Скажи мені, коли ти помреш, я скажу тобі, скільки це коштує PulseModel, технологія, яка передбачає
Остання інновація американської страхової компанії стверджує, що покращує свої послуги, точніше прогнозуючи вашу ймовірність смерті. Що не є ні гарною новиною для нас, ні для страхових компаній.
Філіпп Кревель
Філіпп Кревель є економістом, директором Cercle de l'Epargne та заступником директора Lorello Ecodata, дослідницької та консалтингової компанії з економічних стратегій.
Atlantico: Створюючи PulseModel, страхова компанія Willis Towers Wilson оголошує, що розробила програмне забезпечення, здатне з відносно високою точністю визначати вік смерті своїх клієнтів. Якщо знання дня його смерті було синонімом досконалості серед філософів-стоїків, то тепер це дозволяє страховику максимально обмежити ризик компенсації. Зіткнувшись із такими авансами, чи все ще споживачі зацікавлені в підписанні на таке вивірене страхування? ?
Філіпп Кревель: За допомогою такого роду надточного інструменту прогнозування ми могли б торкнутися самого принципу страхування. Страхувальник, зіткнувшись із такими технологіями, звідти міркував би, що він більше не має можливості гарантувати себе від ризику, оскільки розмір премії буде дорівнює сумі визначеності. Це означало б запобігання будь-якому прикриттю, і в цілому це мало б надзвичайно шкідливий вплив на саму діяльність людини, оскільки людська діяльність за визначенням піддається ризику, невизначеності. Коли фінікійці створили страховку, мова йшла про допомогу власникам човнів, які втратили вантажі під час морського транспорту. Потім ми повернули товар. Якби хтось був упевнений, що власник човна впевнений у втраті свого вантажу, за визначенням він не знайшов би підтримки для його страхування. Логіка, яку проводить ця дедалі точніша оцінка ризиків, якщо піти до кінця цієї логіки, просто усуває принцип страхування.
Компанія Willis Towers Wilson стверджує, що пропонує більш точне страхування, адаптоване до особливостей клієнта. Простіше кажучи, клієнт, який повинен швидко померти, заплатить більше за свою страховку, ніж той, хто повинен померти пізніше. Чи можемо ми таким чином дискримінувати стан здоров'я? Чи можуть компанії стягувати з ожиріння, бідного або курця більше, оскільки вони частіше помирають, ніж багатий, здоровий чоловік? Хіба це не лякає застосування соціального гігієнізму ?
Інша можливість, ще більш страшна, - це просто встановлення дискримінаційного загального страхового полісу.
Чи слід очікувати інших подій цього типу? Це перший крок до появи квазі-євгенічного відбору осіб, найбільш статистично спроможних, що насправді вдвічі вигідніше економічної системи? ?
Слід пам’ятати, що у світі страхування завжди існував принцип відбору. Наприклад, питання досвіду виправдовує звинувачення молодому водієві більше, ніж старому водієві або навіть міському водієві порівняно із сільським водієм (який за визначенням їздить значно більше). Таке збільшення завжди існувало. Що змінюється сьогодні? Очевидно, що зросли можливості аналізу даних, зокрема завдяки великим даним та новим ІТ-інструментам. Зараз ми можемо серіалізуватись набагато сильніше, ніж у минулому. Застосовуючи, де це доречно, ДНК, ми можемо дійти до того, що заперечуємо саме запевнення.
Межею всього цього, як я вже зазначав раніше, є необхідність базувати принцип страхування на громаді. І якщо ми вважаємо, що кожен несе власний ризик, ми прийшли до усунення самого принципу страхування. Страховик більше не може продати свою страховку і заробляти гроші.
Є також ряд ефектів: шляхом сегментації громад для уточнення своїх прогнозів збільшуються операційні витрати на страхування. Це старе універсальне правило: чим більше людей бере участь, тим дешевше воно коштує. Якщо ми почнемо становити цілу групу мікроспільнот, наприклад, десять чи двадцять людей, це буде коштувати набагато дорожче, ніж велика громада, що складається з мільйонів людей, які отримують рівне становище. Тоді ми можемо розглянути більше освітніх стратегій, щоб уникнути ризикованої поведінки. Об’єднання в першу чергу означає велику кількість. Тому слід уникати спокуси індивідуалізації, оскільки в кінцевому підсумку це не надто вигідно.