Why life insurance underwriters are prioritizing predictive analytics for pricing & risk assessment

研报正文总结

生命保险公司在定价与风险评估方面正将更多研发预算转向新型技术，以提高风险评估和评级模型的效率。本报告评估并优先考虑了7个技术市场，保险公司应关注、评估和优先考虑这些技术以改进风险评估和评级模型。

技术评估方法
使用CB Insights数据，根据市场动力（如初创公司数量、投资者活动、融资活动等）和行业领导者活动（如CVC投资、并购活动等）对技术进行评估和评分。

7个重点技术市场

1. 保单管理平台：作为主要软件平台，支持自动核保、仪表板分析、自动分配、保单承保和续保等功能。保险公司需平衡自动化与准确性，优先考虑能提供必要信息和建议的平台。
2. 保险特定预测分析：利用统计建模和AI分析内部和外部数据，识别风险模式，建立风险评分。保险公司应优先考虑此类技术以提升竞争力和风险定价能力。
3. 行业通用预测分析：提供更灵活的定制选项，帮助保险公司构建复杂的风险评估模型，但需投入更多时间从零开始。
4. 机器人流程自动化（RPA）：自动化重复性任务（如政策变更、数据收集、合规报告等），降低成本并提高效率。保险公司应优先考虑简单、可重复的任务自动化，并根据内部资源选择工具类型。
5. 定价与评级：建立评级和定价规则，计算保费。保险公司若现有模型效果不佳，应优先投资此领域；若已有强大系统，则可能无需额外投资。
6. 欺诈分析：通过数据分析预测和预防欺诈行为，标记可疑申请。保险公司应优先考虑此类平台以降低欺诈损失和调查成本。
7. 精算与资本建模：支持资本和精算义务管理（如储备金、监管报告等）。虽然此领域投资较少，但保险公司若需提升资本管理效率，可考虑投资新系统。

技术优先级框架

• 优先级：持续投资成熟技术，保持最新解决方案。
• 评估：关注新兴技术，纳入未来路线图。
• 监控：观察实验性技术，评估部署可行性。
• 其他建议：保险公司应根据自身需求和资源选择技术策略（自建、购买或合作），并平衡自动化与人工审核的关系。

核心结论
保险公司应优先投资预测分析、RPA和欺诈分析等技术，以提升风险评估效率；定价与评级是核心业务功能，需谨慎评估现有系统；精算与资本建模可按需投资，但非短期战略重点。