定價過程中的常見錯誤
定價過程中最常見的錯誤歸結(jié)為在進行評級修改時出現(xiàn)的技術(shù)效率低下和數(shù)據(jù)不一致。
理想情況下，評級修改應該在公司的系統(tǒng)中進行。在一個系統(tǒng)中所做的更改應該向下傳播并在其他地方表現(xiàn)出來。同樣，評級修改需要可追溯——直接追溯到一個明確的來源。
不知道是誰、何地、何時進行了更改，為整個企業(yè)的專業(yè)人士打開了一大堆問題。從未來的修改到治理和合規(guī)性，重建定價決策的挑戰(zhàn)以及制定這些決策的原因和方式都會損害整個組織。
錯誤背后：脫節(jié)的系統(tǒng)
許多保險公司和銀行使用多個系統(tǒng)來生成費率，通常涉及跨部門的多人和幾個脫節(jié)的流程。此外，這些過程通常至少部分仍然是手動的。
問題不僅在于錯誤以及保險公司為此付出的高昂代價。脫節(jié)的系統(tǒng)本質(zhì)上是僵化的，它們的維護需要努力并且它們不可擴展。
在一個系統(tǒng)中開發(fā)的費率表，然后手動傳輸?shù)?Excel 電子表格，編輯，然后上傳(再次手動)到前端或報價系統(tǒng)是錯誤的溫床。即使在理想條件下。
錯誤的商業(yè)成本
像上面這樣的錯誤總是有代價的。很多時候，實際價格標簽。其他時候，長期挫折源于錯誤纏身的系統(tǒng)，在該系統(tǒng)中，決策無法追溯和審核。
保險公司最終可能會遇到質(zhì)量保證問題，從而導致決策困難和上市時間延遲。當整個定價過程由一個系統(tǒng)覆蓋時，情況就會有所不同。
當定價發(fā)生在一個屋頂下時會發(fā)生什么?
想象一下價格委員會會議。提出了一個價格模型，一名委員會成員問道：“如果我們將這個數(shù)字從 20% 減少到 15% 會怎樣?” 或者，“如果我們將細分市場的費率提高 5% 會發(fā)生什么?”
如果相關(guān)公司使用脫節(jié)的手動定價流程，則需要很長時間才能回答這些問題。無論確切多久，委員會成員在會議期間都無法回答他們的問題。至少不是沒有偷工減料和妥協(xié)質(zhì)量。
但是今天的商業(yè)環(huán)境并沒有提供奢侈的時間。迫切需要定價決策，并且可以通過端到端的評級系統(tǒng)當場回答這些問題。當一家公司使用一個單一的定價系統(tǒng)時，一個端到端的評級引擎，在我們想象的定價會議期間出現(xiàn)的檢查、變更和挑戰(zhàn)的類型可以立即完成，并且錯誤最少。
分析評級引擎
單一的分析評級引擎可以無縫整合分析和機器學習模型以及業(yè)務規(guī)則，并負責企業(yè)內(nèi)的所有定價決策。
分析評級引擎支持實時數(shù)據(jù)管理、建模、定價復雜性和費率部署——所有這些都允許公司通過以快速靈活的方式對客戶交互的任何點實施費率變化來動態(tài)加快上市時間.
分析模型執(zhí)行——沒有錯誤?
選擇正確的定價策略然后有效地執(zhí)行它們是評級引擎成功的關(guān)鍵。理想的評級引擎應該允許保險公司定義評級參數(shù)——例如，報價類型、細分和渠道——并輕松應用評級規(guī)則和評級邏輯。
在開發(fā)或上傳正確的模型后，保險公司應該能夠在部署前對其進行測試。
一旦模型準備好生產(chǎn)，它就會出去進行審批，然后部署到在線系統(tǒng)，為大規(guī)模分發(fā)做好準備。
最后，所有這些都應該是可審??計的并受到嚴格管理，以滿足當?shù)氐暮弦?guī)標準。
分析評級引擎如何最大限度地減少錯誤
分析評級引擎在兩個層面上工作以最大程度地減少錯誤：治理和控制以及自動化。這些共同為保險公司提供了對其定價過程的全面可見性。
治理和控制
在單個系統(tǒng)上工作意味著在該系統(tǒng)內(nèi)發(fā)生的所有操作都符合其規(guī)則并且可以被跟蹤和監(jiān)督。例如，設計良好的分析評級引擎將阻止用戶刪除與現(xiàn)有模型相關(guān)的數(shù)據(jù)，為更復雜的定價決策啟用復雜的反饋循環(huán)系統(tǒng)。但它也可以確保，模型或評級表中的單個更改將對整個系統(tǒng)產(chǎn)生影響，并自動更新每個計算，它所連接的每個報價。
自動化
如果需要在整個企業(yè)中系統(tǒng)地重復任何操作或促進定價過程(例如，在評級因素之一發(fā)生變化后進行系統(tǒng)的、企業(yè)范圍的定價更新)，集成自動化允許用戶在整個系統(tǒng)中應用它。
這些自動化流程——就像一個復雜的傳送帶系統(tǒng)——減輕了人類在評級表、系統(tǒng)等中手動應用更改的麻煩。
過去的事
端到端的分析評級引擎將保險公司和銀行更有效地定價所需的所有信息整合到一個地方。此外，一個結(jié)構(gòu)良好的系統(tǒng)可以實現(xiàn)分析和機器學習模型的操作，讓位于更復雜的定價決策，可以實時交付給正確的接觸點。最重要的是，人為錯誤——我們現(xiàn)在有技術(shù)可以克服——可以成為過去。