予測分析により、加速引受をいかに正確に行えるか
保険業界における効率性の需要は、かつてないほど高まっています。顧客は、迅速でデータ駆動型のサービスという課題を保険会社に突きつけています。そのため、加速引受は近年普及している慣行であり、顧客満足度を向上させ、保険会社のリソース配分を最適化するのに貢献しています。加速引受により、保険申請者は完全な健康診断や血液検査パネルなしで保険の補償を受けることができます。
しかし、限られたデータで精度を達成することは、依然として大きな課題です。Minitabの予測分析ツールは、このプロセスを強化するための堅牢でデータ駆動型のソリューションを提供します。
回帰ツリーを使用した承認済みプロファイルの分析
Minitab Statistical Softwareを使用して、加速引受の承認を受ける可能性が最も高い申請者の特性について、詳しく学びたいと考えました。Minitabの予測分析モジュールで 回帰ツリー（CART®）機械学習アルゴリズムを使用しました。回帰ツリーは、データを類似した応答値に最もよく分離する予測因子設定に基づいて、データをパーティションに分割するyes/noルールのセットを作成することによって機能する決定ツリーアルゴリズムを使用します。このツールを使用することで、次のことを実現できました。
- 加速引受に影響を与える最も重要な変数を特定。
- 加速引受の承認低下または上昇につながる可能性が最も高い予測因子設定の組み合わせを発見。
- 調査結果を視覚化。
- 簡単に理解・使用でき、リアルタイムでプロセスに適用できるビジネスルールを作成。
CART®決定ツリーは、加速引受を承認（=1）または却下（=0）する決定に影響を与える主要な申請者の特徴（予測因子）を特定しました。
相対変数重要度チャートには、予測因子の有意性が表示されます。この図は、保険会社が年齢を最も重視しており、次にBMI、病歴、性別を重視していることを示しています。
予測して改善
設定では、各予測変数の値を入力できます。予測セクションには、加速引受の承認率が上昇する可能性を示す適合値が表示されます。例えばこの予測モデルでは、保険会社は加速引受で誰が承認または却下されるかを予測することができます。
例えば、私たちのシナリオによると、BMI23、年収が12万ドル、心臓病の病歴、健康良好、血圧とコレステロール値がボーダーライン、喫煙および適度な飲酒習慣のある56歳の既婚男性は、加速引受において拒否され、従来の引受プロセスにリダイレクトされる可能性が66.7%です。
これにより、保険会社はリソース配分をより正確に予測することができ、加速引受の可能性について潜在顧客とよりオープンな対話を行うことができます。
保険業界モジュールにある業界ソリューションの詳細を読むMinitabで保険引受プロセスを最適化
Minitabの強力な予測分析モジュールを活用することで、保険会社は、加速引受プロセスの精度を大幅に高め、効率と顧客満足度の両方を高めることができます。
Minitab Statistical Softwareの無料トライアル版を今すぐダウンロードしましょう！
This blog post was written by Jay Jeon, a summer intern at Minitab in 2024.