Андеррайтинг является одним из основных операционных бизнес-процессов страховой деятельности и заключается в принятии на страхование или отклонении заявленного объекта страхования на основе оценки присущих этому объекту индивидуальных рисков с целью формирования или корректировки условий договора страхования и определения страхового тарифа [1].
Как механизм поддержки финансовой устойчивости качественный андеррайтинг способствует формированию у страховщика сбалансированного и рентабельного страхового портфеля.
Таким образом, организация эффективного управления андеррайтингом, в том числе на основе современных информационных технологий, является одним из необходимых условий обеспечения эффективности страховой деятельности.
Как показывает практика, в страховых компаниях задачи управления андеррайтингом решаются с помощью автоматизированных систем или подсистем, интегрированных в их корпоративные информационные системы в качестве специализированных компонентов.
Автоматизированная система управления (АСУ) андеррайтингом должна поддерживать следующие функции [10]:
– консолидацию и отслеживание учетной информации;
– анализ информации, собранной из различных источников данных;
– анализ исторических данных по договорам и убыткам страхования;
– автоматическое оповещение андеррайтера о проблемных ситуациях и др.
По своим функциональным и архитектурным особенностям АСУ андеррайтингом относится к категории проблемно-ориентированных систем обработки страховой учетно-аналитической информации, обеспечивающих управление операционными бизнес-процессами страховой деятельности.
Особенности моделирования и реализации таких систем представляют научный и практический интерес.
Целью работы является разработка АСУ андеррайтингом в имущественном страховании.
Предлагаемая АСУ может быть использована андеррайтерами страховой компании для поддержки принятия управленческих решений при страховании имущественных рисков.
Методика управления андеррайтингом
В теории и практике страховой деятельности вопросам автоматизации управления андеррайтингом в имущественном страховании уделено достаточно много внимания [9].
Следует отметить, что современные подходы к организации операционных бизнес-процессов страховой деятельности направлены на уменьшение роли андеррайтера при продаже типовых страховых продуктов.
Так, для расчета премий по договорам страхования используются страховые калькуляторы, которые входят в состав автоматизированных рабочих мест страховых агентов и реализуют алгоритмы определения тарифов типовых страховых продуктов на основе введенных параметров [7].
Как правило, андеррайтинг применяется в процессе заключения или пролонгации договора страхования в нестандартных ситуациях, к которым можно отнести следующие:
– наличие негативной страховой истории у существующего клиента (страхователя) компании;
– возникновение у страхового агента подозрений в попытке страхового мошенничества со стороны потенциального клиента компании.
В этих случаях андеррайтер должен принять управленческое решение об использовании повышающего поправочного коэффициента при расчете тарифа или отказе от заключения договора страхования с клиентом.
В зарубежной практике страхования для информационной поддержки задач анализа, оптимизации и мониторинга страхового портфеля клиентов, а также оценки вероятности мошенничества с их стороны используются скоринговые системы [3].
Однако такие системы эффективны при наличии у страхового сообщества единой базы данных, содержащей информацию о договорах и убытках по добровольным видам имущественного страхования за длительный период.
Следует отметить, что методики страховщиков по оценке рисков и выработке решений по ним для перечисленных выше нестандартных ситуаций отличаются индивидуальной спецификой, обусловленной особенностями ведения страховой деятельности и условиями заключения (пролонгации) договоров по имущественным видам страхования в конкретной страховой компании.
Разрабатываются данные методики на основе аппарата актуарной математики [5].
Так, в страховой компании ОАСО «АСтрО-Волга» (г. Тольятти) для выработки решения по заключению или пролонгации договора имущественного страхования с проблемным клиентом компании использовалась функция оценки риска
О = Ψ(Q, Kv),
где Q = V/P – показатель убыточности страхового портфеля клиента, определяемый в виде отношения суммы выплат V по закончившимся договорам клиента к совокупной страховой премии P по этим договорам за определенный период. Если указанный показатель приближается к абсолютным размерам нетто-ставки по данному виду страхования или превышает ее, то это свидетельствует о высоком уровне убыточности и является основанием для использования повышающего поправочного коэффициента при расчете тарифа по договору страхования с ним [8]; Kv – количество страховых событий по закончившимся договорам клиента за определенный период. В некоторых страховых компаниях данный показатель используется при расчете индивидуального тарифа клиента для добровольных видов имущественного страхования на основании коэффициента бонуса-малуса (скидки или надбавки к тарифной ставке) клиента.
Алгоритм выработки управленческого решения о заключении (пролонгации) договора страхования с проблемным клиентом компании имеет вид, представленный на рис. 1.
Функция оценки риска O задается в табличной форме (табл. 1).
Другой немаловажной задачей андеррайтера является своевременное обнаружение и пресечение страхового мошенничества со стороны потенциальных клиентов компании.
Следует отметить, что у отечественных страховщиков, особенно на региональном уровне, существует практика обмена оперативной информацией о неблагонадежных клиентах, представляемой в виде так называемых «черных списков», которые ведутся сотрудниками служб безопасности компаний, главным образом по автострахованию.
Указанная информация консолидируется с корпоративной базой данных страховой компании и используется для решения задач управления андеррайтингом.
Рис. 1. Блок-схема алгоритма выработки решения по заключению (пролонгации) договора страхования с проблемным клиентом компании
Рассмотрим алгоритм поиска клиента в «Черном списке» (ЧС).
В корпоративной базе данных страховой компании клиент может быть описан в виде набора атрибутов:
C = (A1, A2,…, An, B),
где A1, A2,…, An – атрибуты клиента, которые в совокупности обеспечивают его однозначную идентификацию (например, фамилия, имя, отчество, дата рождения, серия и номер паспорта или водительского удостоверения); B – признак присутствия клиента в ЧС.
Таблица 1
Пример шкалы оценки риска заключения (пролонгации) договоров имущественного страхования
|
Q |
Kv |
O |
|
1,0–2,0 |
< 3 |
Использовать при расчете тарифа коэффициент 1,2–1,4 |
|
2,1–3,0 |
3 |
Использовать при расчете тарифа коэффициент 1,5–1,7 |
|
> 3 |
> 3 |
Рекомендован отказ в страховании |
Блок-схема алгоритма идентификации клиента в ЧС изображена на рис. 2.
Рис. 2. Блок-схема алгоритма идентификации клиента в «Черном списке»
Методология моделирования АСУ андеррайтингом
Для повышения эффективности АСУ андеррайтингом в процессе ее разработки использована методология моделирования проблемно-ориентированных систем сбора и обработки страховой учетно-аналитической информации, основанная на объектно-структурном подходе [6].
Программное обеспечение АСУ андеррайтингом, структурно-функциональная схема которой изображена на рис. 3, реализовано в рамках аналитического блока автоматизированной информационной системы страхового учета, разработанной на базе технологической платформы для автоматизации страховой деятельности «1С: Континент – Страхование 8» [4].
Рис. 3. Структурно-функциональная схема АСУ андеррайтингом
В качестве механизма реализации функции оценки риска в АСУ используется объект «Страховой контролер», построенный на основе конечного автомата, поведение которого описывается с помощью выражения
zk(t) = ψ[q(t), kv (t)],
где zk ∈ ZK – состояние страхового контролера; ψ ∈ Ψ – функция переходов страхового контролера.
Хранилище данных АСУ (рис. 4) реализовано в технологии ROLAP на основе базы данных корпоративной информационной системы страховой компании.
Таблица фактов «Страховой портфель клиента» создана в результате трансформации соответствующего элемента диаграммы классов АСУ, при построении которой использована схема наследования объектов ее логической модели на основе суперкласса «Страховой портфель».
Такое решение обеспечило простоту адаптации АСУ андеррайтингом к специфике ведения страховой деятельности конкретным страховщиком.
Анализ данных и оповещение андеррайтера о проблемной ситуации реализованы на уровне модуля операционной отчетности системы.
В АСУ предусмотрена возможность настройки объектов базы данных и бизнес-логики для реализации методики управления андеррайтингом конкретной страховой компании.
Для ускорения проверки клиентов по ЧС последний экспортируется в виде обновляемого DBF-файла в отдельную подсистему для обработки с помощью приложения, реализованного в среде Visual FoxPro [2]. Ключевым объектом бизнес-логики подсистемы также является объект «Страховой контролер», метод которого реализует описанный выше алгоритм идентификации клиента в ЧС.
Рис. 4. Диаграмма хранилища данных АСУ андеррайтингом (ROLAP, «звезда»)
Заключение
Использование АСУ, разработанной на основе методологии моделирования проблемно-ориентированных систем сбора и обработки страховой учетно-аналитической информации, обеспечивает поддержку принятия решений, направленных на повышение эффективности андеррайтинга в имущественном страховании, и, как следствие, способствует формированию у страховщика сбалансированного и рентабельного страхового портфеля.
Рецензенты:
Зибров П.Ф., д.т.н., профессор, Тольяттинский государственный университет, г. Тольятти;
Туищев А.И., д.т.н., профессор, Тольяттинский государственный университет, г. Тольятти.