降低費率精算上的人為介入,機器學習正在發揮功能

發佈日期 / 2024-08-30詹芳書 教授-東吳大學
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降低費率精算上的人為介入,機器學習正在發揮功能

〈本專區由Yahoo邀約採訪編輯〉


在保險業,精算科學扮演著核心角色,負責評估風險並確定保費。然而,傳統的費率制定過程往往依賴於精算人員的人工判斷,這不僅耗時且容易出錯。隨著科技的進步,機器學習已開始在精算領域展現其潛力,尤其是在降低人為錯誤和提高效率方面。

保險費率表的視覺檢查難度
一般來說,保險費率表包含了大量的變數和計算,這使得即使是經驗豐富的精算師也難以僅憑肉眼發現其中的錯誤。這些費率表通常涉及複雜的數學公式和條件,其中一點小錯就可能導致巨大的財務影響。因此,如何提高費率表的準確性,一直是業界關注的重點。

精算人員的互相檢查和外部審核機制
在傳統模式下,費率的制定通常依賴於內部精算團隊的相互檢查以及監理機構的審查。這個過程包括多層審核,每一層都旨在捕捉前一層可能遺漏的錯誤。然而,這種人工審核過程不僅耗時,而且往往依賴於精算師的專業判斷和經驗,並不能完全排除錯誤的可能。

人工檢查的局限性
即使是最細心的精算師,也難以完全識別出結構性的錯誤,這些錯誤往往隱藏在數據的深層關聯或複雜的模型設定中。這類錯誤通常不會在日常的審核過程中被發現,除非進行深入的統計分析或模型檢驗。

真實世界的例證:機器學習於小額終老保險的應用
筆者曾經看過一家保險科技公司透過機器學習工具去比較過眾多公司銷售的小額終老保險的費率表,發現一個有趣的現象,就是在這一類接近政策型保險的商品中,各公司居然在相同保額與投保條件下的費率表上有很大的差異。利用同一張生命表、附加費用率上限為10%及前三年死亡保險金不得超過所繳保費加計2.5%等限制條件下,各家公司在不同的年齡的保費有0%5%的差異。究其原因,原來是在更換經驗生命表時,精算人員只記得考慮了某些限制,卻漏了將保費與年齡的結構調整至合理的情況,因此造成在某些年齡中,保費可能少收的情況。當然,少收保費可能是犧牲了股東的權益,但卻顯示出精算的不之處。從這個例子中,我們可以先清楚地發現,精算師與精算作業上盲區,必須有賴於新的科技來補足。

保險費率制定的考量因素
釐定保險費率時,精算師需要考慮多種因素,如保險市場的競爭狀態、法規要求、以及公司的業務策略等。這些因素之間的互動可能會對最終的費率產生重大影響。例如,為了在競爭激烈的市場中保持競爭力,公司可能需要調整費率以吸引客戶,但同時又不能違背監管要求。

錯誤計價的長期影響
若保費計算發生錯誤,長期將對保險公司造成重大的財務風險。例如,若保費過低,公司可能需要提存保費不足準備金來應對未來的理賠壓力;相反地,若保費過高,則可能導致客戶流失,影響公司的市場佔有率。

機器學習可降低精算上的人為缺陷
機器學習技術提供了一種高效的解決方案,可以透過數據分析和模式識別來優化費率計算。這些技術能夠處理大量數據,識別其中的潛在錯誤和規律,從而幫助精算師準確地釐訂費率。此外,機器學習還可以自動化許多繁瑣的計算過程,減輕精算師的工作負擔,並加速產品的市場推廣時間。
 
隨著機器學習技術的進步,保險業的費率釐定過程必須加快改革。透過新的數據分析技術,不僅可以減少人為錯誤,提高工作效率,還能夠在競爭激烈的保險市場中保持企業的競爭力。未來,我們可以期待這些技術在保險業的更多領域發揮其重要作用。

詹芳書 教授-東吳大學
現任東吳大學教務長、財務工程與精算數學系教授、南山人壽保險股份有限公司獨立董事及台灣風險與保險學會理事;曾任東吳大學商學院副院長、財務工程與精算數學系主任、台灣風險與保險學會監事、國際康健人壽保險股份有限公司獨立董事、陸家嘴國泰人壽保險股份有限公司獨立董事;專長為精算科學、保險財務管理、清償能力分析及保險商品創新。

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