Расчет страховой премии КАСКО 8-926-187-79-27 auto-insure.ru.

ПРАЙМ , 30 мая 2012 г.

Многие банки при оценке потенциальных заемщиков применяют разнообразные скоринговые системы. Наиболее частое применение данные системы находят в розничном потребительском кредитовании, хотя, например, банк «Пойдем!», как это следует из интервью его руководителя[1], отказался от скоринговых систем в пользу живого общения заемщиков с кредитными инспекторами. При этом уровень просрочки по кредитному портфелю «Пойдем!» довольно скромен — 6,1%, что лучше, чем у конкурентов со скоринговыми системами. Возможно, в рознице такая модель развития оказывается дороговатой, но ведь ее реально применить и при оценке рисков банка, возникающих из сотрудничества со страховыми компаниями при залоговом (впрочем, также и при беззалоговом) кредитовании.

На практике же, особенно в крупных банках, происходит наоборот: риски банка применительно к каждому страховщику оценивает скоринговая система, использующая в качестве источника данных бухгалтерскую отчетность. Конечно, в таком случае уменьшается вероятность всякого сговора и мошенничества, но иногда чересчур старательный скоринг может привести к странным результатам. На рис. 1 приведен фрагмент скоринговой таблицы одного известного банка по оценке качества активов страховщиков.

Как следует из рис. 1, стоит страховой компании увеличить уставный капитал, особенно, если сразу на существенную величину и за счет денежного вклада (высоколиквидного актива), то скоринговые оценки уходят далеко за верхнюю границу установленных банком значений, либо не дотягивают до нижних границ. И, поскольку в течение 2011 года и первого квартала текущего года, многие страховщики увеличивали капиталы, согласно требований Закона «Об организации страхового дела в РФ» (вступивших в силу с 01.01.2012) и нормативов платежеспособности страховщиков, установленных Минфином РФ, оценки всех показателей качества активов и ликвидности в подобных скоринговых системах будут свидетельствовать не о платежеспособности компании (как, вероятно, полагают менеджеры страховой компании), а о несоответствии такой компании признакам неплатежеспособности (по версии банка).
Аналогичная ситуация происходит с показателями капитализации страховщика, также «завязанными» на размер уставного капитала (см. рис. 2). Из-за неадекватных сегодняшним реалиям предельных границ показателей капитализации, установленных скоринговой системой, большинство страховщиков, увеличивших уставные капиталы, не подходят по параметрам и здесь.

Можно сказать, что результаты скоринга в части оценки качества активов, ликвидности и капитализации (важнейшие показатели платежеспособности!) не учитывают законодательные нормы страхового дела в России, возводя тем самым искусственные барьеры для развития бизнеса законопослушных страховщиков.
Отдельно считаем необходимым отметить методику оценки скоринговой системой дохода от работающих активов, принятых для покрытия собственного капитала, как и установленные границы данного дохода (третья строка в таблице на рис.2). На деле, доход от инвестиций активов страховщик получает в течение всего года, тогда как значение общей величины активов, принятых для покрытия собственного капитала, учитывается скоринговой системой только на конец отчетного года. Кроме того, системой при расчете процентного дохода, учитываются не только те активы, по которым данный доход был получен, а весь объем активов, принятых для покрытия собственного капитала, в том числе и активы, систематический доход по которым страховщик получать не имеет права в соответствии с Законом «Об организации страхового дела в РФ» и законодательством о лицензировании[2], например, дебиторская задолженность, недвижимость или денежные средства на расчетных счетах.
На наш взгляд, в данном случае показатель доходности активов, принимаемых для размещения собственного капитала, целесообразнее учитывать как отношение дохода по инвестиционным активам (ценные бумаги, депозиты) к среднегодовой величине таких активов.
А для общей оценки инвестиционной деятельности страховщиков в скоринговых системах (см. строку 3 в таблице на рис. 3) было бы целесообразнее использовать коэффициент инвестиционного дохода, рассчитываемый как отношение чистого дохода по инвестициям (за вычетом расходов) к заработанной страховой нетто-премии. Данный коэффициент можно соотнести с показателями различных видов инвестиционных вложений на рынке, характерных для страховщиков (депозиты, ценные бумаги).
Наконец, отдельно взятая нами скоринговая система оценивает достаточность страховых резервов страховщика, не отражая реальной картины по их формированию (см. рис. 3):
использование при расчетах величины «Чистые страховые резервы» (Общая величина страховых резервов за минусом доли перестраховщиков) на отчетную дату (например, на конец 2011 г.) неверно с экономической точки зрения. Дело в том, что другие величины, используемые скорингом при расчете показателей страховых резервов, являются накопительными, например, страховые выплаты-нетто, произведенные за год, или отчисления в страховые резервы, произведенные также за год. Тогда как величина «Чистые страховые резервы» предлагается к расчету только на отчетную дату. Между тем страховые резервы формируются в страховых компаниях также в течение каждого отчетного периода, и их равномерное распределение в течение года по кварталам зависит только от срока действия договоров страхования. Расчет скоринговой системы был бы верен, если бы все договоры страхования начинались 1 января каждого года, а заканчивались 31 декабря; при этом все виды страховых резервов (включая резервы убытков) по всем видам страхования формировались бы строго пропорционально истекшему сроку страхования.

Нам представляется, что в данном случае следует использовать для расчетов величину «Среднегодовые чистые страховые резервы», рассчитываемую, для нашего примера, как среднее арифметическое величин чистых страховых резервов на 01.04.2011, на 01.07.2011, на 01.10.2011 и на 01.01.2012.
Если же в задачи скорингой системы входит более-менее реальная оценка достаточности страховых резервов страховщика, то целесообразнее, на наш взгляд, было бы использование показателя уровня покрытия страховых резервов собственным капиталом (отношение собственного капитала к чистым страховым резервам на отчетную дату) или показателя достаточности капитала страховщиков, рассчитываемого как отношение фактического размера платежеспособности к нормативному размеру платежеспособности (например, по форме №6 «Отчет о платежеспособности»).
Мы надеемся, что скоринговые системы, оценивающие страховщиков столь странным образом, не получат широкого распространения на рынке. Приоритет же будет отдаваться все-таки живому общению (без коррупционной составляющей) и честным аналитическим выводам.

[1] См. журнал «Секрет фирмы» №5 за 2012 год
[2] Страхование — исключительный вид деятельности. Страховщики не имеют право вести никакую другую предпринимательскую деятельность, например, по купле-продаже недвижимости, дебиторской задолженности или выдаче денежных займов, кроме как по страхованию.

«>

новые горизонты страхования залогового имущества предприятий

Российские страховщики, которые сотрудничают с финансово-кредитным сектором, оказались в сложной ситуации. С одной стороны, на фоне сокращения продаж добровольной корпоративной страховки им на руку рост реализации полиса для оформления залога. А он обоснован растущим спросом на кредиты.

С другой стороны, в кризис растет количество неблагонадежных клиентов, которые, закредитовавшись более допустимого уровня, пытаются поправить финансовую ситуацию за счет выплаты по ложным страховым событиям. В итоге страхование залога юридических лиц только за 2015 год заметно «набрало» в показателях убыточности. Но отказываться от потока клиентов, готовых покупать полис, страховщики не готовы.

Страховой скоринг: первые шаги в России

Выход из ситуации предложил посредник – НБКИ (бюро кредитных историй). Его директор Алексей Волков рассказал в конце февраля, чем его организация может помочь страховому рынку в сфере страхования передаваемого в залог имущества предприятий.

По словам эксперта, в Европе наблюдалась схожая ситуация 12 лет назад. Тогда в развитых западных странах (Россия в 2014 году последовала их примеру) законодатель вынужденно открыл СК доступ к историям кредитов по гражданам и что важнее, предприятиям.

Одна из крупнейших аналитических компаний FICO разработала для крупных страховщиков специфический продукт – модель страхового скоринга по аналогии с кредитным скорингом. Что это?

Скоринг – технология для определения вероятности наступления дефолтного состояния кредитора (страхователя). Но в отличие от классической методики оценки страховых рисков она учитывает поведенческие факторы – уровень ответственности субъекта и его готовность отвечать по обязательствам при любых обстоятельствах.

В 2014 году в России был принят закон, который позволяет страховщикам пойти тем же путем,

Алексей Волков рассказал, что в 2014 году потребность в подобной технологии скоринга для РФ была не так высока, как сейчас. Заметного сокращения потока страхователей (в том числе, корпоративных) еще не замечалось, СК покрывали свои риски за счет потоковых сборов.

Но сегодня, когда каждый контракт нужно проверять, страховой скоринг снова набирает актуальность. И НБКИ при содействии специалистов FICO уже разработали модель его расчета. Принцип ее работы прост:

Кому в кризис нужен страховой скоринг?

Страховщику такой подход выгоден по двум причинам, – уверен Волков. Во-первых, СК получает точные данные для расчета своих рисков. Во-вторых, она может отсечь нелояльных (ненадежных) клиентов и сократить для себя вероятность мошенничества со стороны страхователя.

Последнему нововведение тоже будет интересным, – считает руководитель НБКИ.

  1. Компания-заемщик (в прошлом или настоящем) сможет рассчитывать на скидку по страхованию имущества организаций при условии исправного погашения прошлых займов.
  2. Наличие прозрачной методики оценки перспективности страхователя упростит процесс утверждения страхового бюджета.

Будущее страхового скоринга

Алексей Волков уверен, что именно по этим причинам уже в 2017-2018 годах страховой скоринг будет применяться на всех уровнях корпоративного страхования, не только для страховки залога по кредиту предприятия. Эксперт также рассказал, что эффективность данных по скорингу уже была опробована в 10 городах страны, включая Москву.

В рамках экспериментального запуска система оценивала перспективную убыточность заемщиков с полисом КАСКО. Результаты показали, что страхователи с количеством баллов ниже 625 являются более убыточными.

Напомним, что наши партнеры – крупнейшие страховые компании рынка, которые присутствуют в списках разрешенных страховщиков по всем банкам, – работают с нашими клиентами на условиях минимальных тарифов в корпоративном страховании. В СА «GALAXY страхование» отстаивают честные отношения сторон и интересы страхователя, а не страховщика.

Скоринг на службе страховых компаний | Волков Алексей

Автор: Волков Алексей, Директор по маркетингу Национального бюро кредитных историй (НБКИ)
Дата публикации: 17.02.2016
Категория: Секреты профессии

Когда речь заходит о понятии риска применительно к финансовой сфере, в первую очередь, многим приходит в голову сегмент розничного кредитования. И речь, соответственно, о кредитном  риске. При этом в кредитовании риск уже давно научились не только оценивать, но и управлять им. Кредитный риск рассчитывается  с помощью предиктивных методик оценки вероятности дефолта заемщика в будущем. С этим уже на протяжении многих лет успешно справляются специально разработанные скоринговые модели. 

Что же касается страхования, то даже для некоторых игроков на этом рынке до сих пор является сюрпризом возможность определения риска убыточности  полиса по аналогии с расчетом кредитного риска. То есть при помощи все того же скоринга. Убыточность полиса, то есть отношение выплат по страховым событиям к собранной премии, является целевой переменной риска в страховании и, на первый взгляд, ничего общего с дефолтом по кредиту не имеет. Но на самом деле, у обоих этих события общая природа – не аккуратность и пренебрежение собственными обязательствами со стороны субъекта.

С внесением полтора года назад поправок в закон «О кредитных историях», у страховых компаний появилась возможность получать кредитные истории своих клиентов. Поскольку для страховщиков, как и для кредиторов, кредитные истории представляют наибольший интерес именно с точки зрения возможности оценки риска, перед страховой индустрией и, соответственно, перед НБКИ (в котором хранятся кредитные истории 74-х миллионов россиян), встал вопрос построения математической модели, предсказывающей убыточность на основе данных из кредитных историй – страхового скоринга.

Такую зависимость уже достаточно давно обнаружили и активно используют страховщики разных стран. В России о такой корреляции знали и раньше, но до 2014 года на практике использовать не могли: закон «О кредитных историях» не позволял предоставлять кредитную историю не кредиторам. Практически сразу же после вступления в силу поправок начались работы по формализации упомянутой зависимости. В работе приняли участие эксперты НБКИ, актуарии крупнейших страховых компаний и специалисты FICO – автора самого популярного и эффективного страхового скоринга в мире.

К середине 2015 года было обработано более 5 миллионов страховых полисов и совпадение с базой кредитных историй составило порядка 80%. Рассчитанный на базе кредитных историй страховой скоринг, также как и в розничном кредитовании, учитывает качество обслуживания кредитных обязательств, типы кредитов и историю пользования заемными средствами. Для простоты использования НБКИ и FICO сохранили шкалу скоринговой модели – от 350 до 850 баллов. При этом низкий балл означает высокий риск убыточности полиса, а высокий балл - наоборот. 

Результаты тестирования модели на реальных полисах в автостраховании оказались сопоставимы с кредитным скорингом: КАСКО, для которых модель рассчитывала низкий скоринговый балл (менее 625) оказались на 20% убыточнее полисов с высоким баллом  (более 725). Этот результат был подтвержден как для московских полисов, так и для региональных. Еще более наглядные результаты были получены при анализе убыточности от конкретных страховых событий. Например, по ущербу от угона автомобилей убыточность полисов в низких диапазонах скоринга в 5 раз выше, чем для верхнего диапазона. Очевидно, что это связано с тем, что страховой скоринг НБКИ смог выявить недобросовестных граждан, которым банки уже перестали давать в долг из-за их плохой платежной дисциплины и высокой закредитованности, и они пошли в страховые компании, надеясь с помощью страховых выплат и обмана решить свои финансовые проблемы. Другими словами, страховой скоринг НБКИ оказался полезен для предотвращения страхового мошенничества.

И, наконец, успешность проделанной работы в автостраховании позволяет надеяться на то, что и в других видах страхования применимы аналогичные технологии. По мнению НБКИ и крупных страховых компаний, поиск и валидация зависимостей между ответственностью человека и его поведением по большинству страховых продуктов – дело ближайшего будущего.

 


что это такое, как работает скоринговая система

Скоринговая система получила свое название от английского слова «score», что переводится как счет или подсчет очков. Применяется скоринг в финансовых структурах для оценки платежеспособности заемщика. Клиент банка, при оформлении кредита, проходит обязательное анкетирование. Его профессиональные, демографические и социальные характеристики имеют определенный балл. Программа автоматически «подсчитывает очки» из анкеты и выдает результат о благонадежности потенциального заемщика. Сотрудник банка на основании скоринговой оценки решает: выдать кредит клиенту или же отказать ему.


На первый взгляд скоринговая система примитивна: клиент заполняет анкету, сотрудник считает баллы и по итогам выдает заем или не выдает. Но это только верхушка айсберга. Скоринговые карты состоят из сотен позиций, а факторы, влияющие на итоговый результат, оцениваются в совокупности. Например, по нескольким позициям у клиента высокий балл, но буквально один негативный фактор перечеркивает все плюсы. Математический алгоритм скорингового расчета держится в секрете и регулярно обновляется для защиты от взлома.

Зачем нужна скоринговая система?

В основе банковского кредитования заложен принцип получения дохода от процента за предоставления заемных средств. Соответственно прибыль банкиры получают только при возврате денег надежными заемщиками. Чем больше у кредитной организации таких клиентов, тем выше доход.

Чтобы проверить качество кредитного портфеля клиента используется система скоринга при рассмотрении заявок. Многое зависит от базы кредитных историй, к которой обращается банк при оформлении займа. Например, если по базе известно, что клиент ранее пропускал платежи или имеет низкую платежеспособность, то ему в 99% случаев откажут в займе.


Помогает ли кредитный скоринг клиентам банка? И да, и нет. Плюс в том, что заемщик может рассчитывать на непредвзятое отношение финансовой организации. То есть, клиент с хорошей кредитной историей может рассчитывать на заем крупной суммы. Независимо от того: нравится он банку или нет. Минус – скоринговая оценка не поддается изменениям. Если программа выдала «непроходной балл», то заявка автоматически переводится в отказ. Представьте, что клиент ошибся при заполнении анкеты. Банально – сыграл злую шутку человеческий фактор. Исправить результат нельзя. Кроме того, система временно замораживает возможность клиента получить заем в этом банке на срок 1-2 месяца – «временной мораторий».

Преимущества и недостатки скоринга


Кредитный скоринг имеет свои плюсы и минусы для заинтересованных сторон – банкиров и заемщиков. Рассмотрим основные преимущества бальной системы:

  1. Экономия времени и финансовых затрат на рассмотрение анкет. Ежедневно кредитные организации обрабатывают тысячи заявок на заем. Вручную проверять каждый документ, сверяться с базой и персонифицировать клиента – нереально. Скоринговая программа автоматически может сопоставить анкетные данные, вывести балл платежеспособности и надежности клиента.

  2. Быстро принимается решение по заявке. Если до внедрения системы банковские организации брали длительный срок для рассмотрения анкеты, то сейчас решение выдается в течение 5-10 минут после обработки данных.

  3. Нет предвзятости сотрудников по отношению к заемщику при рассмотрении заявки. Программа не «поддается» субъективному мнению работника финансовой организации и объективно оценивает ответы анкеты.

  4. Выявление социального статуса, уровня дохода и платежеспособности клиента. Данные анкеты при любом решении банка остаются в базе и используются впоследствии для формирования кредитного портфеля.

Система скоринга имеет и недостатки:

  1. Программа оценивает не клиента, а его ответы на вопросы. Соответственно, подготовленному заемщику не составит труда «правильно» пройти анкетирование и получить положительное решение. Единственная преграда для такого рода мошенничества – это наличие актуальной базы кредитных историй в регионе, городе, районе.

  2. Скоринг пока не учитывает при выводе балла поведение заемщиков, которые раньше не кредитовались или получали отказы. Например, временной мораторий вводится в одном банке, тогда как в другом он уже не действует. Если у человека нет кредитной истории, то ни один банк не сможет со 100% уверенностью определить его будущее поведение, опираясь только на результаты скоринга.

  3. Сложная система постоянно требует обновлений и доработок. Модернизация нужна, чтобы обеспечивать софт максимально точной и актуальной информацией по клиентам. Кроме того, программа нуждается в высоком уровне защиты от взлома и сетевых атак.

Например, заемщик Виталий несколько раз брал кредит в банке и своевременно погашал задолженность. Однако в очередном займе ему отказали. Причина отказа была в том, что несколько коллег Виталия, оформивших кредит в том же банке, просрочили оплату за последние полгода. Скоринговая система посчитала Виталия неблагонадежным клиентом, несмотря на его хорошую кредитную историю.

Виды скоринга


Кредитный скоринг можно условно разделить на четыре направления. Они могут сочетаться между собой или применяться по отдельности. Всё зависит от конкретного случая и политики финансовой организации. Рассмотрим основные виды скоринга подробнее:

Пример работы скоринга определения мошенничества. Марина планировала оформить кредит на новую модель айфона. Скоринговая программа поставила высокую оценку по уровню дохода и кредитной истории, но итоговый балл получился низким. Соответственно заем не выдали. Причина в том, что контактный номер телефона Марины, кроме одной цифры, совпадал с номерами мошенников, пытавшихся ранее обмануть систему проверки.

Какие данные собирает система для скоринга?

Конечно, клиентам интересно, какие данные собирает банк, чтобы выставить балл платежеспособности заемщика. В стандартный перечень информации входит более десятка пунктов. Конкретное число варьируется в зависимости от особенностей банка и вида кредитного продукта.


Рассмотрим стандартный перечень:

  1. Семейное положение. Банки всегда отдают предпочтение заемщикам, которые состоят в официально зарегистрированном браке. Кроме того, имеют общую жилплощадь и проживают на ней вместе, есть брачный контракт. Такие клиенты получат максимум баллов по этому пункту.

  2. Наличие детей, иждивенцев. Ключевой фактор – возраст иждивенцев. Банки отдают предпочтение в выдаче кредита семьям, в которых нет детей. Скоринговый балл снижается за каждого последующего ребенка.

  3. Возраст заемщика. Одна из основных характеристик для скоринговой системы. Максимальный балл получают потенциальные клиенты в возрасте 30-40 лет. Заемщики моложе 21 года и пенсионеры считаются не самой надежной категорией для кредитования.

  4. Положительная кредитная история. Если человек ранее получал займы и своевременно погашал долговые обязательства, то он получит высокую оценку программы.

  5. Трудоустройство. Для одобрения кредита важно иметь официальное трудоустройство, например в государственной или коммерческой организации. Неработающие пенсионеры и студенты получат меньший балл, чем категория официально работающих граждан.

  6. Трудовой стаж. Скоринговая оценка выше у тех клиентов, которые отработали более пяти лет.

  7. Квалификация и должность. Здесь все просто: чем престижнее социальный и профессиональный статус клиента, тем выше скоринговый балл.   

  8. Уровень заработной платы. Система начисляет балл, высчитывая прямо-пропорциональную зависимость от уровня дохода клиента. Чем выше зарплата, тем больше может быть сумма займа.

  9. Кредитная нагрузка. Закредитованность населения РФ – это проблема федерального масштаба. Именно поэтому, а также в целях безопасности банки проверяют у заемщика наличие действующих долговых обязательств. Чем их больше, тем меньше балл. Соответственно шансы получить заем снижаются.

  10. Уровень образования. Наличие среднего, высшего образования повышает скоринговый балл.

  11. Наличие в собственности недвижимости или автомобиля. Возможность залога имущества клиентом добавит несколько баллов в итоговую оценку программы.

  12. Дополнительный доход. Чем больше клиент может предоставить документов о дополнительном заработке помимо основной работы, тем больше вероятность одобрения займа.

  13. Паспортные данные. Подлинность информации, наличие постоянной прописки сильно увеличивают шансы получения кредита.

  14. Актуальные контактные данные. Скоринговая программа положительно отмечает наличие у клиента нескольких способов связи. Например, сотовый и домашний телефон, рабочие контакты.

Несмотря на то, что скоринговая система полностью нивелирует предвзятое отношение к клиенту, сотрудник банка может указать свои наблюдения в комментариях к заявке. Например, сомнения или недоверие могут вызвать возбужденное эмоциональное состояние, замедленная речь, расплывчатые ответы на вопросы анкеты, неряшливый внешний вид, наркотическое или алкогольное опьянение.

Технические ограничения и погрешности скоринга

Система имеет две существенные проблемы. Первая – данные собираются только по клиентам, которые ранее брали кредиты. Мы можем допустить, что потенциальный заемщик с «чистой» кредитной историей, окажется благонадежным клиентом. Но система не сможет дать оценку. Поэтому в особенных случаях такие заявки, вошедшие в погрешность скоринга, рассматриваются вручную.

Вторая проблема заключается в том, что скоринговые данные и оценки клиентов устаревают. Люди меняются, улучшаются или ухудшаются социально-экономические условия. Всё это влияет на платежеспособность клиентов. Поэтому система нуждается в систематической модернизации. Обычно новая модель внедряется раз в год, делается свежая выборка в базу, обновляются данные по имеющимся заемщикам. В условиях финансового и экономического кризиса, обновления рекомендуется проводить чаще – раз в 4-6 месяцев.

Что такое скоринговые баллы?


Общий скоринговый балл – это сумма всех оценок по вопросам анкеты. Итоговый результат определяется по следующей шкале:

Можно ли поднять общий балл, чтобы с уверенностью идти в банк? Да, можно. Потенциальный заемщик может улучшить ряд факторов. Итак, на что обратить внимание, если банки регулярно отказывают в выдаче кредитов:

  1. Устроиться на официальную работу с белой зарплатой. Через 3-5 месяцев можно идти в банк за кредитом. Помните, чем выше зарплата и должность, тем больше шансов получить проходной балл в системе скоринга. Бюджетные организации не могут похвастаться высокими зарплатами, но у них «бронь» перед увольнением. Банки охотнее дадут небольшой кредит бюджетнику, чем сотруднику коммерческой фирмы.

  2. Проверьте кредитную историю. Перед посещением банка погасите долги по кредитке, закройте недействующие счета и дебетовые карты.

  3. Внимательно и не спеша заполняется анкету. Помните, скоринг – это автоматическая система. Любая ошибка или неточность может стать причиной отказа. Сотрудники банка не смогут подкорректировать данные после выдачи результата.

  4. Не пытайтесь обмануть систему скоринга. Отвечайте честно о величине заработка, наличии кредитов. Если вы не указали, что платите по обязательствам в другом банке, то система может принять это как сокрытие информации. В итоге вы получите статус неблагонадежного клиента и отказ в займе.

  5. При наличии в собственности недвижимости или автомобиля, укажите в анкете информацию. Это повысит шанс получить проходной балл в системе и получить необходимую сумму денег.

  6. Указывайте больше контактных данных – сотовый, рабочий, домашний телефоны. Можно вписать контакты родственников или коллег, предварительно получив их согласие. Выбирайте тех людей, у которых нет задолженностей перед банком.

  7. Если не брали раньше кредит, то начните с небольших сумм. Например, можно оформить заем на покупку товара. Сегодня многие офлайн и онлайн-магазины сотрудничают с банками и предлагают покупку в кредит или в рассрочку платежа. Через 3-4 месяца информация о вас поступит в Бюро кредитных историй, тогда шансы на успешное получение займа возрастут.

Какие финансовые структуры применяют скоринг?


Система балльной оценки кредитоспособности клиента используется в банковской сфере. Крупные финансовые структуры оценивают частных клиентов, а также компании малого, среднего бизнеса, ИП и самозанятое население. Скоринг не используется в микрофинансовых организациях из-за низкого порога требований к заемщикам.

Скоринг применяют также при смене лимитов по кредитным картам, работе с должниками, для повышения безопасности счетов и оценке риска финансовых операций. Кроме того, банки используют анкетирование клиентов для предварительного анализа данных о потенциальных заемщиках.

Можно ли перехитрить автоматическую систему скоринга?

Программная модель скоринга создается персонально для каждой банковской организации. Все разработки проводятся под грифом «Секретно». Сотрудники банка не знают, по какому алгоритму оцениваются анкеты клиентов. Они видят только результат в виде общего балла и рекомендаций системы по тому или иному заемщику.

Соответственно, чтобы перехитрить скоринговый софт, необходимо знать ответы на вопросы анкеты. Именно поэтому банк никогда явно не сообщает клиенту причину отказа. Повлиять на итоговую оценку можно только косвенно (мы писали о методах улучшения балла выше).

Обычно банки скрупулезно выбирают скоринговый софт или создают персональную систему. Защита от взлома или мошенничества в такой программе на высоком уровне. Это и понятно. Крупные банки используются скоринг повсеместно: от выдачи потребительских займов до ипотечного кредитования и финансирования бизнес-проектов.

Заключение

Мы рассмотрели, что такое скоринг? Изучили особенности расчета баллов, преимущества и недостатки системы. Узнали, какие данные используются для подсчета очков, как улучшить итоговую оценку.

Технология скоринга имеет недостатки, но это пока единственная модель с высокой эффективностью определения финансовой благонадежности клиента.

Скоринг – что это такое простыми словами, виды, скорость оценивания

Понятие «скоринг» для отечественных потребителей финансовых услуг до сих пор остается крайне загадочным, а банковским специалистам объяснить, что такое скоринг, простыми словами достаточно сложно. Между тем, эта система напрямую влияет на решение банка о кредитовании.

Даже при непрерывных поисках новых платежеспособных клиентов банковские организации все равно вынуждены оценивать степень риска. Кредитный риск в большей степени определяет эффективность работы того или иного финансового учреждения, поэтому решение о выдаче кредита всегда базируется на оценке кредитоспособности заемщика. Данный индекс состоит из нескольких частей – оценки платежеспособности и кредитного скоринга.

Что такое кредитный скоринг?

Кредитный скоринг (scoring) – это специализированная компьютерная программа, которая по определенному алгоритму оценивает кредитоспособность заемщиков.

Данная система так или иначе требуется кредитным организациям и самим заемщикам.

Банкам скоринг необходим для ускорения работы – он обрабатывает информацию гораздо быстрее человека.

Заемщикам же программа интересна для самодиагностики, поскольку именно с ее помощью можно узнать причины отказа банка по скорингу в кредитовании или оценить собственную кредитоспособность перед обращением в банк. Пройти бесплатно проверку можно еще и перед подачей заявки на кредит.

Каких видов бывает?

Существует несколько основных вида скоринга.

  1. Аpplication-scoring (скоринг заявки или обращения). Подразумевает оценку кредитоспособности клиента банка при выделении кредита. Это самый распространенный и наиболее популярный вид. В его основе лежат первичные данные заемщика, их обработка на компьютере и вывод результата – стоит ли заемщику предоставлять кредит.
  2. Сollection-scoring. Данная система популярна на стадии работы с невозвращенными займами. Она определяет приоритетные действия работников банка для возврата кредитов. Практически программа дает возможность предпринимать шаги по работе с неразрешимыми долгами.
  3. Вehavioral-scoring или скоринг поведения. Вид программы для оценки наиболее вероятных финансовых действий заемщика. Эта система позволяет прогнозировать изменения платежеспособности клиента, корректировать установленные для него лимиты. Основой для анализа выступают действия клиента за определенный период (например, операции по кредитной карте).
  4. Fraud-scoring. Подразумевает статистическую оценку вероятности мошеннических действий со стороны потенциального заемщика. Данный скоринг зачастую используется в совокупности с другими видами исследования потенциального клиента. Считается, что до 10% невозвратов по кредитам связаны с откровенным мошенничеством, поэтому такая система быстро набирает популярность.

Вышеперечисленные виды встречаются чаще всего, однако многие системы за последние годы не только обрабатывают введенные данные, но и способны к самообучению – они учитывают модель поведения уже принятых на обслуживание клиентов и корректируют оценку будущих заемщиков, работают с перспективами поведения человека по психометрическим моделям, прогнозируют его благонадежность по социальным сетям.

Где применяется?

На данный момент скоринг чаще всего применяется в кредитовании. Объясняется это тем, что наиболее дорогостоящей частью данного бизнеса является время на первоначальную оценку заемщика.

Для выдачи каждого займа задействуется несколько сотрудников, как правило, с высокой оплатой труда, поэтому система, помогающая оценить все риски, крайне актуальна для банковских организаций. Чаще всего крупные банки (Сбербанк, ВТБ) стремятся таким образом минимизировать затраты времени и издержки на обслуживание каждого клиента.

В последние годы скоринговая система применяется не только крупными финансовыми организациями, но и МФО.

Какие данные использует?

Кредитный банковский скоринг является автоматической бальной системой оценки заемщика. Перед этим каждый клиент банка проходит анкетирование и оставляет о себе подробные данные, поэтому любая его характеристика имеет огромное значение в баллах. После проверки достоверности сведений и суммирования количества баллов принимается решение о платежеспособности потенциального заемщика и о выдаче кредита.

В основе работы системы лежит предположение, что люди со схожими социальными показателями ведут себя примерно одинаково. Исходя из этого, выстраиваются скоринговые карты, скоринг в баллах и таблицах, на основе которых определяется значение показателей. Такие карты состоят из сотни позиций, которые постоянно дополняются и изменяются.

Свое значение имеет фактор проживания человека в конкретной области, его занятость в определенной отрасли. Существеннее всего понижают скоринг баллы записи о судимостях, административных правонарушениях, неуплате алиментов или штрафов.

Кроме баллов существует и так называемые стоп-факторы – обстоятельства, которые сразу лишают возможности заемщика получить кредит (например, возраст соискателя).

Важно понимать, что кредитный скоринг полностью исключает личную неприязнь к заемщику или другие человеческие факторы.

Как пройти скоринговую систему в банке?

Несмотря на то, что суть такой оценки достаточно проста для понимания, ее механизм очень сложен и умен. Каждый параметр, который потенциальный клиент банка вносит в анкету, попадает в систему, данные сравниваются между собой. Для того, чтобы пройти скоринг-систему и получить хорошую оценку, клиенту банка необходимо проанализировать, соответствует ли он основным параметрам, по которым выставляется оценка.

  1. Кредитная история. Считается главным фактором, который влияет на положительное решение по кредиту. Она может быть отрицательной, нулевой или положительной.
  2. Стабильность финансового положения и уровень дохода. При этом учитывается общий доход и наличие обстоятельств, которые снижают его.
  3. Владение имуществом (автомобилем или недвижимостью). Это положительные факторы, за которые система начисляет дополнительные баллы.
  4. Возраст заемщика. Предпочтение система отдает клиентам в возрасте от 30 до 40 лет.
  5. Семейное положение. Также влияет на мнение о стабильности и ответственности заемщика. Высокие баллы получают находящиеся в браке клиенты, холостые – чуть меньше.

Кроме того, повлиять на оценку может общая обстановка в регионе, экономическая ситуация в стране а также тип выдаваемого кредита и его сумма. Потенциальному заемщику следует взвесить все факторы, проанализировать свои шансы еще до обращения в банк.

Можно ли обмануть?

Важно понимать, что скоринг – это всего лишь программа, которая не в состоянии проверить многие факторы. При этом кредитный специалист часто заполняет заявку сугубо со слов клиента, а уже потом сведения, внесенные в анкету, проверяются. В связи с этим клиенты часто обозначают дополнительный источник дохода или указывают, что они проживают в гражданском браке.

Следует помнить, что даже если потенциальному заемщику удастся обмануть систему, то в будущем обман может раскрыться, что повлечет за собой неприятные последствия.

Как поднять скоринговый балл?

На скоринговый балл влияет множество факторов – возраст, уровень образования, доход, профессия или место жительства. Клиенту банка, который желает поднять свой рейтинг, следует помнить, что больше всего шансов на получение высокой оценки имеют семейные заемщики в возрасте от 30 до 40 лет с высшим образованием, проживающие в благополучном регионе.

Важно понимать, что привлекательные для банка клиенты не могут менять часто место работы и должны контролировать свои расходы. Исходя из этого, лучшим способом повысить скоринговый балл станет улучшение кредитной истории, которая вносит огромный вклад в общую картину.

Существует несколько способов для улучшения или исправления КИ, однако наиболее эффективным из них станет получение займа в микрофинансовой организации. Так клиент, исправно выплачивая заем, будет повышать качество своей истории, а вместе с ней и уровень скорингового балла.

Скоринг пройден — что это значит?

Если сотрудник банка после внесения данных клиента в базу сообщает потенциальному заемщику о том, что скоринг пройден, это означает, что этап проверки программой успешно сдан.

Далее заявка клиента дополнительно идет на проверку в системе безопасности банка. Если и этот пункт будет пройден, можно с уверенностью утверждать, что банк будет сотрудничать с потенциальным заемщиком, а он, в свою очередь, сможет получить необходимый кредит.

Что значит код скоринга 7?

Чаще всего встретить надпись «Код скоринга 7» можно в отчетах ОКБ. К сожалению, данная цифра ничего не значит для заемщика, а используется для банковских служащих и аналитиков. Чаще всего подобный код требуется для определения модели оценки скоринга клиента онлайн.

Скоринг бюро — что это?

Скоринг-бюро является специализированной программой в области финансовых услуг. Ее разработчиком выступает Объединенное кредитное бюро.

Скоринг-бюро считается аналитическим инструментом для оценки благонадежности заемщика. Продукт действует в соответствии с методологией, разработанной ОКБ на основании данных из кредитной истории заемщика. Данная модель программы регулярно совершенствуется и актуализируется, поэтому является на данный момент наиболее распространенной и используется в большинстве отечественных финансовых организаций.

Можно ли взять кредит без скоринга?

Взять кредит без прохождения системы оценки платежеспособности возможно при условии, что такая проверка будет заменена другими мероприятиями. Чаще всего небольшие банки обходятся без scoring-модели, ограничиваясь личной беседой сотрудника организации с потенциальным клиентом и проверкой его кредитной истории. Однако крупные банки чаще всего все же пользуются скоринговыми системами перед принятием окончательного решения о кредитовании.

Важно понимать, что необходимость скоринга для клиента напрямую зависит от суммы запрашиваемого кредита.

Что такое коэффициент скоринга в КАСКО?

Коэффициент скоринга для КАСКО также является аналитическим инструментом для оценки возможной будущей убыточности владельца страхового полиса. Значение баллов в программе отражает убыточность клиента в течение последующего года. Такой сервис помогает принимать решение о сумме страховой премии для различных категорий граждан.

Таким образом, скоринг является популярной и распространенной программой для оценки платежеспособности клиента. С помощью этой системы банк определяет риски при выдаче кредитных средств.

Уважаемые читатели! Если вы нуждаетесь в консультации специалиста по вопросам кредитов, долгов и банкротства, рекомендуем сразу обратиться к нашим квалифицированным практикующим юристам:

Москва и область: +7 (499) 110-71-84

Санкт-Петербург и область: +7 (812) 407-15-68

Также вы можете задать вопрос онлайн-консультанту:

Уважаемые читатели! Если вы нуждаетесь в консультации специалиста по вопросам кредитов, долгов и банкротства, рекомендуем сразу обратиться к нашим квалифицированным практикующим юристам:

Москва и область: +7 (499) 110-71-84

Санкт-Петербург и область: +7 (812) 407-15-68

АВТО страхование +




Коэффициент скоринга в каско что это


Что такое скоринг в автостраховании и как он может работать на клиента — "Insurance Team"

В банковской сфере скоринг работает очень давно, и за это время технология скоринга серьезно прогрессировала. Банк видит историю образования и работы клиента. Знает, проявляет ли человек активность на сайте вакансий (значит, ищет работу), в каком районе он живет, как часто путешествует, сколько тратит на сотовую связь и даже что ищет в гугле.

В страховой сфере скоринг — скорее новинка.  В 2014 году поправки к 218-ФЗ «О кредитных историях» позволили страховым компаниям получать кредитные истории своих клиентов. На основе этих данных начали разрабатывать скоринговые системы для страховой индустрии.

Как это может работать? Например, в скоринговой модели учитываются основные (с наибольшим весом) переменные: количество нарушенных обязательств, их срок и серьезность, опыт пользования длинными кредитами, ипотекой или автокредитованием, а также некоторые регионально-специфицированные факторы.

К неосновным (с меньшим весом) переменным относятся, например, данные о членах семьи. На основе математического анализа этих данных формируется скоринговая оценка каждого конкретного клиента, а от неё в свою очередь зависит тариф.

Ещё одно направление в страховании, которое может стать источником данных для скоринговой системы — телематика. Банковский скоринг (особенно если речь идет не об повседневном розничном кредитовании, а, например, о торговле ценными бумагами) предполагает статистический анализ больших объемов данных, из которых складывается конечный результат.

Похожий объем данных в автостраховании может принести телематика — например, на основе стиля вождения, информации о количестве рискованных случаев на дороге и вообще всего водительского бэкграунда автовладельца может рассчитываться гибкая ставка по КАСКО. Здесь скоринговые модели основываются, например, на оценках среды и условий, в которых эксплуатируется автомобиль (Москва и регионы — заведомо отличаются) и манере вождения водителя.

Есть и более «творческие» источники данных о клиенте — например, социальные сети. Выбор источников данных зависит от конкретных задач и возможностей каждой страховой компании. Другой важный вопрос — как именно анализировать полученные данные и как потом использовать результаты анализа.

Несколько лет назад страховые компании вообще не использовали скоринг в работе — в основном из-за недостатка информационного и технологического обеспечения. Единой базы клиентов страховых компаний нет до сих пор.

Никаких единых баз нет и быть в ближайшее время не может. Есть возможность по единой базе РСА проверить «аварийную» историю конкретного водителя или владельца ТС, — но это уже не скоринг как таковой. При этом есть страховые, которые рады безаварийным клиентам, перешедшим к ним из других компаний, и готовы согласовывать небольшие дисконты по добровольным видам страхования для них.

— Михаил Михеев, страховой эксперт Insurance Team

Три года назад у страховщиков появилась база кредитных историй — только тогда кредитный (по банковскому примеру) скоринг начали использовать в сфере автострахования. Сейчас у многих крупных игроков рынка страхования скоринговый балл — один из ключевых параметров договора. Благодаря скорингу страховые компании могут более осознанно рассчитывать резерв и формировать гибкую тарифную сетку.

По статистике НБКИ и FICO, полисы КАСКО, которым скоринговая модель «поставила» низкую оценку (менее 625 пунктов), оказались на 20% убыточнее полисов с высоким баллом (более 725 пунктов).

Это важный шаг в развитии сферы — страховые компании больше не относятся к клиентам, как к безликой «массе». Надежные клиенты, которые демонстрируют устойчивые привычки и поведенческие модели, могут рассчитывать на более выгодные ставки по кредиту и, с недавних пор, более гибкие тарифы на страхование своего автомобиля.

Хорошие и благонадежные клиенты вероятнее всего придут (или вернутся) в компанию, которая применяет скоринговую систему при расчете тарифов — здесь они смогут получить более выгодную ставку благодаря своей хорошей кредитной истории. Но это, конечно, идеальная ситуация. На практике в этой сфере, как и в любой другой, есть свои подводные камни.

Основная трудность повсеместного внедрения скоринговой системы в сфере страхования — отсутствие обобщенных процедур и единых баз данных. Разные компании привлекают разных подрядчиков для проведения скоринга, либо делают это сами, и результаты могут отличаться от страховщика к страховщику.

Пример: при согласовании первичной сделки по КАСКО (авто Audi A4, 2016 года) по внешнему скорингу, клиенту была предоставлены скидки в 4-х ведущих СК. Однако, при детальной внутренней проверке в одной СК, скоринг сработал крайне негативно для клиента, и тариф превратился в заградительный, что исключило возможность оформления пакета страхования в этой компании. При этом другие СК не нашли в клиенте ничего подозрительного, а наоборот – подтвердили ранее озвученные тарифы по внешнему скорингу.

— Михаил Михеев

Ещё одна сложность — непосредственно получение нужной информации, причем в строгом соответствии с требованиями законодательства о персональных данных. И, конечно, стоимость — скоринг приживается в автостраховании потому, что маржинальность бизнеса позволяет тратить часть денег на оплату услуг операторов скоринговых систем, но в целом внедрение подобной системы — это очень недешевое удовольствие для бизнеса.  Однако оно того стоит — алгоритмы и технологии помогают там, где одному страховому агенту справиться сложно:

Сам агент не может объективно рассмотреть ситуацию. По большей части агент склонен доверять клиенту, так как агент как никто иной заинтересован в заключении сделки. Это его хлеб, и не стоит это забывать. Есть определённые нюансы, которые стоит в корне изменить, чтобы процесс скоринговой проверки был максимально объективным:

1. Замена страхового периода на календарный, где скидки присваивались бы на конкретный год (2017, 2018 и т.д.), а не ограничиваясь датой окончания текущего полиса ОСАГО. Стоит лишь агенту на день раньше выпустить договор в иной СК, как скоринг подгрузит необоснованную скидку или, наоборот, откажет в ней, не учитывая данные текущего периода.

2. Если СК проводит внутреннюю проверку клиента, нужно проводить ее по всем направлениям, в том числе, учитывая общий баланс страхового портфеля агента, представляющего интересы того или иного клиента. Это поможет максимально объективно понять картину происходящего. Агент работает с клиентом комплексно и понимает его и все его интересы и возможности, что нельзя сбрасывать со счетов. Уже не раз и не два убеждался, что страховые допускают в этом направлении массу ошибок.

— Михаил Михеев

Благодаря скорингу в автостраховании появляются гибкие тарифные сетки. Компаниям больше не нужно распределять убытки по всей клиентской базе, предлагая одинаково дорогие полисы и надежным клиентам, и рисковым.

В этом смысле скоринг играет на руку клиентам с хорошей кредитной историей и водительским опытом без крупных аварий — они получают полис дешевле, чем могли бы.

Комментирует Михаил Михеев:

Примеров того, как работает скоринг, причем с выгодой для конечного потребителя, достаточно много. Скоринговая система расчета по разным страховым компаниям позволяет страховому брокеру не просто точнее осуществлять первичные расчеты, которые в дальнейшем могут измениться (при наличии полного комплекта документов), но и подобрать максимально комфортные условия страхования.

Что здесь интересного: многие агенты нацелены преимущественно на одну компанию, что исключает возможность проверки всех возможных бонусных программ по иным, не менее надежным страховым. А где-то из-за пренебрежения технологиями, в том числе скорингом, брокер или агент упускает возможность дать клиенту почувствовать современный уровень страхового рынка.

Вот реальный кейс: При проверке ТС Jaguar F-Pace два ведущих страховщика не смогли разглядеть разумный интерес при заключении сделки с владельцем, который не имеет права управления ТС.

Учитывая регламент расчетов страховщиков, было понятно, в этом случае будет применяться надбавка за собственника. В данном случае скоринговая система расчета и работа агента позволили не оперировать формальными данными («стаж вождения — 0»), а разобраться, в чем причина сложившейся ситуации. Выяснилось, что права управления у собственника не было и не будет по субъективным причинам. А автомобилем управляет его законная супруга с довольно хорошей безаварийной историей.

В итоге клиенту согласовали скидку 25% и без надбавок применили отсутствие в списке водителей самого собственника.

Скоринг в страховых компаниях: как это работает

В каких видах страхования актуален скоринг

Массовое использование в России пока получил лишь скоринг бюро кредитных историй – в моторном страховании. Выявленные зависимости позволяют существенно уточнять прогноз убыточности по полису каско и даже противодействовать попыткам мошенничества с имуществом. К примеру, тариф по каско зависит от возраста, пола, семейного положения автовладельца, марки и региона эксплуатации автомобиля, а также других параметров, которые страховщики называют тарифным фактором. По мнению заместителя генерального директора, директора по рискам – руководителя управления актуарных расчетов «Сбербанк страхование» Владимира Новикова, это и есть скоринг. С развитием цифровых технологий и аккумулированием больших объемов данных стало возможным кроме классических факторов оценки рисков использовать те, которые раньше не привлекали внимание андеррайтеров. Техника скоринга применима не только к оценке рисков: она хорошо работает при решении задач маркетинга, продаж, оптимизации урегулирования убытков, борьбе с мошенничеством, полагает Владимир Новиков.

По словам начальника отдела маркетинговых исследований СК «МАКС» Евгения Попкова, в недавнем прошлом страховой скоринг представлял собой весьма ограниченный инструментарий. Так, в большинстве случаев сотрудники офисов продаж пользовались страховыми калькуляторами по добровольным видам, в которых по определенным триггерам срабатывал контроль – «Требуется согласование андеррайтера» или «Необходима проверка СБ».

Александр Морозов, директор по статистике и аналитике Лаборатории Умного Вождения, утверждает, что скоринг по сути является персональной оценкой страхового риска. Эта оценка точнее в сравнении с традиционными моделями, рассчитанными на основе усредненных факторов.

Алексей Данилов, генеральный директор Adaperio, приводит следующий пример. Традиционные методы оценки всегда основывались на поведении усредненного пользователя – абстрактного страхователя определенного социально-демографического профиля, но по факту поведение, например, двух мужчин 35 лет, проживающих в Москве и пользующихся BMW, может кардинально отличаться. Именно в этом случае становятся полезны большие данные, которые позволят более точно определить риски страховой компании и, как результат, повлияют на показатели прибыли (убыточности).

Как научиться выявлять мошенничество в автостраховании, используя методы машинного обучения? Об этом на примере скоринг-модели с lift, равное 4, Илья Лопатинский, директор департамента поддержки розничного бизнеса Ингосстрах, расскажет на Scoring Days 2018.

В мировой практике скоринговая оценка применяется во всех линиях бизнеса страховых компаний. В российской практике скоринг наиболее распространен в таких видах, как ДМС и автострахование, говорит генеральный директор БКИ «Эквифакс» Олег Лагуткин. «Самым экзотическим видом применения скоринга в нашей практике была оценка склонности к мошенничеству сотрудников страховых компаний, принимающих решения об условиях заключения договора страхования», ‒ рассказывает Олег Лагуткин. По его мнению, скоринговую оценку целесообразно внедрять в такие процессы, как антифрод, убытки и продажи.

Заместитель директора департамента андеррайтинга и управления продуктами СК «Согласие» Андрей Ковалев видит потенциал использования скоринга во всех добровольных массовых видах страхования (в том числе автостраховании, ДМС, страховании ИФЛ). Основная сфера использования скоринга – оценка риска и антифрод, но он может найти применение и в области поддержки продаж.

Заместитель генерального директора «ВТБ Страхования» Евгений Ниссельсон полагает, что скоринг целесообразнее использовать в продажах розничных продуктов, таких как автострахование, страхование имущества, страхование от несчастных случаев и т.д. Он позволяет снизить расходы на оценку риска и существенно ускорить данный процесс. Скоринг применим к типовым продуктам, для анализа специфических рисков необходимо использовать традиционные методы.

Мария Барсова, операционный директор ‒ заместитель генерального директора по имущественным видам страхования САО ЭРГО, рассказала, что компания использует кредитный скоринг в каско и индивидуальном страховании физических лиц, в основном в андеррайтинге и для определения тарификации.

Страховщики тестируют телематику

По словам начальника управления андеррайтинга в автостраховании ООО «Зетта Страхование» Дмитрия Рыкова, полисы на основе телематики пока не получили масштабного развития, но компания продолжает аккуратно тестировать эти продукты, наблюдает за рынком и готовится сделать интересное предложение. В СК «Согласие» также подтвердили, что реализация скоринга на данных телематических устройств находится в стадии разработки и тестирования. В «ВТБ Страховании» сообщили, что скоринг по данным телематики на промышленной основе страховщик не использует в силу ограниченного присутствия на рынке автострахования. При этом компания  тестировала телематические системы разных производителей и результаты показали довольно высокую эффективность. Мария Барсова, операционный директор ‒ заместитель генерального директора по имущественным видам страхования САО ЭРГО, рассказала, что компания внедряла скоринг по данным телематических устройств и продолжает это делать, но нельзя утверждать, что ожидания оправдались на 100%. Объемы пока небольшие, и в связи с этим говорить о влиянии на убыточность рано.

«Любые данные полезны для улучшения оценки персонального страхового риска. Тем более если они неплохо коррелируют с этим самым риском и не имеют аналогов. Данные с телематических устройств, полученные напрямую от автомобиля, не могут быть качественно заменены другими факторами и отлично коррелируют со страховым риском, – отметил Александр Морозов, директор по статистике и аналитике Лаборатории Умного Вождения. – Поэтому можно точно сказать, что телематические данные полезны для скоринга. Результат внедрения зависит от конкретной модели, предложенной страховой компанией, состава, качества и стоимости самих данных, поэтому какую-то единую оценку называть будет некорректно».

Какие данные использовать при построении скоринга для каско? Об этом - в выступлении Фрэнка Шихалиева, руководителя отдела развития анализа данных "Ренессанс Страхование" 19 апреля на Scoring Days 2018.

Технологии: чем пользуются страховщики

На вопрос, пользуется ли компания собственными разработками или разработками сторонних поставщиков, в компании «Согласие» заявили, что применяют оба этих подхода. «Несомненно, при внутренних разработках обеспечивается более высокая устойчивость бизнеса, но все же есть сферы, где компания не может осуществлять все разработки своими силами», – сказал Андрей Ковалев, заместитель директора департамента андеррайтинга и управления продуктами СК «Согласие». Компания «ВТБ Страхование» использует готовые решения поставщиков, настроенные под потребности страховщика. Работу компании «Сбербанк страхование» в рамках скоринга можно разделить на две части. Одна часть – это анализ, где используются программное обеспечение и статистические пакеты, которые разработали для компании сторонние подрядчики. Вторая часть – остальные 50% успеха в применении скоринговых данных – определяется компетентностью сотрудников, то есть зависит от наличия в компании специалистов, умеющих работать с большими данными.

Начальник управления андеррайтинга в автостраховании ООО «Зетта Страхование» Дмитрий Рыков рассказал, что кроме собственных методик компания использует инструменты, предоставленные партнерами. Один из примеров – сервис Audatex, позволяющий проверять историю аварий по автомобилю. Другой пример – КБМ по ОСАГО, который также позволяет приблизительно оценить страховую историю клиента.

Инсайты скоринга от страховщиков и разработчиков

Выбор модели автомобиля действительно несет информацию о поведении клиента на дороге. Например, клиент, выбравший марку ТС, которая подчеркивает драйверские свойства машин, стабильно чаще попадает в аварии, чем клиент, который выбирает ТС аналогичного класса, мощности, размера и стоимости, но от производителя, который подчеркивает комфорт или надежность, рассказал Андрей Ковалев, заместитель директора департамента андеррайтинга и управления продуктами СК «Согласие».

Кейсы построения скоринга в автостраховании от Ильи Лопатинского из Ингосстраха и Фрэнка Шихалиева из Ренессанс Страхование - на конференции Scoring Days 2018.

По мнению Дмитрия Рыкова, начальника управления андеррайтинга в автостраховании ООО «Зетта Страхование», есть много интересных зависимостей: например, частота ДТП по страхователям, находящимся в разных семейных статусах, существенно различается. Так, женатые водители имеют наименьшую частоту страховых случаев и получают скидку в компании. Другая зависимость, которую компания обнаружила непосредственно в Москве, – взаимосвязь вероятности наступления страхового случая и адреса постоянной регистрации страхователя. Скидка для автовладельца, проживающего в районе с более безопасным трафиком, может составить 20% от стоимости полиса.

Владимир Шикин, заместитель директора по маркетингу НБКИ, сообщил, что, как правило, все закономерности имеют логическое объяснение, но бывает, что они обнаруживаются уже по факту. Например, в ходе тестирования в компании заметили, что в сегменте с низкими значениями банковского скоринга высока вероятность убытка от угона. «Мы сделали предположение, что в этом диапазоне могут находиться клиенты, которым в силу низкой ответственности банки уже не дают кредиты, и эти люди могут решать свои финансовые проблемы за счет страховых компаний. То есть, по сути, мы выявили индикатор потенциального мошенничества», – рассказал Владимир Шикин.

По теме:
Нужен ли скоринг страховщикам?

Чем выгоден скоринг для страхователя по КАСКО

Скоринговые технологии популярны в разных сферах. Впервые их использовали в банковском деле для оценки благонадежности заемщика, позже скоринг распространился на многие сферы деятельности. В переводе данный термин означает «получение очков».

Страховые компании с помощью системы баллов определяют степень риска при заключении договора с конкретным покупателем, но и потенциальному клиенту такой подход сулит немало преимуществ.

Как страховщики изучают потребителей: анализ кредитной истории и телематические программы

Банковские учреждения давно взвешивают все «за» и «против» перед тем, как выдавать кредит: анализируют активность человека в интернете (сайты поиска вакансий, посты в соцсетях), принимают во внимание наличие образования и т. д.

Страховые компании лишь несколько лет назад получили доступ к кредитной истории граждан, информация используется с целью создания различных скоринговых систем.
Основные факторы, интересующие разработчиков программ моделирования рисков — количество просроченных платежей, частота нарушений, оформление ипотеки, автокредита. Среди дополнительных — сведения о составе семье. На основании полученных данных формируется «портрет» каждого покупателя. Чем выше оценки, тем ниже будет страховой тариф.

Инновационные технологии позволяют составить общее представление о поведении водителя на дороге благодаря телематическим устройствам. Оборудование отслеживает и передает оператору огромный массив информации:

  • среднюю скорость движения;
  • склонность к резкому торможению и опасным маневрам;
  • количество поездок;
  • дорожные инциденты.

По итогам тестового периода автомобилисту насчитывают баллы. Позитивная оценка дает право на неплохую скидку.

Как страховщики привлекают «безаварийных» водителей

Скоринг в страховом деле появился совсем недавно, раньше для развития подобных технологий не было ни источников информации для анализа, ни оборудования.

Общероссийской базы страхователей нет и вряд ли она появится в обозримом будущем. Найти данные о количестве аварий с участием автомобилиста можно в базе РСА. Осторожных водителей ценят все страховщики, они готовы предложить им скидки в случае перехода от своих конкурентов.

Ведущие компании каждому покупателю выставляют скоринговые баллы, от которых зависит конечная стоимость продукта. Статистика подтверждает выводы экспертов: полисы КАСКО, выданные страхователям с более низкими баллами, оказываются на 20 % убыточнее договоров, обладатели которых — водители с высокими оценками.

Деление клиентов на категории по степени риска — прогрессивная модель, повышающая рентабельность деятельности страховщика. Убедившись в том, что водитель бережет свою машину и предпочитает не нарушать ПДД, компания вознаграждает его скидкой. Такое сотрудничество выгодно обеим сторонам.

Скоринг: проблемные моменты

Компании разрабатывают разные скоринговые системы, основываясь на доступных им данных, в связи с чем результаты иногда кардинально отличаются. Найти источники информации о клиенте законным путем довольно сложно, ведь персональные данные граждан защищены.

Разработать качественную систему — дорогое удовольствие, не каждая СК имеет достаточно средств, чтобы нанять профессионального подрядчика.

Что такое коэффициент скоринга | kalkulyator-procentov.ru

Понятие «скоринг» для отечественных потребителей финансовых услуг до сих пор остается крайне загадочным, а банковским специалистам объяснить, что такое скоринг, простыми словами достаточно сложно. Между тем, эта система напрямую влияет на решение банка о кредитовании.

Даже при непрерывных поисках новых платежеспособных клиентов банковские организации все равно вынуждены оценивать степень риска. Кредитный риск в большей степени определяет эффективность работы того или иного финансового учреждения, поэтому решение о выдаче кредита всегда базируется на оценке кредитоспособности заемщика. Данный индекс состоит из нескольких частей – оценки платежеспособности и кредитного скоринга.

Что такое кредитный скоринг?

Кредитный скоринг (scoring) – это специализированная компьютерная программа, которая по определенному алгоритму оценивает кредитоспособность заемщиков.

Банкам скоринг необходим для ускорения работы – он обрабатывает информацию гораздо быстрее человека.

Заемщикам же программа интересна для самодиагностики, поскольку именно с ее помощью можно узнать причины отказа банка по скорингу в кредитовании или оценить собственную кредитоспособность перед обращением в банк. Пройти бесплатно проверку можно еще и перед подачей заявки на кредит.

Каких видов бывает?

Существует несколько основных вида скоринга.

  1. Аpplication-scoring (скоринг заявки или обращения). Подразумевает оценку кредитоспособности клиента банка при выделении кредита. Это самый распространенный и наиболее популярный вид. В его основе лежат первичные данные заемщика, их обработка на компьютере и вывод результата – стоит ли заемщику предоставлять кредит.
  2. Сollection-scoring. Данная система популярна на стадии работы с невозвращенными займами. Она определяет приоритетные действия работников банка для возврата кредитов. Практически программа дает возможность предпринимать шаги по работе с неразрешимыми долгами.
  3. Вehavioral-scoring или скоринг поведения. Вид программы для оценки наиболее вероятных финансовых действий заемщика. Эта система позволяет прогнозировать изменения платежеспособности клиента, корректировать установленные для него лимиты. Основой для анализа выступают действия клиента за определенный период (например, операции по кредитной карте).
  4. Fraud-scoring. Подразумевает статистическую оценку вероятности мошеннических действий со стороны потенциального заемщика. Данный скоринг зачастую используется в совокупности с другими видами исследования потенциального клиента. Считается, что до 10% невозвратов по кредитам связаны с откровенным мошенничеством, поэтому такая система быстро набирает популярность.

Вышеперечисленные виды встречаются чаще всего, однако многие системы за последние годы не только обрабатывают введенные данные, но и способны к самообучению – они учитывают модель поведения уже принятых на обслуживание клиентов и корректируют оценку будущих заемщиков, работают с перспективами поведения человека по психометрическим моделям, прогнозируют его благонадежность по социальным сетям.

Где применяется?

На данный момент скоринг чаще всего применяется в кредитовании. Объясняется это тем, что наиболее дорогостоящей частью данного бизнеса является время на первоначальную оценку заемщика.

Для выдачи каждого займа задействуется несколько сотрудников, как правило, с высокой оплатой труда, поэтому система, помогающая оценить все риски, крайне актуальна для банковских организаций. Чаще всего крупные банки (Сбербанк, ВТБ) стремятся таким образом минимизировать затраты времени и издержки на обслуживание каждого клиента.

Какие данные использует?

Кредитный банковский скоринг является автоматической бальной системой оценки заемщика. Перед этим каждый клиент банка проходит анкетирование и оставляет о себе подробные данные, поэтому любая его характеристика имеет огромное значение в баллах. После проверки достоверности сведений и суммирования количества баллов принимается решение о платежеспособности потенциального заемщика и о выдаче кредита.

В основе работы системы лежит предположение, что люди со схожими социальными показателями ведут себя примерно одинаково. Исходя из этого, выстраиваются скоринговые карты, скоринг в баллах и таблицах, на основе которых определяется значение показателей. Такие карты состоят из сотни позиций, которые постоянно дополняются и изменяются.

Свое значение имеет фактор проживания человека в конкретной области, его занятость в определенной отрасли. Существеннее всего понижают скоринг баллы записи о судимостях, административных правонарушениях, неуплате алиментов или штрафов.

Кроме баллов существует и так называемые стоп-факторы – обстоятельства, которые сразу лишают возможности заемщика получить кредит (например, возраст соискателя).

Важно понимать, что кредитный скоринг полностью исключает личную неприязнь к заемщику или другие человеческие факторы.

Как пройти скоринговую систему в банке?

Несмотря на то, что суть такой оценки достаточно проста для понимания, ее механизм очень сложен и умен. Каждый параметр, который потенциальный клиент банка вносит в анкету, попадает в систему, данные сравниваются между собой. Для того, чтобы пройти скоринг-систему и получить хорошую оценку, клиенту банка необходимо проанализировать, соответствует ли он основным параметрам, по которым выставляется оценка.

  1. Кредитная история. Считается главным фактором, который влияет на положительное решение по кредиту. Она может быть отрицательной, нулевой или положительной.
  2. Стабильность финансового положения и уровень дохода. При этом учитывается общий доход и наличие обстоятельств, которые снижают его.
  3. Владение имуществом (автомобилем или недвижимостью). Это положительные факторы, за которые система начисляет дополнительные баллы.
  4. Возраст заемщика. Предпочтение система отдает клиентам в возрасте от 30 до 40 лет.
  5. Семейное положение. Также влияет на мнение о стабильности и ответственности заемщика. Высокие баллы получают находящиеся в браке клиенты, холостые – чуть меньше.

Кроме того, повлиять на оценку может общая обстановка в регионе, экономическая ситуация в стране а также тип выдаваемого кредита и его сумма. Потенциальному заемщику следует взвесить все факторы, проанализировать свои шансы еще до обращения в банк.

Можно ли обмануть?

Важно понимать, что скоринг – это всего лишь программа, которая не в состоянии проверить многие факторы. При этом кредитный специалист часто заполняет заявку сугубо со слов клиента, а уже потом сведения, внесенные в анкету, проверяются. В связи с этим клиенты часто обозначают дополнительный источник дохода или указывают, что они проживают в гражданском браке.

Как поднять скоринговый балл?

На скоринговый балл влияет множество факторов – возраст, уровень образования, доход, профессия или место жительства. Клиенту банка, который желает поднять свой рейтинг, следует помнить, что больше всего шансов на получение высокой оценки имеют семейные заемщики в возрасте от 30 до 40 лет с высшим образованием, проживающие в благополучном регионе.

Важно понимать, что привлекательные для банка клиенты не могут менять часто место работы и должны контролировать свои расходы. Исходя из этого, лучшим способом повысить скоринговый балл станет улучшение кредитной истории, которая вносит огромный вклад в общую картину.

Существует несколько способов для улучшения или исправления КИ, однако наиболее эффективным из них станет получение займа в микрофинансовой организации. Так клиент, исправно выплачивая заем, будет повышать качество своей истории, а вместе с ней и уровень скорингового балла.

Скоринг пройден — что это значит?

Если сотрудник банка после внесения данных клиента в базу сообщает потенциальному заемщику о том, что скоринг пройден, это означает, что этап проверки программой успешно сдан.

Далее заявка клиента дополнительно идет на проверку в системе безопасности банка. Если и этот пункт будет пройден, можно с уверенностью утверждать, что банк будет сотрудничать с потенциальным заемщиком, а он, в свою очередь, сможет получить необходимый кредит.

Что значит код скоринга 7?

Чаще всего встретить надпись «Код скоринга 7» можно в отчетах ОКБ. К сожалению, данная цифра ничего не значит для заемщика, а используется для банковских служащих и аналитиков. Чаще всего подобный код требуется для определения модели оценки скоринга клиента онлайн.

Скоринг бюро — что это?

Скоринг-бюро является специализированной программой в области финансовых услуг. Ее разработчиком выступает Объединенное кредитное бюро.

Скоринг-бюро считается аналитическим инструментом для оценки благонадежности заемщика. Продукт действует в соответствии с методологией, разработанной ОКБ на основании данных из кредитной истории заемщика. Данная модель программы регулярно совершенствуется и актуализируется, поэтому является на данный момент наиболее распространенной и используется в большинстве отечественных финансовых организаций.

Можно ли взять кредит без скоринга?

Взять кредит без прохождения системы оценки платежеспособности возможно при условии, что такая проверка будет заменена другими мероприятиями. Чаще всего небольшие банки обходятся без scoring-модели, ограничиваясь личной беседой сотрудника организации с потенциальным клиентом и проверкой его кредитной истории. Однако крупные банки чаще всего все же пользуются скоринговыми системами перед принятием окончательного решения о кредитовании.

Важно понимать, что необходимость скоринга для клиента напрямую зависит от суммы запрашиваемого кредита.

Что такое коэффициент скоринга в КАСКО?

Коэффициент скоринга для КАСКО также является аналитическим инструментом для оценки возможной будущей убыточности владельца страхового полиса. Значение баллов в программе отражает убыточность клиента в течение последующего года. Такой сервис помогает принимать решение о сумме страховой премии для различных категорий граждан.

Таким образом, скоринг является популярной и распространенной программой для оценки платежеспособности клиента. С помощью этой системы банк определяет риски при выдаче кредитных средств.

Уважаемые читатели! Если вы нуждаетесь в консультации специалиста по вопросам кредитов, долгов и банкротства, рекомендуем сразу обратиться к нашим квалифицированным практикующим юристам:

Москва и область: +7 (499) 110-71-84

Санкт-Петербург и область: +7 (812) 407-15-68

Уважаемые читатели! Если вы нуждаетесь в консультации специалиста по вопросам кредитов, долгов и банкротства, рекомендуем сразу обратиться к нашим квалифицированным практикующим юристам:

Москва и область: +7 (499) 110-71-84

Санкт-Петербург и область: +7 (812) 407-15-68

Летом 2014 года в результате поправок в 218-ФЗ «О кредитных историях» страховые компании получили возможность получать кредитные истории своих клиентов. Как и для кредиторов, для страховых компаний максимальный интерес кредитные истории представляют с точки зрения возможности оценки риска. В кредитовании оценка риска необходима для прогноза дефолта, в страховании – для прогноза убыточности по полису. Таким образом, перед страховой индустрией и Национальным бюро кредитных историй (НБКИ), местом, где хранятся кредитные истории 72 млн россиян, встал вопрос построения математической модели, предсказывающей убыточность на основе данных из кредитных историй, – страхового скоринга.

В работе по созданию страхового скоринга на основе кредитных историй принимали участие крупные российские страховые компании, НБКИ и международный лидер в области предиктивной аналитики – компания FICO. Опыт работы FICO на американских и европейских страховых рынках был взят за основу исследовательской работы и во многом обеспечил получение быстрого и сильного с математической точки зрения результата. Именно благодаря международному опыту мы сразу стали ориентироваться на моторное страхование. Эта отрасль во всем мире показывает сильную корреляцию между убыточностью по страховым полисам и персональной ответственностью клиента.

Для начала исследовательских упражнений была сформирована гипотеза о наиболее сильных прогнозных переменных из кредитной истории. На этом этапе был использован опыт построения кредитного скоринга, предсказывающего дефолт заемщика по кредитным обязательствам. Как и в страховании, в кредитном процессе кредитор оценивает ответственность клиента – его персональную характеристику, выстраиваемую на основе истории выполнения ранее взятых обязательств. Каждая переменная проходила тщательный анализ на сформированной базе исторических страховых полисов, в результате были выбраны наиболее сильные и стабильные переменные.

Среди наиболее сильных переменных, конечно, данные о нарушении обязательств. Количество и глубина просроченных платежей оказывают понижающее влияние на скоринговый балл. С другой стороны, приветствуется опыт пользования длинными кредитами: положительный опыт ипотеки и автокредитования оказывает повышающее влияние на результат. 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.

К неосновным, но тем не менее оказывающим влияние на скоринговый балл переменным можно отнести данные о членах семьи клиента. Эта информация включена в скоринговую модель для того, чтобы учесть ситуацию, при которой, например, один из супругов берет на себя все вопросы взаимодействия с кредиторами, хотя экономика у семьи общая. То есть, условно говоря, идеальная кредитная история женщины вовсе не означает, что у нее не будет проблем, если у ее мужа – сплошные нарушения по обязательствам.

Валидация переменных и скоринговой модели в целом – сложнейшая задача. Ее успешное решение во многом зависит от репрезентативности и объема данных, доступных для ретротестирования. В этой связи необходимо отдать должное лидерам российского рынка автострахования. Все они включились в работу по созданию и валидации модели буквально с первых дней. Цифры говорят сами за себя: общее количество участвовавших в анализе полисов каско – более 6,5 млн. Историческая ретроспектива полисов – более шести лет. Это позволило создать модель отдельно для Москвы и регионов, убедиться в ее стабильности – замеры осуществлялись по пяти реперным периодам с интервалом в один год. Была не только изучена корреляция скорингового балла с общей убыточностью по полисам, но и построена зависимость от отдельных видов – например, по убыточности от угона.

В результате полученная скоринговая модель показала: убыточность по полисам в низшем скоринговом диапазоне до 600 баллов (шкала страхового скоринга приведена к большинству популярных скорингов FICO: от 350 до 850 баллов, при этом меньшие значения балла означают больший риск) в среднем на 20% выше, чем в диапазоне от 700 баллов для Москвы и на 30% – для регионов.

Интересные результаты дало изучение корреляции скорингового балла с убыточностью по отдельным видам возмещений. Например, при изучении зависимости выплат по угонам автомобиля от скоринговых баллов выявлена аномалия – резкий рост убыточности (в 4–5 раз) в диапазоне ниже 550 баллов. Консультации с коллегами позволили дать объяснение этому явлению: граждане с низкой платежной дисциплиной и чрезмерной долговой нагрузкой уже не могут получить заемные средства у кредиторов, так как им отказывают, и пытаются решать свои материальные проблемы за счет страховых компаний. То есть фактически речь идет о страховом мошенничестве. Как выяснилось, страховой скоринг на базе кредитных историй позволяет эффективно противостоять и этой угрозе.

Полученные результаты открывают перспективы использования страхового скоринга на базе кредитных историй в моторном страховании в краткосрочной перспективе. Во-первых, страховые компании уже сейчас могут использовать скоринг НБКИ для ценообразования по каско и принятия решения о продаже полиса конкретным клиентам. Например, применяя повышающие коэффициенты для высокорисковых сегментов. Во-вторых, страховой скоринг применим для прогноза убыточности по портфелю – архиважная задача, с которой регулярно сталкиваются актуарии и от точности решения которой во многом зависит финансовый результат всей компании.

И наконец, успех создания скоринговой модели в автостраховании позволяет надеяться, что и в других видах страхования применимы аналогичные технологии. По оценкам НБКИ и крупных страховых компаний, поиск и валидация зависимостей между ответственностью человека и его поведением по большинству страховых продуктов – дело ближайшего будущего.

Мнение автора может не совпадать с мнением редакции

Cкоринг – это термин, который пришел в страхование из банковской сферы, где кредитное качество заемщиков оценивается по множеству показателей. Страховщики активно используют скоринг в автостраховании для оценки риска, а также в иных массовых видах страхования. В отличие от традиционных методов оценки, скоринг позволяет учесть индивидуальные характеристики клиента – данные ГИБДД и ФССП о характере штрафов, долгов, сроках оплаты, кредитную историю, специфику трат на мобильную связь, данные о круге общения и многое другое.

В каких видах страхования актуален скоринг

Массовое использование в России пока получил лишь скоринг бюро кредитных историй – в моторном страховании. Выявленные зависимости позволяют существенно уточнять прогноз убыточности по полису каско и даже противодействовать попыткам мошенничества с имуществом. К примеру, тариф по каско зависит от возраста, пола, семейного положения автовладельца, марки и региона эксплуатации автомобиля, а также других параметров, которые страховщики называют тарифным фактором. По мнению заместителя генерального директора, директора по рискам – руководителя управления актуарных расчетов «Сбербанк страхование» Владимира Новикова, это и есть скоринг. С развитием цифровых технологий и аккумулированием больших объемов данных стало возможным кроме классических факторов оценки рисков использовать те, которые раньше не привлекали внимание андеррайтеров. Техника скоринга применима не только к оценке рисков: она хорошо работает при решении задач маркетинга, продаж, оптимизации урегулирования убытков, борьбе с мошенничеством, полагает Владимир Новиков.

По словам начальника отдела маркетинговых исследований СК «МАКС» Евгения Попкова, в недавнем прошлом страховой скоринг представлял собой весьма ограниченный инструментарий. Так, в большинстве случаев сотрудники офисов продаж пользовались страховыми калькуляторами по добровольным видам, в которых по определенным триггерам срабатывал контроль – «Требуется согласование андеррайтера» или «Необходима проверка СБ».

Александр Морозов, директор по статистике и аналитике Лаборатории Умного Вождения, утверждает, что скоринг по сути является персональной оценкой страхового риска. Эта оценка точнее в сравнении с традиционными моделями, рассчитанными на основе усредненных факторов.

Алексей Данилов, генеральный директор Adaperio, приводит следующий пример. Традиционные методы оценки всегда основывались на поведении усредненного пользователя – абстрактного страхователя определенного социально-демографического профиля, но по факту поведение, например, двух мужчин 35 лет, проживающих в Москве и пользующихся BMW, может кардинально отличаться. Именно в этом случае становятся полезны большие данные, которые позволят более точно определить риски страховой компании и, как результат, повлияют на показатели прибыли (убыточности).

Как научиться выявлять мошенничество в автостраховании, используя методы машинного обучения? Об этом на примере скоринг-модели с lift, равное 4, Илья Лопатинский , директор департамента поддержки розничного бизнеса Ингосстрах, расскажет на Scoring Days 2018.

В мировой практике скоринговая оценка применяется во всех линиях бизнеса страховых компаний. В российской практике скоринг наиболее распространен в таких видах, как ДМС и автострахование, говорит генеральный директор БКИ «Эквифакс» Олег Лагуткин. «Самым экзотическим видом применения скоринга в нашей практике была оценка склонности к мошенничеству сотрудников страховых компаний, принимающих решения об условиях заключения договора страхования», ‒ рассказывает Олег Лагуткин. По его мнению, скоринговую оценку целесообразно внедрять в такие процессы, как антифрод, убытки и продажи.

Заместитель директора департамента андеррайтинга и управления продуктами СК «Согласие» Андрей Ковалев видит потенциал использования скоринга во всех добровольных массовых видах страхования (в том числе автостраховании, ДМС, страховании ИФЛ). Основная сфера использования скоринга – оценка риска и антифрод, но он может найти применение и в области поддержки продаж.

Заместитель генерального директора «ВТБ Страхования» Евгений Ниссельсон полагает, что скоринг целесообразнее использовать в продажах розничных продуктов, таких как автострахование, страхование имущества, страхование от несчастных случаев и т.д. Он позволяет снизить расходы на оценку риска и существенно ускорить данный процесс. Скоринг применим к типовым продуктам, для анализа специфических рисков необходимо использовать традиционные методы.

Мария Барсова, операционный директор ‒ заместитель генерального директора по имущественным видам страхования САО ЭРГО, рассказала, что компания использует кредитный скоринг в каско и индивидуальном страховании физических лиц, в основном в андеррайтинге и для определения тарификации.

Страховщики тестируют телематику

По словам начальника управления андеррайтинга в автостраховании ООО «Зетта Страхование» Дмитрия Рыкова, полисы на основе телематики пока не получили масштабного развития, но компания продолжает аккуратно тестировать эти продукты, наблюдает за рынком и готовится сделать интересное предложение. В СК «Согласие» также подтвердили, что реализация скоринга на данных телематических устройств находится в стадии разработки и тестирования. В «ВТБ Страховании» сообщили, что скоринг по данным телематики на промышленной основе страховщик не использует в силу ограниченного присутствия на рынке автострахования. При этом компания тестировала телематические системы разных производителей и результаты показали довольно высокую эффективность. Мария Барсова, операционный директор ‒ заместитель генерального директора по имущественным видам страхования САО ЭРГО, рассказала, что компания внедряла скоринг по данным телематических устройств и продолжает это делать, но нельзя утверждать, что ожидания оправдались на 100%. Объемы пока небольшие, и в связи с этим говорить о влиянии на убыточность рано.

«Любые данные полезны для улучшения оценки персонального страхового риска. Тем более если они неплохо коррелируют с этим самым риском и не имеют аналогов. Данные с телематических устройств, полученные напрямую от автомобиля, не могут быть качественно заменены другими факторами и отлично коррелируют со страховым риском, – отметил Александр Морозов, директор по статистике и аналитике Лаборатории Умного Вождения. – Поэтому можно точно сказать, что телематические данные полезны для скоринга. Результат внедрения зависит от конкретной модели, предложенной страховой компанией, состава, качества и стоимости самих данных, поэтому какую-то единую оценку называть будет некорректно».

Какие данные использовать при построении скоринга для каско? Об этом — в выступлении Фрэнка Шихалиева , руководителя отдела развития анализа данных "Ренессанс Страхование" 19 апреля на Scoring Days 2018.

Технологии: чем пользуются страховщики

На вопрос, пользуется ли компания собственными разработками или разработками сторонних поставщиков, в компании «Согласие» заявили, что применяют оба этих подхода. «Несомненно, при внутренних разработках обеспечивается более высокая устойчивость бизнеса, но все же есть сферы, где компания не может осуществлять все разработки своими силами», – сказал Андрей Ковалев, заместитель директора департамента андеррайтинга и управления продуктами СК «Согласие». Компания «ВТБ Страхование» использует готовые решения поставщиков, настроенные под потребности страховщика. Работу компании «Сбербанк страхование» в рамках скоринга можно разделить на две части. Одна часть – это анализ, где используются программное обеспечение и статистические пакеты, которые разработали для компании сторонние подрядчики. Вторая часть – остальные 50% успеха в применении скоринговых данных – определяется компетентностью сотрудников, то есть зависит от наличия в компании специалистов, умеющих работать с большими данными.

Начальник управления андеррайтинга в автостраховании ООО «Зетта Страхование» Дмитрий Рыков рассказал, что кроме собственных методик компания использует инструменты, предоставленные партнерами. Один из примеров – сервис Audatex, позволяющий проверять историю аварий по автомобилю. Другой пример – КБМ по ОСАГО, который также позволяет приблизительно оценить страховую историю клиента.

Инсайты скоринга от страховщиков и разработчиков

Выбор модели автомобиля действительно несет информацию о поведении клиента на дороге. Например, клиент, выбравший марку ТС, которая подчеркивает драйверские свойства машин, стабильно чаще попадает в аварии, чем клиент, который выбирает ТС аналогичного класса, мощности, размера и стоимости, но от производителя, который подчеркивает комфорт или надежность, рассказал Андрей Ковалев, заместитель директора департамента андеррайтинга и управления продуктами СК «Согласие».

Кейсы построения скоринга в автостраховании от Ильи Лопатинского из Ингосстраха и Фрэнка Шихалиева из Ренессанс Страхование — на конференции Scoring Days 2018.

По мнению Дмитрия Рыкова, начальника управления андеррайтинга в автостраховании ООО «Зетта Страхование», есть много интересных зависимостей: например, частота ДТП по страхователям, находящимся в разных семейных статусах, существенно различается. Так, женатые водители имеют наименьшую частоту страховых случаев и получают скидку в компании. Другая зависимость, которую компания обнаружила непосредственно в Москве, – взаимосвязь вероятности наступления страхового случая и адреса постоянной регистрации страхователя. Скидка для автовладельца, проживающего в районе с более безопасным трафиком, может составить 20% от стоимости полиса.

Владимир Шикин, заместитель директора по маркетингу НБКИ, сообщил, что, как правило, все закономерности имеют логическое объяснение, но бывает, что они обнаруживаются уже по факту. Например, в ходе тестирования в компании заметили, что в сегменте с низкими значениями банковского скоринга высока вероятность убытка от угона. «Мы сделали предположение, что в этом диапазоне могут находиться клиенты, которым в силу низкой ответственности банки уже не дают кредиты, и эти люди могут решать свои финансовые проблемы за счет страховых компаний. То есть, по сути, мы выявили индикатор потенциального мошенничества», – рассказал Владимир Шикин.

Скоринг в страховых компаниях: как это работает

В каких видах страхования актуален скоринг

Массовое использование в России пока получил лишь скоринг бюро кредитных историй – в моторном страховании. Выявленные зависимости позволяют существенно уточнять прогноз убыточности по полису каско и даже противодействовать попыткам мошенничества с имуществом. К примеру, тариф по каско зависит от возраста, пола, семейного положения автовладельца, марки и региона эксплуатации автомобиля, а также других параметров, которые страховщики называют тарифным фактором. По мнению заместителя генерального директора, директора по рискам – руководителя управления актуарных расчетов «Сбербанк страхование» Владимира Новикова, это и есть скоринг. С развитием цифровых технологий и аккумулированием больших объемов данных стало возможным кроме классических факторов оценки рисков использовать те, которые раньше не привлекали внимание андеррайтеров. Техника скоринга применима не только к оценке рисков: она хорошо работает при решении задач маркетинга, продаж, оптимизации урегулирования убытков, борьбе с мошенничеством, полагает Владимир Новиков.

По словам начальника отдела маркетинговых исследований СК «МАКС» Евгения Попкова, в недавнем прошлом страховой скоринг представлял собой весьма ограниченный инструментарий. Так, в большинстве случаев сотрудники офисов продаж пользовались страховыми калькуляторами по добровольным видам, в которых по определенным триггерам срабатывал контроль – «Требуется согласование андеррайтера» или «Необходима проверка СБ».

Александр Морозов, директор по статистике и аналитике Лаборатории Умного Вождения, утверждает, что скоринг по сути является персональной оценкой страхового риска. Эта оценка точнее в сравнении с традиционными моделями, рассчитанными на основе усредненных факторов.

Алексей Данилов, генеральный директор Adaperio, приводит следующий пример. Традиционные методы оценки всегда основывались на поведении усредненного пользователя – абстрактного страхователя определенного социально-демографического профиля, но по факту поведение, например, двух мужчин 35 лет, проживающих в Москве и пользующихся BMW, может кардинально отличаться. Именно в этом случае становятся полезны большие данные, которые позволят более точно определить риски страховой компании и, как результат, повлияют на показатели прибыли (убыточности).

Как научиться выявлять мошенничество в автостраховании, используя методы машинного обучения? Об этом на примере скоринг-модели с lift, равное 4, Илья Лопатинский, директор департамента поддержки розничного бизнеса Ингосстрах, расскажет на Scoring Days 2018.

В мировой практике скоринговая оценка применяется во всех линиях бизнеса страховых компаний. В российской практике скоринг наиболее распространен в таких видах, как ДМС и автострахование, говорит генеральный директор БКИ «Эквифакс» Олег Лагуткин. «Самым экзотическим видом применения скоринга в нашей практике была оценка склонности к мошенничеству сотрудников страховых компаний, принимающих решения об условиях заключения договора страхования», ‒ рассказывает Олег Лагуткин. По его мнению, скоринговую оценку целесообразно внедрять в такие процессы, как антифрод, убытки и продажи.

Заместитель директора департамента андеррайтинга и управления продуктами СК «Согласие» Андрей Ковалев видит потенциал использования скоринга во всех добровольных массовых видах страхования (в том числе автостраховании, ДМС, страховании ИФЛ). Основная сфера использования скоринга – оценка риска и антифрод, но он может найти применение и в области поддержки продаж.

Заместитель генерального директора «ВТБ Страхования» Евгений Ниссельсон полагает, что скоринг целесообразнее использовать в продажах розничных продуктов, таких как автострахование, страхование имущества, страхование от несчастных случаев и т.д. Он позволяет снизить расходы на оценку риска и существенно ускорить данный процесс. Скоринг применим к типовым продуктам, для анализа специфических рисков необходимо использовать традиционные методы.

Мария Барсова, операционный директор ‒ заместитель генерального директора по имущественным видам страхования САО ЭРГО, рассказала, что компания использует кредитный скоринг в каско и индивидуальном страховании физических лиц, в основном в андеррайтинге и для определения тарификации.

Страховщики тестируют телематику

По словам начальника управления андеррайтинга в автостраховании ООО «Зетта Страхование» Дмитрия Рыкова, полисы на основе телематики пока не получили масштабного развития, но компания продолжает аккуратно тестировать эти продукты, наблюдает за рынком и готовится сделать интересное предложение. В СК «Согласие» также подтвердили, что реализация скоринга на данных телематических устройств находится в стадии разработки и тестирования. В «ВТБ Страховании» сообщили, что скоринг по данным телематики на промышленной основе страховщик не использует в силу ограниченного присутствия на рынке автострахования. При этом компания  тестировала телематические системы разных производителей и результаты показали довольно высокую эффективность. Мария Барсова, операционный директор ‒ заместитель генерального директора по имущественным видам страхования САО ЭРГО, рассказала, что компания внедряла скоринг по данным телематических устройств и продолжает это делать, но нельзя утверждать, что ожидания оправдались на 100%. Объемы пока небольшие, и в связи с этим говорить о влиянии на убыточность рано.

«Любые данные полезны для улучшения оценки персонального страхового риска. Тем более если они неплохо коррелируют с этим самым риском и не имеют аналогов. Данные с телематических устройств, полученные напрямую от автомобиля, не могут быть качественно заменены другими факторами и отлично коррелируют со страховым риском, – отметил Александр Морозов, директор по статистике и аналитике Лаборатории Умного Вождения. – Поэтому можно точно сказать, что телематические данные полезны для скоринга. Результат внедрения зависит от конкретной модели, предложенной страховой компанией, состава, качества и стоимости самих данных, поэтому какую-то единую оценку называть будет некорректно».

Какие данные использовать при построении скоринга для каско? Об этом - в выступлении Фрэнка Шихалиева, руководителя отдела развития анализа данных "Ренессанс Страхование" 19 апреля на Scoring Days 2018.

Технологии: чем пользуются страховщики

На вопрос, пользуется ли компания собственными разработками или разработками сторонних поставщиков, в компании «Согласие» заявили, что применяют оба этих подхода. «Несомненно, при внутренних разработках обеспечивается более высокая устойчивость бизнеса, но все же есть сферы, где компания не может осуществлять все разработки своими силами», – сказал Андрей Ковалев, заместитель директора департамента андеррайтинга и управления продуктами СК «Согласие». Компания «ВТБ Страхование» использует готовые решения поставщиков, настроенные под потребности страховщика. Работу компании «Сбербанк страхование» в рамках скоринга можно разделить на две части. Одна часть – это анализ, где используются программное обеспечение и статистические пакеты, которые разработали для компании сторонние подрядчики. Вторая часть – остальные 50% успеха в применении скоринговых данных – определяется компетентностью сотрудников, то есть зависит от наличия в компании специалистов, умеющих работать с большими данными.

Начальник управления андеррайтинга в автостраховании ООО «Зетта Страхование» Дмитрий Рыков рассказал, что кроме собственных методик компания использует инструменты, предоставленные партнерами. Один из примеров – сервис Audatex, позволяющий проверять историю аварий по автомобилю. Другой пример – КБМ по ОСАГО, который также позволяет приблизительно оценить страховую историю клиента.

Инсайты скоринга от страховщиков и разработчиков

Выбор модели автомобиля действительно несет информацию о поведении клиента на дороге. Например, клиент, выбравший марку ТС, которая подчеркивает драйверские свойства машин, стабильно чаще попадает в аварии, чем клиент, который выбирает ТС аналогичного класса, мощности, размера и стоимости, но от производителя, который подчеркивает комфорт или надежность, рассказал Андрей Ковалев, заместитель директора департамента андеррайтинга и управления продуктами СК «Согласие».

Кейсы построения скоринга в автостраховании от Ильи Лопатинского из Ингосстраха и Фрэнка Шихалиева из Ренессанс Страхование - на конференции Scoring Days 2018.

По мнению Дмитрия Рыкова, начальника управления андеррайтинга в автостраховании ООО «Зетта Страхование», есть много интересных зависимостей: например, частота ДТП по страхователям, находящимся в разных семейных статусах, существенно различается. Так, женатые водители имеют наименьшую частоту страховых случаев и получают скидку в компании. Другая зависимость, которую компания обнаружила непосредственно в Москве, – взаимосвязь вероятности наступления страхового случая и адреса постоянной регистрации страхователя. Скидка для автовладельца, проживающего в районе с более безопасным трафиком, может составить 20% от стоимости полиса.

Владимир Шикин, заместитель директора по маркетингу НБКИ, сообщил, что, как правило, все закономерности имеют логическое объяснение, но бывает, что они обнаруживаются уже по факту. Например, в ходе тестирования в компании заметили, что в сегменте с низкими значениями банковского скоринга высока вероятность убытка от угона. «Мы сделали предположение, что в этом диапазоне могут находиться клиенты, которым в силу низкой ответственности банки уже не дают кредиты, и эти люди могут решать свои финансовые проблемы за счет страховых компаний. То есть, по сути, мы выявили индикатор потенциального мошенничества», – рассказал Владимир Шикин.

По теме:
Нужен ли скоринг страховщикам?

FAQ (Помощь)

Онлайн ОСАГО, описание, вопросы и ответы

Принцип работы сервиса ОСАГО AVTOSLIV в том, чтобы показать пользователю несколько вариантов полисов от разных страховых компаний, по заданным один раз параметрам. Вы наглядно сможете сравнить и выбрать лучшую цену или известный бренд страховой компании!

Какие виды страхования мы показываем?

Мы ищем цены на страхование: жизни и здоровья автовладельца; автомобиля ОСАГО и КАСКО

Какими способами можно оплатить электронный полис?

Полис оплачивается банковской картой, также как оплачиваются покупки в любом интернет магазине.

Как доставляется полис?

Суть нашего сервиса в том, чтобы вы могли выбрать, оплатить и получить страховку не выходя из дома и офиса. Полис вы получите в формате pdf на указанную вами электронную почту. Пожалуйста, проверяйте правильность введенной электронной почты при оформлении покупки!

Нужно ли распечатывать полис?

Мы рекомендуем иметь при себе печатный вариант. В случае ДТП распечатанный вариант обязателен!

Что делать, если произошел страховой случай?

На полисе по любому виду страхования указаны контакты страховой компании, куда надо обращаться в случае возникновения страхового случая. Звоните в эту компанию. Наш сервис полисы не продает и не занимается страховыми случаями, мы лишь ищем для вас лучшие варианты!

Какие документы нужны для расчета полиса ОСАГО?

Паспорт собственника, водительские удостоверения водителей, диагностическая карта (техосмотр), СТС или ПТС

Где я могу увидеть и отредактировать заявки по ОСАГО?

В момент формирования запроса стоимости, после того как все поля заполнены, ваша заявка сохраняется в личном кабинете "Мои заявки ОСАГО". Там вы можете нажать кнопку "Пересчитать" и сервис автоматически восстановит ранее заполненные поля по полису.

Инструкция по оформлению ОСАГО

Ответы на часто задаваемые вопросы:

Вопрос: СК Альфастрахование: "Нулевой InsuranceBonus: 11_Не прошел скоринг ОСАГО", СК Росгосстрах: "Номер полиса или цена не получена от СК", СК Ингосстрах: "Номер полиса или цена не получена от СК" что означает?
Ответ: Страховые компании выставляют различные фильтры, по которым оценивают клиентов это может быть плохой КБМ более 0.9, занижение мощности авто, прописка в черном списке регионов, ошибка введенных данных, автомобиль имеет лицензию такси, находится в угоне итд.

Вопрос: Что за черный список?
Ответ: Страховые компании закрывают продажи в убыточных регионах, где по их сведениям большое количество ДТП, автоподстав, хорошая работа автоюристов, список "Открытых регионов ОСАГО" можете найти в разделе "Помощь" - "Быстрые ссылки"

Вопрос: При оформлении полиса "Альфастрахования" ошибся с символом госномера, что делать?
Ответ: При оформлении полиса в Альфастраховании, вашему e-mail и телефону выдается личный кабинет, там можно исправить ошибку в госномере самостоятельно в личном кабинете Альфастрахования после начала действия договора.

Вопрос: Что делать если указал неверные данные в полисе Альфастрахования?
Ответ: Для аннулирования договора, вам необходимо направить в ответ на это письмо фото/скан-копию письменного заявления и паспорта страхователя. Оформите его в произвольной форме с просьбой аннулировать ваш полис, указав причину аннулирования. В заявлении также обязательно должны быть указаны ФИО страхователя, № полиса, последние 4 цифры карты, с которой производилась оплата, фамилия-имя держателя карты, дата и подпись + расшифровка страхователя. После начала действия договора клиенту необходимо обращаться в филиал страховой компании, филиал принимает решение о расторжении полиса с частичным возвратом денежных средств или без возврата.

Вопрос: Что делать, если электронный полис никто не оформляет?
Ответ: Обратитесь в офис любой страховой компании, предоставив паспорт собственника.


Скоринг что это в страховании

Скоринговые технологии популярны в разных сферах. Впервые их использовали в банковском деле для оценки благонадежности заемщика, позже скоринг распространился на многие сферы деятельности. В переводе данный термин означает «получение очков».

Страховые компании с помощью системы баллов определяют степень риска при заключении договора с конкретным покупателем, но и потенциальному клиенту такой подход сулит немало преимуществ.

Как страховщики изучают потребителей: анализ кредитной истории и телематические программы

Банковские учреждения давно взвешивают все «за» и «против» перед тем, как выдавать кредит: анализируют активность человека в интернете (сайты поиска вакансий, посты в соцсетях), принимают во внимание наличие образования и т. д.

Страховые компании лишь несколько лет назад получили доступ к кредитной истории граждан, информация используется с целью создания различных скоринговых систем.
Основные факторы, интересующие разработчиков программ моделирования рисков — количество просроченных платежей, частота нарушений, оформление ипотеки, автокредита. Среди дополнительных — сведения о составе семье. На основании полученных данных формируется «портрет» каждого покупателя. Чем выше оценки, тем ниже будет страховой тариф.

Инновационные технологии позволяют составить общее представление о поведении водителя на дороге благодаря телематическим устройствам. Оборудование отслеживает и передает оператору огромный массив информации:

  • среднюю скорость движения;
  • склонность к резкому торможению и опасным маневрам;
  • количество поездок;
  • дорожные инциденты.

По итогам тестового периода автомобилисту насчитывают баллы. Позитивная оценка дает право на неплохую скидку.

Как страховщики привлекают «безаварийных» водителей

Скоринг в страховом деле появился совсем недавно, раньше для развития подобных технологий не было ни источников информации для анализа, ни оборудования.

Общероссийской базы страхователей нет и вряд ли она появится в обозримом будущем. Найти данные о количестве аварий с участием автомобилиста можно в базе РСА. Осторожных водителей ценят все страховщики, они готовы предложить им скидки в случае перехода от своих конкурентов.

Ведущие компании каждому покупателю выставляют скоринговые баллы, от которых зависит конечная стоимость продукта. Статистика подтверждает выводы экспертов: полисы КАСКО, выданные страхователям с более низкими баллами, оказываются на 20 % убыточнее договоров, обладатели которых — водители с высокими оценками.

Деление клиентов на категории по степени риска — прогрессивная модель, повышающая рентабельность деятельности страховщика. Убедившись в том, что водитель бережет свою машину и предпочитает не нарушать ПДД, компания вознаграждает его скидкой. Такое сотрудничество выгодно обеим сторонам.

Скоринг: проблемные моменты

Компании разрабатывают разные скоринговые системы, основываясь на доступных им данных, в связи с чем результаты иногда кардинально отличаются. Найти источники информации о клиенте законным путем довольно сложно, ведь персональные данные граждан защищены.

Разработать качественную систему — дорогое удовольствие, не каждая СК имеет достаточно средств, чтобы нанять профессионального подрядчика.

Когда речь заходит о понятии риска применительно к финансовой сфере, в первую очередь, многим приходит в голову сегмент розничного кредитования. И речь, соответственно, о кредитном риске. При этом в кредитовании риск уже давно научились не только оценивать, но и управлять им. Кредитный риск рассчитывается с помощью предиктивных методик оценки вероятности дефолта заемщика в будущем. С этим уже на протяжении многих лет успешно справляются специально разработанные скоринговые модели.

Что же касается страхования, то даже для некоторых игроков на этом рынке до сих пор является сюрпризом возможность определения риска убыточности полиса по аналогии с расчетом кредитного риска. То есть при помощи все того же скоринга. Убыточность полиса, то есть отношение выплат по страховым событиям к собранной премии, является целевой переменной риска в страховании и, на первый взгляд, ничего общего с дефолтом по кредиту не имеет. Но на самом деле, у обоих этих события общая природа – не аккуратность и пренебрежение собственными обязательствами со стороны субъекта.

С внесением полтора года назад поправок в закон «О кредитных историях», у страховых компаний появилась возможность получать кредитные истории своих клиентов. Поскольку для страховщиков, как и для кредиторов, кредитные истории представляют наибольший интерес именно с точки зрения возможности оценки риска, перед страховой индустрией и, соответственно, перед НБКИ (в котором хранятся кредитные истории 74-х миллионов россиян), встал вопрос построения математической модели, предсказывающей убыточность на основе данных из кредитных историй – страхового скоринга.

Такую зависимость уже достаточно давно обнаружили и активно используют страховщики разных стран. В России о такой корреляции знали и раньше, но до 2014 года на практике использовать не могли: закон «О кредитных историях» не позволял предоставлять кредитную историю не кредиторам. Практически сразу же после вступления в силу поправок начались работы по формализации упомянутой зависимости. В работе приняли участие эксперты НБКИ, актуарии крупнейших страховых компаний и специалисты FICO – автора самого популярного и эффективного страхового скоринга в мире.

К середине 2015 года было обработано более 5 миллионов страховых полисов и совпадение с базой кредитных историй составило порядка 80%. Рассчитанный на базе кредитных историй страховой скоринг, также как и в розничном кредитовании, учитывает качество обслуживания кредитных обязательств, типы кредитов и историю пользования заемными средствами. Для простоты использования НБКИ и FICO сохранили шкалу скоринговой модели – от 350 до 850 баллов. При этом низкий балл означает высокий риск убыточности полиса, а высокий балл — наоборот.

Результаты тестирования модели на реальных полисах в автостраховании оказались сопоставимы с кредитным скорингом: КАСКО, для которых модель рассчитывала низкий скоринговый балл (менее 625) оказались на 20% убыточнее полисов с высоким баллом (более 725). Этот результат был подтвержден как для московских полисов, так и для региональных. Еще более наглядные результаты были получены при анализе убыточности от конкретных страховых событий. Например, по ущербу от угона автомобилей убыточность полисов в низких диапазонах скоринга в 5 раз выше, чем для верхнего диапазона. Очевидно, что это связано с тем, что страховой скоринг НБКИ смог выявить недобросовестных граждан, которым банки уже перестали давать в долг из-за их плохой платежной дисциплины и высокой закредитованности, и они пошли в страховые компании, надеясь с помощью страховых выплат и обмана решить свои финансовые проблемы. Другими словами, страховой скоринг НБКИ оказался полезен для предотвращения страхового мошенничества.

И, наконец, успешность проделанной работы в автостраховании позволяет надеяться на то, что и в других видах страхования применимы аналогичные технологии. По мнению НБКИ и крупных страховых компаний, поиск и валидация зависимостей между ответственностью человека и его поведением по большинству страховых продуктов – дело ближайшего будущего.

Все самое главное, что отразилось в зеркале нескольких сотен газет, журналов и информагентств.
Раздел пополняется в течение всего рабочего дня. За обновлениями следите с помощью "Рассылки" или "Статистики разделов" на главной странице портала. Чтобы ознакомиться с публикациями, появившимися на сайте «Страхование сегодня» в определенный день, используйте календарь на текущей странице. Здесь же Вы можете сделать выборку статей из определенного издания. Для подборки материалов о страховании за несколько дней или за любой другой период времени воспользуйтесь "Расширенным поиском". Возможна также подборка по теме.
Редакция портала не несет ответственности за неточность, недостоверность или некорректность информации, изложенной в публикациях, и не вносит в них никаких исправлений за исключением явных опечаток.

Коммерсантъ, приложение, 11 ноября 2009 г.

«Надзор и санкции становятся жестче»

Немногим более полугода Федеральной службой страхового надзора (ФССН) руководит бывший депутат Госдумы и президент Всероссийского союза страховщиков (ВСС) АЛЕКСАНДР КОВАЛЬ. Как рассеялись иллюзии бывшего главного лоббиста страховой отрасли и к чему теперь стоит готовиться страховщикам, Александр Коваль рассказал в интервью BG. BUSINESS GUIDE: За время нахождения на посту главы ФССН какие новые [. ]

&nbsp Найти : главное , по изданию , по теме , за период &nbspПолучать: на e-mail , на свой сайт
&nbsp Рейтинги популярности



Смотрите также