Як скоринг допомагає фінансовим компаніям оцінювати надійність клієнтів

20 січня 2020

3 хв.

Скоринг у страхуванні: що це таке та чим може допомогти Big Data

Про що:

Хочете убезпечити свій бізнес від збитків, запобігти відтоку клієнтів? Використовуйте скоринговий бал. Скоринг у страхуванні працює не менш ефективно, ніж у банківській справі. Детальніше про особливості та переваги цього інструменту – читайте в нашій статті.

Зміст

У чому полягає страховий скоринг

Навіщо потрібен скоринг у страхуванні

Як працює страховий скоринг

Джерела інформації для створення скорингової моделі

Чому варто вибрати BigData від Київстар

У чому полягає страховий скоринг

У перекладі з англійської «скоринг» означає «отримання балів». Спочатку цим терміном користувалися в банківській справі. Банківський, або кредитний, скоринг – це система оцінки платоспроможності та сумлінності потенційного позичальника.

Не так давно скоринг почали використовувати й страхові компанії. Це важливий крок у розвитку сфери, оскільки допомагає визначити більш надійних клієнтів зі стійкими звичками та поведінковими моделями.

Навіщо потрібен скоринг у страхуванні

  • Страховий скоринг дозволяє оцінити ризики й розмір можливих збитків, яких зазнає страхова компанія, якщо укладе договір з певним клієнтом.
  • Можна точніше розрахувати резерв і розробити гнучку тарифну сітку.
  • Визначення благонадійних клієнтів дає можливість запропонувати їм більш гнучкі тарифи на страхування. Так компанія утримає саме цей сегмент споживачів, підвищуючи свій прибуток без збільшення ризиків.
  • Якщо у людини низький скоринговий бал, можна підвищити ставки й таким чином компенсувати можливі ризики.

Як працює страховий скоринг

Для створення страхової скорингової моделі зазвичай враховують такі основні параметри, як:

  • кількість порушених потенційним клієнтом зобов’язань, їх терміни й серйозність;
  • наявність кредитної історії та її якість;
  • регіональні фактори.

Також для оцінки використовують додаткові дані:

  • стать;
  • вік;
  • інформацію про членів сім’ї;
  • фінансове становище тощо.

На основі математичного аналізу всіх даних формується скоринговий бал потенційного клієнта, і залежно від цього балу страхова розраховує тариф.

Джерела інформації для створення скорингової моделі

У страхового скорингу є ряд складнощів, зокрема отримання необхідної інформації відповідно до вимог законодавства про використання і захист персональних даних.

Страхові компанії можуть скористатися:

  1. Даними, наданими клієнтом самостійно (анкета, кредитна історія, інформація про сім’ю, посилання на акаунти в соцмережах тощо).
  2. Оцінкою конкретного середовища та умов, в яких, наприклад, знаходиться або експлуатується об’єкт страхування.
  3. Великими даними – BigData. Це може бути інформація мобільного оператора про місцеперебування, поїздки, витрати та багато іншого.

Крім того, сучасні скорингові системи здатні не тільки обробляти готові дані, але й самонавчатися (Machine learning). З огляду на модель поведінки наявних клієнтів, системи самостійно коригують свою оцінку потенційних споживачів.

Big Data та аналітика

Big Data та аналітика

Big Data-рішення для бізнесу

Набір інструментів для аналізу великих масивів даних під різні потреби бізнесу — аналіз та пошук аудиторії, геоаналітика, налаштування персоналізованної комунікації тощо.

Чому варто вибрати BigData від Київстар

Ми пропонуємо клієнтам тільки сучасні перевірені продукти на основі BigData. Джерелом великих даних є дії користувачів в інтернеті, інформація з соцмереж, блогів, CRM-систем, ЗМІ, бази даних, показання приладів і датчиків, транзакції, кредитні історії та багато іншого. Ця інформація постійно оновлюється, тому отримана на її основі модель для скорингу в страхуванні буде максимально точною й актуальною.

Також важливо, що всі аналітичні моделі Київстар на базі Big Data будуються на основі неперсоніфікованих і зашифрованих даних відповідно до законів України.

Додайте коментар

Усі коментарі публікуються після модерації. Будь ласка, пишіть українською, без спаму та нецензурних слів.

Схожі статті