最初の自動車保険証券は、1898年2月、旅行保険会社からニューヨーク州バッファローのトルーマン・マーティン博士に販売されました。データを重視する私にとって気になるところは、1903年、自動車用走行距離計の特許が初めておりたことです。走行距離計が自動車の標準機能になるのは1920年代になってからのことです。自動車保険証券が生まれてまだ間もない頃は、業界はこのような単純なデータでも手に入れられませんでした。
さて、保険業界がデータ消費者の中でも最も重要な存在の一つとなった現代に早送りします。昔、保険会社は車の走行距離などのデータさえも手に入れることができませんでしたが、現在一部の会社は、運転手がデバイスを設置したりソフトウェアをインストールしたりできるようにし、それらによって保険会社は運転挙動に関するリアルタイムのデータを取得しています。
保険業界でどれほど急速な変化が起こっているかは、下のグラフで明らかです。Google Scholarの記事のうち、保険における予測分析関連の記事件数はこの数年増加しています。
このグラフを見ると、データ分析の新しい世界から取り残された気分になるでしょう。定期的にデータを扱う人でさえ、少し圧倒されます。保険会社Lemonadeは、新しい予測分析モデル実装の成功について説明する際に、こう言っています。「古い会社が簡単に採用して適応できるものではありません。このツールと手法が中核設計原則として構築されていない会社に、それらを接ぎ木することは困難です。」1
幸い、データ管理と予測分析の価値が高まるにつれて、 Lemonadeのモデルを採用して業界の変化に乗じる必要はなくなっています。
実世界での予測分析の適用
保険業界における関連の予測分析ユースケースを、いくつかご紹介します。
例 1
高度な分析とサードパーティのデータを使用して、見積もりの提供と、保険契約が拘束力を持つようにすることを、数日ではなく数分で行う。2
例 2
顧客離れを予測して、顧客を維持するための適切な措置を講じる。3
例 3
生命保険のリスクを予測し、最良の結果を得るために複数のモデルを迅速に検討する。4
MINITABの予測分析ソリューション
Minitabは、データをこれまで以上に簡単に利用できるよう、堅牢なツールを開発しました。
以下を検討してみてください。
Minitab Statistical Software を活用すると、TreeNet®やRandom Forests®などの革新的な予測分析モデルを使用して、データのより深い洞察を取得することができます。隣接するオフィス街2か所について損害保険のリスクプロファイルを比較する場合でも、インランド・マリン保険の不正請求にフラグを立てる場合でも、この強力な予測分析ツールがあれば、データからより深い洞察を得ることができます。
Minitab Model Ops があれば、Minitab Statistical Softwareで構築したモデルを展開できます。これにより、Webフォームに入力するだけであっという間にモデルから新しい予測を取得できます。たとえば、Webフォームに少し入力するだけで、強力なモデルから予測を生成し、新しい顧客に対してビジネスの見積もりを提出することができます。
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最後のまとめ
このツールはすべて単独でも強力ですが、組み合わせることでさらに強力になります。Minitabの信頼できるツールを使用して、データから必要な洞察をより早く簡単に得ることができます。
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出典：
1: Lemonade: How Our Newest Predictive Model Can Take Us to the Next Level of Precision Underwriting and Pricing
2: McKinsey: How Data and Analytics Are Redefining Excellence in P&C Underwriting
3: LUT University: Predicting the Customer Churn with Machine Learning Methods - CASE: Private Insurance Customer Data
4: Springer Link: Risk Prediction in Life Insurance Industry Using Supervised Learning Algorithms