Поведінка застрахованих членів у груповому плані охорони здоров’я з необов’язковими опціями
З 1 січня 2016 року всі роботодавці повинні укласти примусовий колективний договір зі страховиком, щоб покрити своїх працівників від ризику медичних витрат.
Для того, щоб обмежити витрати, пов’язані з цими покриттями, інколи рівні вигоди від цих планів обмежуються. Тому страховики розробили пропозиції, що включають додаткові варіанти підписки, доповнюючи відшкодування основного плану, прийнятого роботодавцем, і дозволяючи працівникам обмежувати свої власні витрати.
Для страховиків проблема цього типу пропозицій полягає в тому, як найкраще відкалібрувати базові рівні тарифів та варіанти збалансування системи, зберігаючи привабливість опціонів. Цей технічний баланс сильно залежить від поведінки страхувальників, які підписалися на необов’язкові опціони.
Технічний аналіз поведінки страхувальників у портфелі
Різні методи аналізу дозволяють зрозуміти поведінку страхувальників щодо страхового ризику.
Ці методи можуть відповідати класичній описовій статистиці, але корисно доповнюються більш складними статистичними моделями, такими як моделі CART (класифікаційні та регресійні дерева) або GLM (узагальнена лінійна модель).
Наприклад, за планом, що включає обов’язкову основу та необов’язкові відповідальні варіанти при індивідуальному зарахуванні, проведений аналіз дає можливість спостерігати поведінку вступу, яка змінюється відповідно до певних критеріїв: страхувальники, найімовірніше, вступлять до опцій найбільш „висококласних” це люди з високим віком, чоловік/дружина та діти.
Ми також спостерігаємо явище антиселекції: страхувальники, які підписалися на висококласні опціони, мають в середньому витрати на акт і вищі частоти споживання, ніж ті, хто підписався лише на обов'язкову основу.
Яка роль цих аналізів у наступні роки ?
Розгортання системи 100% охорони здоров’я, основною метою якої є боротьба з відмовою від охорони здоров’я з фінансових причин, робить вивчення поведінки споживачів страхування ще більш важливим для страховиків.
Наслідки набрання чинності цією системою не всі відомі: хоча страховики мають засоби оцінити розвиток середніх витрат споживання за допомогою звичайних статистичних методів, зміни частоти споживання залишаються важкими для оцінки. Таким чином, аналізи, що базуються на більш складних статистичних моделях, що дозволяють більш точно зрозуміти детермінанти споживання страхувальників та критерії вибору рівнів покриття, стають важливим інструментом для прогнозування розвитку ризику та якнайкращого адаптування цін.
Щодо цих глобальних проблем, і завдяки збору все більш точних і численних даних, Data Science відіграє важливу роль у наступні роки. Виявлення змін у поведінці власників страхування шляхом впровадження прогнозних моделей дає страховикам краще знання про ризик, який вони страхують, та створює нові показники моніторингу як частину управління портфелем.
GALEA & Associés підтримує страхові організації у впровадженні цих нових методів.