скоринг автомобилей что это
Скоринг ОСАГО: почему не проходит полис?
Если полис никак не проходит, такая ситуация очень нервирует как автовладельца, так и страхового агента. Но как выйти из ситуации быстро, с наименьшими потерями сил и времени? Своими соображениями по этому вопросу поделился специалист нашего направления «Страхование» Филипп Булаков.
В чем может быть проблема?
На сегодняшний день ОСАГО по-прежнему остается самым популярным продуктом в страховании. ОСАГО востребовано как у самих клиентов, так и у профессиональных, и только начинающих агентов.
В силу своей повышенной актуальности, данный вид страхования привлекает внимание мошенников. Вот почему возникает ряд факторов, из-за которых оформление полиса в стандартном калькуляторе Е-ОСАГО периодически становится невозможным, например:
1. Ограничения по собственнику и водителям. В этом случае скоринговая машина смотрит на задолженности по штрафам, налогам и кредитам.
2. Ограничения по региону. Здесь скоринг смотрит на убыточность по прописке собственника.
3. Ограничения по автомобилю. Идет проверка истории транспортного средства, ДТП, собственников и т.д. У старых (от 20 лет) автомобилей шансов меньше, так как у страховщика возникают риски по состоянию транспортного средства.
Какие могут быть последствия?
Нужно помнить, что у должников шансы приобрести Е-ОСАГО значительно ниже. Страховщики не видят состояние автомобиля, что также влияет на успех, а статистика убыточности в регионах меняется слишком часто.
Но не путайте все выше написанное с отказом в страховании! Скоринг лишь ограничивает оформление Е-ОСАГО, призывая клиента обратиться в офис компании, где смогут убедиться, что человек настоящий, а его автомобиль – в нормальном состоянии и на ходу.
Что делать агенту/пользователю Workle?
На Workle уже давно присутствует несколько замечательных офферов по ОСАГО, а именно: прямые ссылки на оформление ОСАГО от «Альфастрахования» и ОСАГО от «Росгосстрах».
При нажатии на кнопку «Оформить» происходит переход на сайт партнера («Альфастрахование» или «Росгосстрах», в зависимости от вашего выбора), где от лица клиента осуществляется оформление полиса. Проходимость полисов при таком оформлении значительно лучше, скоринг более мягок, как клиенту, так и к его автомобилю.
Что важно помнить при оформлении полиса ОСАГО по реферальной ссылке
1. Оформление и регистрация должны быть от лица клиента. Как вариант, можно сделать новый e-mail для регистрации (не себя).
2. Часто на последних шагах оформления система просит прикрепить документы. Это не отказ! Прикрепляйте документы, получайте одобрение и оформляйте.
3. Если же после всех попыток система перекидывает вас на Е-Гарант, советуем согласовать оформление и доплату с клиентом, а затем закончить оформление ОСАГО там. Так вы не потеряете клиента и, возможно, через год легко его пролонгируете.
На этом все. Не забывайте про наш основной калькулятор Е-ОСАГО, там большой выбор компаний и выше шанс найти решение для клиента.
Желаем вам упорства.
Удачных продаж и не сдавайтесь!
Скоринг ОСАГО – что это?
В работе страхового агента часто можно встретить такие выражения как: «не прошел скоринг», «очень жесткий скоринг» и т.д. Что это означает?
Сам термин «скоринг» пришел в страхование из банковской сферы, где он используется для оценки кредитного качества заемщиков. В дословном переводе «скоринг» означает «получение очков».
Страховщики используют скоринг во многих видах страхования. И прежде всего, конечно же, в ОСАГО.
Что такое скоринг в ОСАГО, как он работает и для чего нужен
В первую очередь скоринг в ОСАГО нужен для того, чтобы оценить вероятность и объем убытков, которые может понести страховая компания, если заключит договор с тем или иным клиентом.
При оценке для каждого страхователя вычисляется скоринговый балл. Он будет зависеть от таких показателей, как:
Баллы начисляются по каждому показателю. Например, возраст водителя 18 лет – 0 баллов, возраст 45 лет – 100 баллов. Или новая иномарка – 100 баллов, старенький ВАЗ – 0 баллов, и т.д.
Затем баллы по всем показателям суммируются. В конечном итоге получается один интегральный показатель от 0 до 1000 баллов.
Страховая компания, например, считает, что ей интересны все страхователи, набравшие 700 и больше баллов.
Таким образом, если итоговое значение набранных баллов выше 700, то клиент интересен страховой компании. Ну и, соответственно, если набранный рейтинг ниже 700, то клиент получает отказ.
Такая оценка и называется в ОСАГО – скоринг.
Безусловно, такой инструмент необходим стрховщикам. Потому что он позволяет понять, кто лучше: малоопытный 30-летний водитель на новом автомобиле или 45-летний водитель на древнем автомобиле со стажем вождения 25 лет.
Скоринговые системы
Страховой скоринг ОСАГО проводится страховыми компаниями при каждом обращении клиента за полисом автогражданки. Проверка проводится независимо от того, где делается расчет, в офисе или через интернет.
Все расчеты и анализ производит внутренняя аналитическая система страховой компании.
Такие системы помогают страховщикам минимизировать убытки, выявлять мошенников и аварийных водителей, а также другие риск-факторы.
Скоринг производится на основании предоставленных клиентом документов. Данные заносятся во внутреннюю информационную систему компании, после чего производится анализ и определяется скоринговый балл.
Для достижения высокой финансовой устойчивости каждая страховая компания определяет свой уровень допустимости риск-факторов. В результате, как только страховой портфель будет подходить к нежелательным значениям, скоринг ужесточается. Более того, компания может и вовсе приостановить продажи ОСАГО.
Также при проверках могут использоваться другие специальные фильтры, такие как фильтр на неправильно введенные данные. Система может проверять, правильно ли указана дата начала стажа. Кроме того, может использоваться фильтр на двойное страхование в разных страховых компаниях. А также существуют и другие фильтры и ограничения.
В результате всех проверок система покажет, прошел клиент скоринг или нет. Если клиент не прошел скоринг ОСАГО и существует высокая вероятность убытка, то в результате оформление договора ОСАГО будет не одобрено страховой компанией, следовательно клиент получит отказ.
Примечательно, что по закону об ОСАГО отказ в оформлении договора недопустим. Но также нужно понимать, что ни одна страховая компания не будет рисковать своим финансовым благополучием ради убыточных клиентов.
Как устроен скоринг в индустрии каршеринга. Часть 1. Обзор популярных инструментов на реальных данных
Каршеринг, несмотря на свою молодость, — одно из самых активно развивающихся направлений в автобизнесе России. С момента запуска первой компании прошло 5 лет, и сегодня на рынке работают более 25 операторов, специализирующихся на краткосрочной аренде. С развитием каршеринга накапливаются данные о пользователях, и вот уже у каршеринга, как у банков, появляется некая система скоринга клиентов. Она также опирается на возраст, пол, стаж вождения, однако здесь рассматривается не история ваших кредитов, а история поездок. Одной из целей такого скоринга, помимо платежеспособности, валидации водительского удостоверения, штрафов, является предсказание вероятности ДТП для конкретного водителя.
В этой статье мы разберем логику работы алгоритмов скоринга пользователей каршеринга, которые будут опираться только на возраст и стиль вождения. Помимо этих параметров, и для получения более точных результатов, могут быть использованы — социальный статус, поездки с детьми, активность в социальных сетях и информация с камеры в салоне автомобиля. Однако, сегодня остановимся на двух базовых — возраст и стиль вождения.
Отметим, что в статье мы продемонстрируем логику работы скоринга на примере водительской активности 50 000 пользователей и 260 000 поездок. Все данные были анонимизированны. Кроме того, мы использовали данные по 220 ДТП, совершенных с Москве и МО.
В каршеринге автомобиль – это средство производства прибыли, причем купленное на кредитные деньги. При таком подходе важно его использовать максимально эффективно, не допуская простоев. А если автомобиль попал в ДТП, то оформление документов со страховщиком, согласование, заказ запчастей и собственно ремонт могут занимать значительное время, от нескольких дней до месяцев. Скоринг может предиктивно выявить потенциальные ДТП, и на его основе можно давать обратную связь клиентам о рисках небезопасного вождения.
Для операторов каршеринга важно сохранить свое имущество и заработать на нем. Таким образом, каршеринговая платформа просто обязана собирать всю возможную информацию об автомобиле и о происходящем с ним. По каждой поездке автомобиль каршеринга собирает телематические данные – точки поездки с интервалом не более 1 сек и показатели автомобиля в этих точках (скорость, обороты, ускорения, статусы дверей и окон и т.д.).
Возраст
При оформлении договора с оператором каршеринга водитель обязан указать свой возраст и стаж вождения. Основываясь на этих данных, мы можем построить следующую гистограмму.
Figure 1. Возраст пользователей
На Figure 1 изображена гистограмма возрастов пользователей каршеринга. По горизонтальной оси – возраст пользователей, по вертикальной – их количество, пунктирной линией отмечена медиана – 30 лет. Похоже на нормальное распределение и ярко выраженные всплески количества пользователей с возрастом 25, 30 и 35 лет.
Затем рассмотрим распределение возрастов пользователей, определенных виновниками ДТП.
Figure 2. Возраст пользователей с ДТП
На Figure 2 изображена гистограмма распределения возрастов пользователей виновных в ДТП, по горизонтали – возраст пользователей, по вертикали – количество пользователей. Опять же пунктирной линией отмечена медиана – 26 лет. Таким образом видно, что пользователи моложе 26 лет чаще других являются виновниками ДТП.
По гистрограмме понятно, что половина ДТП произошла по вине группы, составляющей четверть пользователей (пользователи не старше 26 лет). Аналогично группа пользователей старше 30, составляющая половину от общего количества, сгенерировала лишь четверть ДТП.
Таким образом, получаем, что вероятность ДТП у пользователей не старше 26 лет в четыре раза выше, чем у пользователей старше 30. Что привлекает дополнительное внимание к более молодой группе пользователей со стороны операторов каршеринга. Неслучайно, у многих операторов возрастные требования начинаются не с 18 лет, а с 21 года. Каршеринги также желают видеть среди своих пользователей опытных водителей и указывают стаж от 2 лет, тем самым отметая неопытных молодых водителей.
Стиль вождения
Со стилем вождения дела обстоят сложнее. На данный момент в индустрии есть устоявшаяся модель для определения стиля вождения – модель подсчета резких ускорений и торможений. Рассмотрим ее подробнее.
Figure 3. График изменения скорости автомобиля.
Если скорость автомобиля за интервал времени ∆t≤3сек. увеличивается на ∆s≥15 км/ч, то в этом интервале времени автомобиль резко ускоряется. Аналогично, если за интервал времени ∆t≤3 сек. Скорость автомобиля уменьшается на ∆s≥15 км/ч, то в этом интервале времени автомобиль резко тормозит. ∆t и ∆s являются параметрами модели и могут быть изменены как в большую, так и в меньшую сторону. К примеру, на графике 3 изображена зависимость скорости автомобиля от времени, и в интервал с 8ой по 11 секунду скорость автомобиля резко увеличилась с 20км/ч до 40км/ч, а в интервал с 15ой по 18ую секунды скорость резко упала с 60км/ч до 30км/ч.
A – число резких ускорений на маршруте, B – число резких торможений. На Figure 4 показано распределение суммы A+B на используемой выборке маршрутов.
Figure 4. Распределение резких ускорений и торможений
Отметим, что поездка может длиться 15 минут, а может и 5 часов, таким образом, нужно учитывать время или дистанцию поездки при выборе параметров скоринга. D – длина маршрута в километрах. Посчитаем количество резких ускорений и торможений на 1 км маршрута, т.е. ((A+B))/D. Получаем ассиметричное распределение, показанное на гистограмме Figure 5, где значения слева затухают гораздо быстрее, чем справа. К сожалению, большая часть статистических методов не работают для сильно скошенных распределений. В таких случаях обычно помогает логарифмическое преобразование, которое часто преобразует асимметрию в симметрию, поскольку позволяет растянуть шкалу в окрестности нуля.
Figure 5. Распределение ускорений и торможений на 1 км маршрута
Прологарифмировав эту функцию, получаем Log(((A+B))/D). В итоге – распределение очень похожее на нормальное – Figure 6.
Figure 6. Логарифм от количества ускорений и торможений на 1км поездки
Именно на основе этой функции обычно строят скоринговую модель стиля вождения. Давайте попробуем прогнать через подобную функцию все маршруты каждого пользователя. На гистограмме Figure 7.
Figure 7. Сравнение пользователей с ДТП и без
На ней синим отмечены результаты всех пользователей, при этом синяя пунктирная линия их медиана, красным – результаты пользователей с ДТП, и красная пунктирная линия — их медиана. Видно, что результаты пользователей с ДТП смещены вправо, т.е. пользователи с ДТП чаще резко тормозят и ускоряются в процессе движения. Однако смещение крайне мало и, по сути, нет корреляции между этим значением функции и фактом попадания в ДТП. Рассматриваются средние показатели пользователей, но возможен вариант, когда пользователи водят в среднем безопасно, однако периодически лихачат. Рассмотрим поездки без ДТП с максимальным значением функции Log(((A+B))/D) для каждого пользователя. Получается гистограмма Figure 8, где пунктирной линией отмечена медиана.
Figure 8. Худшие поездки пользователей
Добавим гистограмму поездок пользователей с ДТП, и также не будем учитывать их поездки, в которых произошли ДТП. Полученные гистограммы отображены на Figure 9, где синяя пунктирная линия – медиана поездок пользователей без ДТП, оранжевая пунктирная линия – медиана поездок пользователей с ДТП. Здесь прослеживается большее смещение вправо. Т.е. пользователи с ДТП при таком рассмотрении выделяются из общей группы.
Figure 9. Сравнение худших поездок пользователей
На основе данного метода строим скоринговую модель. Результаты модели отображены на Figure 10. Синим выделены результаты всех пользователей, оранжевым – результаты пользователей с ДТП. Скор от 0 до 10, где 0 – худший результат, а 10 – лучший. Пунктирными линиями отмечены медианные скоры двух групп пользователей. При этом, средний скор пользователей с ДТП около 4, а всех пользователей 5. 80% пользователей с ДТП имеют скор ниже среднего, другими словами, 80% пользователей с ДТП водят хуже среднего.
Figure 10. Результаты скоринга
Подобной моделью обычно пользуются при вычислении скоринга вождения по телематическим данным. На основе ее результатов может быть ограничен доступ к премиальным автомобилям или вообще к сервису. Однако, она не является единственной и максимально оптимальной для всех кейсов.
Модель, описанная в статье, не является совершенной для предсказания ДТП. В этой статье мы лишь сделали обзор на текущие модели в каршеринге. В следующей части мы расскажем о модели энергии движения, которая операется именно на стиль вождения (стиль изменения скорости, маневрирование и т.д.).
Автор: Кирилл Кульченков, kulchenkov32, бизнес консультант, Bright Box.
Скоринг в страховых компаниях: как это работает
Cкоринг – это термин, который пришел в страхование из банковской сферы, где кредитное качество заемщиков оценивается по множеству показателей. Страховщики активно используют скоринг в автостраховании для оценки риска, а также в иных массовых видах страхования. В отличие от традиционных методов оценки, скоринг позволяет учесть индивидуальные характеристики клиента – данные ГИБДД и ФССП о характере штрафов, долгов, сроках оплаты, кредитную историю, специфику трат на мобильную связь, данные о круге общения и многое другое.
В каких видах страхования актуален скоринг
Массовое использование в России пока получил лишь скоринг бюро кредитных историй – в моторном страховании. Выявленные зависимости позволяют существенно уточнять прогноз убыточности по полису каско и даже противодействовать попыткам мошенничества с имуществом. К примеру, тариф по каско зависит от возраста, пола, семейного положения автовладельца, марки и региона эксплуатации автомобиля, а также других параметров, которые страховщики называют тарифным фактором. По мнению заместителя генерального директора, директора по рискам – руководителя управления актуарных расчетов «Сбербанк страхование» Владимира Новикова, это и есть скоринг. С развитием цифровых технологий и аккумулированием больших объемов данных стало возможным кроме классических факторов оценки рисков использовать те, которые раньше не привлекали внимание андеррайтеров. Техника скоринга применима не только к оценке рисков: она хорошо работает при решении задач маркетинга, продаж, оптимизации урегулирования убытков, борьбе с мошенничеством, полагает Владимир Новиков.
По словам начальника отдела маркетинговых исследований СК «МАКС» Евгения Попкова, в недавнем прошлом страховой скоринг представлял собой весьма ограниченный инструментарий. Так, в большинстве случаев сотрудники офисов продаж пользовались страховыми калькуляторами по добровольным видам, в которых по определенным триггерам срабатывал контроль – «Требуется согласование андеррайтера» или «Необходима проверка СБ».
Александр Морозов, директор по статистике и аналитике Лаборатории Умного Вождения, утверждает, что скоринг по сути является персональной оценкой страхового риска. Эта оценка точнее в сравнении с традиционными моделями, рассчитанными на основе усредненных факторов.
Алексей Данилов, генеральный директор Adaperio, приводит следующий пример. Традиционные методы оценки всегда основывались на поведении усредненного пользователя – абстрактного страхователя определенного социально-демографического профиля, но по факту поведение, например, двух мужчин 35 лет, проживающих в Москве и пользующихся BMW, может кардинально отличаться. Именно в этом случае становятся полезны большие данные, которые позволят более точно определить риски страховой компании и, как результат, повлияют на показатели прибыли (убыточности).
В мировой практике скоринговая оценка применяется во всех линиях бизнеса страховых компаний. В российской практике скоринг наиболее распространен в таких видах, как ДМС и автострахование, говорит генеральный директор БКИ «Эквифакс» Олег Лагуткин. «Самым экзотическим видом применения скоринга в нашей практике была оценка склонности к мошенничеству сотрудников страховых компаний, принимающих решения об условиях заключения договора страхования», ‒ рассказывает Олег Лагуткин. По его мнению, скоринговую оценку целесообразно внедрять в такие процессы, как антифрод, убытки и продажи.
Заместитель директора департамента андеррайтинга и управления продуктами СК «Согласие» Андрей Ковалев видит потенциал использования скоринга во всех добровольных массовых видах страхования (в том числе автостраховании, ДМС, страховании ИФЛ). Основная сфера использования скоринга – оценка риска и антифрод, но он может найти применение и в области поддержки продаж.
Заместитель генерального директора «ВТБ Страхования» Евгений Ниссельсон полагает, что скоринг целесообразнее использовать в продажах розничных продуктов, таких как автострахование, страхование имущества, страхование от несчастных случаев и т.д. Он позволяет снизить расходы на оценку риска и существенно ускорить данный процесс. Скоринг применим к типовым продуктам, для анализа специфических рисков необходимо использовать традиционные методы.
Мария Барсова, операционный директор ‒ заместитель генерального директора по имущественным видам страхования САО ЭРГО, рассказала, что компания использует кредитный скоринг в каско и индивидуальном страховании физических лиц, в основном в андеррайтинге и для определения тарификации.
Страховщики тестируют телематику
По словам начальника управления андеррайтинга в автостраховании ООО «Зетта Страхование» Дмитрия Рыкова, полисы на основе телематики пока не получили масштабного развития, но компания продолжает аккуратно тестировать эти продукты, наблюдает за рынком и готовится сделать интересное предложение. В СК «Согласие» также подтвердили, что реализация скоринга на данных телематических устройств находится в стадии разработки и тестирования. В «ВТБ Страховании» сообщили, что скоринг по данным телематики на промышленной основе страховщик не использует в силу ограниченного присутствия на рынке автострахования. При этом компания тестировала телематические системы разных производителей и результаты показали довольно высокую эффективность. Мария Барсова, операционный директор ‒ заместитель генерального директора по имущественным видам страхования САО ЭРГО, рассказала, что компания внедряла скоринг по данным телематических устройств и продолжает это делать, но нельзя утверждать, что ожидания оправдались на 100%. Объемы пока небольшие, и в связи с этим говорить о влиянии на убыточность рано.
«Любые данные полезны для улучшения оценки персонального страхового риска. Тем более если они неплохо коррелируют с этим самым риском и не имеют аналогов. Данные с телематических устройств, полученные напрямую от автомобиля, не могут быть качественно заменены другими факторами и отлично коррелируют со страховым риском, – отметил Александр Морозов, директор по статистике и аналитике Лаборатории Умного Вождения. – Поэтому можно точно сказать, что телематические данные полезны для скоринга. Результат внедрения зависит от конкретной модели, предложенной страховой компанией, состава, качества и стоимости самих данных, поэтому какую-то единую оценку называть будет некорректно».
Технологии: чем пользуются страховщики
На вопрос, пользуется ли компания собственными разработками или разработками сторонних поставщиков, в компании «Согласие» заявили, что применяют оба этих подхода. «Несомненно, при внутренних разработках обеспечивается более высокая устойчивость бизнеса, но все же есть сферы, где компания не может осуществлять все разработки своими силами», – сказал Андрей Ковалев, заместитель директора департамента андеррайтинга и управления продуктами СК «Согласие». Компания «ВТБ Страхование» использует готовые решения поставщиков, настроенные под потребности страховщика. Работу компании «Сбербанк страхование» в рамках скоринга можно разделить на две части. Одна часть – это анализ, где используются программное обеспечение и статистические пакеты, которые разработали для компании сторонние подрядчики. Вторая часть – остальные 50% успеха в применении скоринговых данных – определяется компетентностью сотрудников, то есть зависит от наличия в компании специалистов, умеющих работать с большими данными.
Начальник управления андеррайтинга в автостраховании ООО «Зетта Страхование» Дмитрий Рыков рассказал, что кроме собственных методик компания использует инструменты, предоставленные партнерами. Один из примеров – сервис Audatex, позволяющий проверять историю аварий по автомобилю. Другой пример – КБМ по ОСАГО, который также позволяет приблизительно оценить страховую историю клиента.
Инсайты скоринга от страховщиков и разработчиков
Выбор модели автомобиля действительно несет информацию о поведении клиента на дороге. Например, клиент, выбравший марку ТС, которая подчеркивает драйверские свойства машин, стабильно чаще попадает в аварии, чем клиент, который выбирает ТС аналогичного класса, мощности, размера и стоимости, но от производителя, который подчеркивает комфорт или надежность, рассказал Андрей Ковалев, заместитель директора департамента андеррайтинга и управления продуктами СК «Согласие».
По мнению Дмитрия Рыкова, начальника управления андеррайтинга в автостраховании ООО «Зетта Страхование», есть много интересных зависимостей: например, частота ДТП по страхователям, находящимся в разных семейных статусах, существенно различается. Так, женатые водители имеют наименьшую частоту страховых случаев и получают скидку в компании. Другая зависимость, которую компания обнаружила непосредственно в Москве, – взаимосвязь вероятности наступления страхового случая и адреса постоянной регистрации страхователя. Скидка для автовладельца, проживающего в районе с более безопасным трафиком, может составить 20% от стоимости полиса.
Владимир Шикин, заместитель директора по маркетингу НБКИ, сообщил, что, как правило, все закономерности имеют логическое объяснение, но бывает, что они обнаруживаются уже по факту. Например, в ходе тестирования в компании заметили, что в сегменте с низкими значениями банковского скоринга высока вероятность убытка от угона. «Мы сделали предположение, что в этом диапазоне могут находиться клиенты, которым в силу низкой ответственности банки уже не дают кредиты, и эти люди могут решать свои финансовые проблемы за счет страховых компаний. То есть, по сути, мы выявили индикатор потенциального мошенничества», – рассказал Владимир Шикин.