U prethodnoj deceniji razvoj aktuarskih modela je u velikoj meri uslovljen razvojem računara u smislu obrade podataka, pa se sve više oslanjaju na prediktivne analize i modele od kojih je „generalizovani linearni model“ jedan od najzastupljenijih
Određivanje cene osiguranja je postupak, koji u društvima za osiguranje sprovodi aktuar u saradnji sa ostalim stručnim službama društva. Ovaj proces za osiguravače ima veliki značaj jer bi, u zamenu za prenos rizika, društvo za osiguranje trebalo da ustanovi fer premiju osiguranja koju ugovarač osiguranja plaća da bi bio osiguran u slučaju da pretrpi finansijski gubitak.
Kod određivanja cene osiguranja dva pitanja se izdvajaju kao najbitnija, a koja se odnose na određeni homogeni (u pogledu rizika) skup ugovora o osiguranju:
- Koliko će biti šteta ili kolika je frekvencija?
- Koji će biti iznos tih šteta ili kolika je prosečna šteta?
Aktuari imaju zadatak da na pravi način ocene ove parametre, što je kod nekih proizvoda osiguranja teško na pravi način uraditi iz realnih razloga (nedostatak odgovarajućih podataka), ali je kod proizvoda koji imaju strukturirane podatke i odgovarajući obim podataka moguće na pravi način oceniti fer premiju osiguranja.
Mnogi tradicionalni aktuarski modeli izračunavanja premije osiguranja podrazumevaju takozvanu jednodimenzionu analizu podataka o frekvenciji i prosečnoj šteti: analiza prema starosti vozača ili analiza prema starosti vozila (primer za kasko osiguranje motornih vozila). Ovakva vrsta analize je u pogledu donošenja zaključaka o samom portfelju društva u svakom smislu dobra, međutim u praksi se može desiti da navedeni parametri po kojima se vrši jednodimenziona analiza budu u visokoj korelaciji – primer: mladi vozači voze starije automobile i obrnuto; pa se na osnovu toga može desiti da se ovaj efekat pri analizi određivanja premije osiguranja duplira i dovede do veće ili neadekvatne predložene premije osiguranja.
Uglavnom u prethodnoj deceniji razvoj aktuarskih modela je u velikoj meri uslovljen razvojem računara u smislu obrade podataka, pa se sve više oslanjaju na prediktivne analize i modele od kojih je „generalizovani linearni model” jedan od najzastupljenijih. Prednost ovog modela je u tome što je moguće oceniti frekvenciju (verovatnoću ostvarenja štetnog događaja) i prosečnu štetu (iznos štete), a samim tim i riziko premiju osiguranja (deo premije osiguranja od koga se pokrivaju nastale štete) uzimajući u obzir istovremeno sve statistički relevantne prediktore – starost vozila, starost vozača, teritorijalno pokriće i ostale dostupne podatke.
Razvoj statističkih software-a (jedan od najpopularnijih je R) u velikoj meri olakšavaju samo sprovođenje ovakvih analiza. Prednosti navedenog software-a su sledeće:
- brzina manipulacije podataka,
- uspostavljene i spremne za korišćenje biblioteke koje se tiču prediktivnih modela,
- razumljiv i jednostavan programski jezik prilagođen radu sa podacima i najveća prednost je cena – besplatan je.
Zastupljenost ovakvih prediktivnih analiza je sve veća u društvima za osiguranje, a samim tim je i značaj edukacije u ovom smeru postao važan. Pri sprovođenju analiza ovakvog tipa neophodno je da podaci budu homogeni u smislu rizika, kako bi model pružio adekvatne zaključke.
Navedeni model ima i prediktivni karakter. Nakon treniranja – učenja modela koje se uglavnom sprovodi na 70% – 80% podataka, može se izvršiti testiranje modela na preostalim podacima i utvrditi tačnost modela upoređivanjem predviđenih šteta po modelu i stvarnih šteta na testnom delu podataka.
Prednosti navedenih analiza su jasne i potreba za sprovođenjem istih je sve veća iz više aspekata. Modeli koji se koriste su generalni (i sam naziv navedenog modela to govori) što u osnovi znači da su primenljivi na sve proizvode, naravno uz uslov da je obim podataka dovoljan. Međutim, sama primena modela se razlikuje u zavisnosti od portfolija na kom se model primenjuje. Kvalitet podataka, obim podataka, izabrani prediktori, utvrđivanje statistički značajnih prediktora samo su neke od odluka koje se donose pri sprovođenju ovakvih analiza. Nivo razumevanja modela, statističkih raspodela i koncepta koji se upotrebljavaju može odrediti kvalitet dobijenih rezultata i doprineti boljoj oceni nivoa premije osiguranja, pa je edukacija u pogledu ovoga putem dostupne literature neophodna.
Petar Jovanović, direktor Službe za aktuarijat „Triglav osiguranja“
