Андрей Крупнов: Дискриминирующие факторы в страховании

Как рассчитывать индивидуальные тарифы?

Борьба с дискриминацией в страховании полностью меняет подход к оценке рисков.

Мы привыкли к тому, что страховая премия определяется такими факторами как возраст, род занятий, семейное положение, место жительства и т.п. Есть факторы, которые на законодательном уровне признаны дискриминационными (национальность, религиозные верования и пр.) и из расчёта рисков исключены (как минимум, официально).

Мне пару раз приходилось давать комментарии о допустимости использования тех или иных признаков при расчёте тарифов, и я всякий раз говорил, что чем меньше факторов мы исключаем из модели, тем выше её потенциальная точность, и что только статистика должна решать, какой фактор использовать при расчёте тарифа, а какой нет.

Тем большим удивлением для меня явилась статья, в которой утверждается, что любое распределение людей по демографическим группам и расчёт тарифов на их основании является дискриминацией, «без но и если». Это не просто частное мнение одного человека, его поддержала редакция серьёзного британского страхового портала Insurance Edge (собственно, вверху как раз редакционный комментарий).

Но и мнением одного профессионального портала можно пренебречь. Однако ещё с конца 2012 года в ЕС запрещено по-разному тарифицировать страхователей на основании их пола. В 2016 году Служба по надзору за финансовыми рынками Великобритании (FCA) признала тарификацию на основе сегментирования по признакам возраста, типа занятости и т.п. ценовой дискриминацией третьей степени (групповым ценообразованием). В 2019 году Департамент страхования штата Калифорния провёл исследование, по результатам которого дискриминационными были признаны такие факторы, как, например, доход и образование страхователей. Был предложен законопроект о запрете страховым компаниям использовать эти факторы при тарифообразовании.

В январе 2020 года вышла совместная статья 4 авторов, как принадлежащих к академическим кругам, так и прикладных актуариев, под названием «Недискриминационное ценообразование в страховании» (Discrimination-Free Insurance Pricing), где авторы, с формулами в руках доказывают, что одного только исключения дискриминационных факторов из расчёта тарифа недостаточно, и нужно ещё и обеспечить отсутствие непрямой дискриминации, когда дискриминирующие факторы могут быть определены косвенным образом из недискриминирующих.

Таким образом, традиционные принципы андеррайтинга находятся под серьёзной угрозой, и индивидуализация тарифа на основе использования максимально большого количества демографических параметров страхователя выглядит наименее перспективным решением.

Единственной приемлемой альтернативой существующему (пока ещё) подходу является тарификация на основании индивидуального риск-профиля страхователя. Который должен быть определён на основе недискриминирующих факторов. Лично я вижу только один реальный способ реализовать этот подход, и именно он набирает популярность (теперь уже окончательно понятно, почему) на всех ведущих страховых рынках.

Речь, конечно же, идёт о персонализированном риск-мониторинге с помощью устройств интернета-вещей, позволяющих составить риск-профиль, специфичный для данного конкретного человека и конкретного вида страхования, не задавая вообще никаких вопросов. В автостраховании это телематика, в страховании жизни и здоровья – носимые устройства, в страховании имущества – системы «умного дома» и т.д.

Принятое сейчас направление, в котором идёт индивидуализация тарифов, рискует в самой непосредственной перспективе оказаться тупиковым, даже если наш регулятор откажется следовать общемировым тенденциям. Это означает потерянное время и много денег для тех, кто будет упорствовать на этом пути. Лучше с самого начала развиваться в правильном направлении.