律商聯(lián)訊風(fēng)險(xiǎn)信息(LexisNexis Risk Solutions，簡(jiǎn)稱“律商風(fēng)險(xiǎn)”)全球保險(xiǎn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)科學(xué)高級(jí)總監(jiān)Alan O'Loughlin研究了新冠疫情對(duì)英國(guó)車險(xiǎn)消費(fèi)者行為以及車險(xiǎn)定價(jià)的長(zhǎng)期影響。

英國(guó)市場(chǎng)經(jīng)歷了車險(xiǎn)保費(fèi)創(chuàng)歷史新低之后，車險(xiǎn)定價(jià)人員需要弄明白過去兩年發(fā)生的變化將如何影響未來的定價(jià)策略。在疫情期間，我們看到出險(xiǎn)頻率和案均金額的改變，以及理賠欺詐行為的增加，這些變化是否應(yīng)被視為異常數(shù)據(jù)，在未來的車險(xiǎn)定價(jià)中忽略呢?

2008年的金融危機(jī)給我們上了寶貴的一課：歷史事件不應(yīng)被視為“異常數(shù)據(jù)”, 在建模預(yù)測(cè)未來風(fēng)險(xiǎn)時(shí)將其剔除。這次疫情我們也是一樣不能忽略，但需要確保風(fēng)險(xiǎn)模型不會(huì)過度擬合或矯枉過正。我們需要找到一種新的方式來預(yù)測(cè)疫情后的新常態(tài)。

通過綜合分析理賠、續(xù)保、脫保、退保及客戶退出保險(xiǎn)市場(chǎng)的數(shù)據(jù)，車險(xiǎn)公司根據(jù)客戶在疫情前、中、后的行為數(shù)據(jù)，有機(jī)會(huì)對(duì)客戶的車險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行更好的細(xì)分。

理賠和欺詐

疫情與因疫情導(dǎo)致的封控嚴(yán)重地影響了道路上的車輛數(shù)量。但是盡管2020年英國(guó)的交通行駛量減少了約23%，交通事故死亡人數(shù)卻僅下降了16%，這意味著，相對(duì)于交通行駛量，交通死亡率同比上升了9%。將這些數(shù)據(jù)與2020年和2021年的車聯(lián)網(wǎng)駕駛行為數(shù)據(jù)相結(jié)合進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)，在疫情封鎖期間道路更加空曠時(shí)，駕駛員的行為變得更加魯莽;當(dāng)?shù)缆飞宪囕v數(shù)量突然增多時(shí)，這種魯莽的駕駛行為還在持續(xù)，就導(dǎo)致了十分嚴(yán)重的車禍。

同時(shí)，理賠欺詐也成為保險(xiǎn)市場(chǎng)面臨的更大挑戰(zhàn)。雖然理賠的總體下降趨勢(shì)與道路上的駕駛?cè)藛T數(shù)量成正比，但2020年欺詐行為的車險(xiǎn)理賠數(shù)量比2019年高出50%。一些客戶利用疫情市場(chǎng)的混亂對(duì)車險(xiǎn)公司進(jìn)行理賠欺詐。

有關(guān)理賠和欺詐的這兩個(gè)令人擔(dān)憂的趨勢(shì)將在未來中長(zhǎng)期影響著車險(xiǎn)定價(jià)。

續(xù)保和退保

從2019年到2021年9月，詢價(jià)、轉(zhuǎn)保和續(xù)保率相對(duì)保持一致，僅于2021年3月的續(xù)保人數(shù)略有下降，同月內(nèi)退出保險(xiǎn)市場(chǎng)的人數(shù)略有上升。疫情期間退保的次數(shù)逐年減少;這可能是新車銷售受干擾的結(jié)果，因?yàn)槲覀冇^察到客戶選購新車通常會(huì)觸發(fā)退保行為。

綜合分析來看，退保與保險(xiǎn)理賠有直接關(guān)聯(lián)，因此這是一個(gè)可以很好地被用在核保規(guī)則和精準(zhǔn)定價(jià)中的變量。退保變量記錄了多種不同的客戶行為，例如頻繁換車和駕駛不熟悉的車輛、對(duì)理賠歷史不誠(chéng)實(shí)、拖欠保費(fèi)或撞車后注銷車輛的客戶。研究發(fā)現(xiàn)，相比保單平均值，沒有中期退保歷史的客戶的實(shí)際賠付成本要低7%;而有6次以上中期退保的客戶的實(shí)際賠付成本要高出230%。

然而，如果客戶在疫情封控期間退?；蛘呙摫?，和在非封鎖期間的退?；蛎摫?，情況是不一樣的，保險(xiǎn)公司必須將這種因?yàn)橐咔槎T發(fā)的行為考慮在內(nèi)，以確?？蛻粼谵D(zhuǎn)?；蚶m(xù)保時(shí)獲得公平的車險(xiǎn)價(jià)格。

縱觀全局

我們觀察到新車銷售受到干擾，但退保數(shù)量總體上有所下降。理賠數(shù)量下降，但投機(jī)的理賠欺詐和交通死亡率飆升。定價(jià)人員需要額外注意，不應(yīng)將疫情封控期間發(fā)生的行為變化視為異常數(shù)據(jù)而忽略掉。研究疫情之前和期間客戶投保行為的數(shù)據(jù)：若您看到退保人數(shù)增加，請(qǐng)將這種行為放在大背景中考慮——是在疫情封控期間發(fā)生的嗎?這是不是財(cái)務(wù)困難的表現(xiàn)?不要孤立地看待這些數(shù)據(jù)，而要綜合考慮這個(gè)人的投保歷史相關(guān)的其他數(shù)據(jù)。有了更多的數(shù)據(jù)，就更容易對(duì)疫情前后的客戶行為進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)細(xì)分和建模。

您觀察到車險(xiǎn)消費(fèi)者行為的改變了嗎?您使用了正確的數(shù)據(jù)變量嗎?更豐富的數(shù)據(jù)不僅有利于車險(xiǎn)核保和定價(jià)，還可以支持從展業(yè)到理賠的整個(gè)客戶車險(xiǎn)流程。

免責(zé)聲明：市場(chǎng)有風(fēng)險(xiǎn)，選擇需謹(jǐn)慎!此文僅供參考，不作買賣依據(jù)。

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