вводятся данные потенциального заемщика. В ответ выдается результат – стоит ли предоставлять ему кредит. Название скоринг происходит от английского слова score, то есть «счет» [4].

В 2014 году в России в результате внесения изменений в отдельные законодательные акты страховые компани получили возможность использовать кредитные истории своих клиентов. Такая возможность максимально интересна для страховых компани потому что кредитные истории могут быть полезны для адекватной оценки своих клиентов.

В кредитовании оценка риска необходима для прогноза дефолта заемщика, а в страховании – оценка риска используется для прогноза убыточности по полису.  Таким образом, получили возможность построения математической модели предсказывающей убыточность на основе данных из кредитных историй, – страхового скоринга. При создании страхового скоринга на основе кредитных историй в работе принимали участие как крупнейшие российские страховые так и аналитические компании используя зарубежный опыт.

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. Также, к факторам, которые оказывают влияние на скоринговый балл, можно отнести данные о членах семьи клиента. В скоринговую модель включается так же информация , о семье заемщика которая имеет общий бюджет и общее использование денежных средств. С одной стороны у одного супруга может быть идеальная кредитная история, в то время как у второго наблюдаться сплошные нарушения по обязательствам. Эта информация позволяет объективно оценить будущие риски для компании по данному клиенту.

Для создания валидации переменных и скоринговой модели в целом, включились в роботу лидеры страхового рынка России.

Страховые и аналитические компании использовали зарубежный опыт проанализировали более 6,5 млн полисов каско с ретроспективой за 6 лет. В результате была создана региональная скоринговая модель с шкалой от 350 до 850 баллов, где значение низкого балла означает высокий риск убыточности полиса, а значение высокого балла означает низкий уровень риск и убыточности полиса.

Таким образом, скоринг для страховых компаний представляет собой аналитический инструмент для оценки возможной будущей убыточности владельца страхового полиса КАСКО на основании данных из его кредитной истории.

Значение выдается в виде скорингового балла. Величина балла отражает убыточность клиента в течение последующих 12 месяцев. При построении скоринговой модели используется метод линейной регрессии[3].

ОБЪЕДИНЁННОЕ КРЕДИТНОЕ БЮРО (OKB) опубликовало информацию о своем сервисе скоринговых оценок для страховых компаний.

• Основные задачами скоринговогосервиса от OKB есть:
• принятие решений по различным категориям клиентов о сумме страховой премии;
• распределение страхового портфеля для оценки будущих убытков.

Среди преимуществ использования скорингового сервиса для страховых компаний можно выделить следящее:

• быстрое внедрение в актуарные расчёты систем принятия решений;
• стоимость использования скоринга не сопоставима с повышением доходности (около 10% в сегменте каско);
• модель регулярно усовершенствуется;

Следует отметить, что сервис также использует данные об убыточности клиентов страховой компании [5].

Из-за нестабильной экономической ситуации на рынке страховых услуг наблюдается спад продаж страховых продуктов через автосалоны и банки, а также увеличиваются риски мошенничества. Мошенничество в авто страховании условно разделяется на два типа:

1) мошенничество со стороны клиента страховой компании;

2) мошенничество со стороны других лиц.

Первый тип мошенничества, как правило, возникает на этапе заключения договора между страхователем и страховщиком или на этапе урегулирования убытков.

Во втором типе мошенничества-непосредственно участвуют агенты страховой компании, аварийные комиссары, автосалоны, банки и т.д.

Умышленное страхование потенциальных мошенников является наиболее вероятным сценарием мошенничества. В таком случае при оценке потенциального страхователя страховые агенты могут целенаправленно не брать во внимание риски мошенничества под предлогом того, что их главной задачей является-заключение договора со страхователем. В таком случае применение скоринговых систем, дает возможность страховой компании оценить страхователя на соответствие признаков мошенничества.

Завышение и занижение тарифов и премий так же могут использоваться в целях мошенничества. Расчет страхового тарифа и премии часто осуществляется с помощью базисных тарифных планов и калькуляторов, которые часто не удобны при расчете. Страховой агент может умышленно допустить ошибку в расчетах договора.

Использование скоринговых систем исключает возможность изменений страхового договора, а так же возможность страхования «задним числом». Скоринговые системы исключают механические и технические ошибки при расчете параметров договора.

Для получения более выгодных условий в момент заключения договора клиент может искажать реальную информацию или подать не полную информацию о своих доходах, транспортном средстве и т.д. При использовании скоринговых сервисов автоматическая обработка данных из различных информационных систем позволит быстро и оперативно сократить риски сокрытия или искажения информации за короткое время в режиме рольного времени. Автоматизация процесса страхования, использующего скоринговые системы, не допускает некорректное использование данных.

Ключевые функции автоматизации, которые может выполнять скоринговый сервис:

• выявление мошенничества;
• принятие решений о страховании или отказе в страховании;
• анализ страховых рисков;
• определение оптимально страхового тарифа без вмешательства страхового агента;
• определение условий страхового покрытия по рискам;
• эффективная организация кросс-продаж.

Применение скоринговых моделей дает возможность страховым компаниям сократить затраты на покрытие мошеннических операций до 10 процентов, а так же повысить качество принятия решений о выдаче полюса до 70 процентов.

В мировой практике зарубежные страховые компании уже давно используют скоринговые системы с целью автоматизации процесса оценки, а так же с целью снижения рисков мошенничества. Основанный на статистических, числинных, методах этот комплекс высокотехнологических инструментов дает возможность страховым компаниям проводить качество анализа, риска мошенничества, качество отчетности, организации кросс-продаж. Полученные данные позволят осуществить мониторинг и оптимизацию страхового портфеля. Очень часто, ведущие страховые компнии мира AXA, Grange Insurance, Liberty Seguros, и др., испльзуют скоринговые системы для прогнозирования наступления страховых случаев [2].

Для страховых компаний, работающих на рынках СНГ, наиболее востребованным является учет и контроль рисков мошенничества в авто страховании. Исходя из полученных данных экспертных оценок российских аналитиков, результаты дали возможность получить статистику о размерах выплат по мошенническим схемам. Только в сфере ОСАГО отметка достигает 10-15 процентов от общего объёма выплат, и эта цифра прогрессивно растет.

Заключение. Применение скоринговых систем в страховом бизнесе позволит минимизировать количество ошибок и искажения данных при утверждении страховых договоров, а также снизит риски мошенничества как на этапе заключения договора так и на этапе урегулирования убытков. Использование скоринга повысит качество принятия решений по оформлению страхового полиса и в конечном итоге повысит эффективность деятельности страховой компании в целом.

Список литературы:

1. Scorto, Решения Scorto для страховых компани, [Электронный ресурс]. Режим доступа:
2. А. Кокорин, CNews аналитика, Как противостоять страховому мошенничеству, Кокорин А. , [Электронный ресурс]. Режим доступа:https://www.cnews.ru/reviews/free/banks2009/articles/ifms.shtml — 2009
3. А. Ю. Викулин, Скоринг в автостраховании: едем в будущее, Вакулин А. Ю. НБКИ, [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.banki.ru/news/columnists/?id=8317075 — 22.09.2015
4. Е. Мотрос, Что такое скоринг? В чем его особенности при получении ипотечного кредита?, Мотрос Е. UniCredit Bank, [Электронный ресурс]. Режим доступа:
5. ОКБ// Скоринг для страховых компаний, [Электронный ресурс]. Режим доступа:
6. Пикус Р.В. Инновации в страховании: мировой опыт, направления развития в Украине, Р.В. Пикус, Теоретические и прикладные вопросы экономики. — 2009. — №18. — С. 135-140.
7. Платонов Ю.А. Инновационное развитие страховой деятельности в современной России, дис. к-та экон. наук: 08.00.05, Ю.А. Платонов; ГОУ ДПО «Гос. академия профессиональной переподготовки и повышения квалификации руководящих работников и специалистов инвестиционной сферы», Москва, 2007, С. 7-164.

Referance:

1. Scorto, Scorto solutions for insurance companies, [electronic resource]. Access:
2. Kokorin, CNews Analytics, How to counter insurance fraud, A. Kokorin, [electronic resource]. Access: http: //www.cnews.ru/reviews/free/banks2009/articles/ifms.shtml – 2009
3. Yu Vikulin, scoring in motor insurance: go ahead, Vakulin AY NBCH, [electronic resource]. Access: https://www.banki.ru/news/columnists/?id=8317075 — 22.09.2015
4. E. Motros What is scoring? What are its characteristics when getting a mortgage ?, Motros E. UniCredit Bank, [electronic resource]. Access mode:
5. EDO // 5. Scoring for insurance companies [electronic resource]. Access:
6. RV Picos Innovations in Insurance: A Global Perspective, the direction of development in Ukraine, RV Picos, Theoretical and applied economic issues. — 2009. — №18. — S. 135-140
7. Yu Platonov Innovative development of insurance business in Russia today, dis. to-ta ehkon. Sciences: 08.00.05, Y. Platonov; GOU DPO «Gos. Academy of retraining and advanced training for managers and specialists of investment sphere «, Moscow, 2007, pp 7-164.[schema type=»book» name=»РАЗВИТИЕ СКОРИНГОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В АВТОСТРАХОВАНИИ» description=»В статье рассмотрена необходимость использования скоринговой системы. Представлена характеристика использования андеррайтинга в страховании, а также альтернативные методы для расчета страхового рейтинга при использовании скоринговых систем.» author=»Заколодяжный Владимир Олегович» publisher=»БАСАРАНОВИЧ ЕКАТЕРИНА» pubdate=»2017-01-22″ edition=»ЕВРАЗИЙСКИЙ СОЮЗ УЧЕНЫХ_28.11.15_11(20)» ebook=»yes» ]