Поиск
Toggle location

2020 г. Представим себе молодую женщину в возрасте 24—26 лет. Она уже посвятила несколько лет карьере и может позволить себе услуги частного медицинского страхования. В поисках подходящего страхового тарифа она изучает массу источников информации, в том числе в сети Интернет через ресурс GoogleHealth, который к тому времени станет авторитетным поставщиком страховых услуг. Девушка находит программы страхования, где для оформления страховки требуется указать ряд данных, собранных с помощью фитнес-трекера, например, количество шагов в день, данные о режиме сна, показатели крови и пульса. Однако, по ее мнению, такие сведения слишком личные, чтобы их раскрывать, и она решает встретиться со страховым агентом, услугами которого пользуются ее родители. Тем не менее, когда она просит рассказать о планах страхования, не требующих предоставления информации о состоянии здоровья, он также подтверждает ей необходимость сбора подобных сведений: «К сожалению, сегодня страхование по программам частного медицинского страхования невозможно без предоставления данных о здоровье клиента. Иначе как еще мы сможем определить подходящий для Вас размер страхового тарифа?»
Пугающий сценарий или картина будущего? С самого момента своего появления страховые компании постоянно сталкиваются с дилеммой, суть которой заключается в том, что лишь сам клиент знает о реальных рисках, относящихся к его здоровью. В настоящее время страховщики пытаются совершить прорыв в решении данной проблемы путем использования технологий больших данных — сбора и анализа больших массивов данных.

Модели тарификации на основе анализа клиентского поведения

Все больше компаний медицинского страхования предлагают тарифы, определяемые на основе данных, собираемых с помощью фитнес-трекеров или мобильных фитнес-приложений. Эти технологические решения позволяют записывать данные о режимах сна, привычках питания, количестве пройденных за день шагов и показатели жизнедеятельности, а также информировать пользователей о прогрессе в улучшении здоровья. ИТ-компании уже работают над совершенствованием датчиков для повышения точности данных о замеряемых показателях, например, крови. Так, недавно компания Google разработала контактные линзы, которые непрерывно измеряют уровень глюкозы в крови, анализируя слезную жидкость и направляя данные на смартфон пользователя.

Страховая компания AXA France уже разработала планы медицинского страхования, предлагающие застрахованным лицам добровольно участвовать в фитнес-соревнованиях. В зависимости от уровня физической активности страхователей AXA бесплатно предлагает купоны на скидки, ваучеры на медицинские обследования и даже фитнес-трекеры. По окончании соревнований участники самостоятельно решают, предоставлять ли компании собранные таким образом данные о состоянии своего здоровья.

В некоторых странах уже используются модели тарификации на основе анализа клиентского поведения. В настоящее время потребность в использовании подобных тарифов растет, хотя и не столь быстрыми темпами. Помимо сбора данных, страховые компании преследуют еще одну цель — они рассчитывают оказывать положительное влияние на образ жизни своих застрахованных клиентов, поскольку при улучшении их физического состояния снижаются риски заболеваний и, соответственно, расходы и самих страховщиков. Вполне вероятно, что в будущем сумма страховой премии, вносимой застрахованным лицом, будет зависеть от уровня его физической активности.

На рынке Германии все большее распространение получают мобильные фитнес-приложения, и многие пользователи уже выкладывают данные о состоянии своего здоровья на своих страничках в социальных сетях. Опрос, проведенный специализирующейся на рыночных исследованиях компанией YouGov, показал, что каждый третий пользователь готов предоставлять данные о своем здоровье компании, в которой оформлена его медицинская страховка.

Технологии больших данных также находят свое применение в сфере оказания страховых услуг. Внедрение цифровых технологий и растущая автоматизация процессов обработки информации создают риски новых видов мошенничества, например, посредством махинаций со счетами через цифровые каналы. Противодействие развитию тенденций подобного рода требует разработки программных средств для выявления случаев мошенничества. Кроме того, обработка больших объемов данных позволяет анализировать шаги лечения при определенных видах заболеваний. В случае выявления существенных отклонений от схемы лечения система будет выдавать предупреждения. После этого проводится анализ выявленных случаев несоответствия, что позволяет предотвратить оплату фальсифицированных счетов.

Следует ли нам серьезно относиться к угрозам, относящимся к технологиям больших данных?


Вместе с развитием моделей тарификации на основе анализа клиентского поведения наблюдается тенденция к индивидуализации тарифов. Однако насколько согласуется точный расчет всех индивидуальных рисков с идеей «общественной солидарности»? Ведь в конечном итоге, во многих странах в основе изначальной концепции используемых в страховании бизнес-моделей лежат принципы солидарной ответственности.

Сегодня страховые компании реагируют, ссылаясь даже на своего рода «добровольные обязательства». Согласно их заверениям, «собранные данные используются не для подбора новых клиентов, а только для формирования подобных стимулов» или «данные с фитнес-трекеров пригодны для расчета скидок, но никогда не бывают стабильны для использования в наших актуарных расчетах». Однако будут ли страховщики следовать данному подходу и будущем?

Какие последствия может это иметь для клиента? Постоянный мониторинг активности застрахованного лица позволяет собирать аналитические данные о его повседневной жизни, на основе которых можно составить профиль поведения клиента. Однако поддержание такого профиля может расходиться с интересами застрахованного.

Процессы обмена данными, а иногда и зависимость от соответствующей информации, создают риски причинения ущерба. Существует вероятность взлома баз данных или манипулирования данными, поэтому остается открытым вопрос о сохранении ожидаемого уровня рентабельности при появлении дополнительных расходов на обеспечение информационной безопасности.

Уже имеющийся опыт других стран показывает, что в результате сбора данных могут пострадать интересы клиентов. Некоторые британские страховые компании используют отрицательные весовые коэффициенты для учета нарушений правил дорожного движения, и в некоторых случаях лица, допустившие грубые нарушения ПДД, утрачивают право на страховое возмещение по своей медицинской страховке.

Тонкая грань

Сегодня технологии больших данных открывают масштабные возможности для бизнеса страховых компаний, однако проблемные вопросы, поднимаемые группами по защите прав субъектов персональных данных, столь же масштабны. Критику вызывает отсутствие информации об использовании и степени доступности данных. Согласно результатам опроса членов парламента Германии, проведенного в январе 2015 г. для изучения проблемы сбора, хранения и использования данных в страховой отрасли, правительство этой страны также разделяет эти опасения. По мнению опрошенных, сбор и обработка данных о моделях поведения должны осуществляться с письменного разрешения клиента. Уже используемые в отрасли решения необходимо проверить на соответствие данному требованию. Однако вопрос об ужесточении соответствующей правовой базы в настоящее время не стоит на повестке дня.
Объем собираемых персональных сведений и данных о поведении застрахованного позволяет составить описание личности человека и может использоваться для анализа соответствующих взаимосвязей. С другой стороны, распространение цифровых технологий может обеспечить преимущества и для самих клиентов. Сценарий, приведенный в начале этой статьи, описывает возможный вариант развития событий. Что же произойдет, если законодательные органы не смогут выработать нормативную базу, эффективно отражающую требования, относящиеся к использованию цифровых технологий?

В случае ограничения свободы страховых компаний в планировании новых продуктов и бизнес-моделей, следует ожидать, что страховые компании из стран, где нет подобных нормативно-правовых ограничений, или даже разработчики технологий, такие как Apple, Google, Samsung, довольно быстро займут данную рыночную нишу и вытеснят страховщиков, на которых распространяются соответствующие нормативно-правовые требования. Компания Google уже сделала шаг в этом направлении, став инвестором стартап-компании Oscar, которая занимается медицинским страхованием на рынке США и активно использует модели тарификации на основе анализа клиентского поведения.
Что произойдет, если новые модели страхования или даже индивидуальные профили рисков клиентов будут продаваться страховым компаниям, на которые не распространяется нормативное регулирование, таким как Oscar? В свете современных технических и аналитических возможностей данная провокационная идея не кажется столь уж абсурдной.

Итак, с одной стороны, страховые компании вынуждены принимать меры для противодействия «подрывным» бизнес-моделям конкурентов, пользующихся преимуществом информационного суверенитета; с другой стороны, им приходится все больше опасаться законодательного регулирования подобных аспектов.

Решение

Принятие рекомендаций по стандартизации прав пользователей в соответствии с требованиями групп по защите прав субъектов персональных данных, — первый шаг к обеспечению защиты данных, который одновременно может закрыть путь к инновациям для страховых компаний, на которых распространяется режим регулирования. Однако принятие единого межгосударственного соглашения о защите персональных данных не защитит от действий финансово-технологических компаний, которые в состоянии обойти требования надзорных органов и захватить некоторые элементы цепочки создания стоимости (как это уже произошло в секторе банковских услуг).

Внедрение инноваций станет невозможным, если ввести ограничения на использование технологий больших данных для недопущения «перетока» возможностей цифровых технологий в страны с менее строгим регулированием или выхода на регулируемый рынок страхования конкурентов с «подрывными» бизнес-моделями. Вместо этого следует найти ту тонкую грань, определяющую баланс между внедрением цифровых технологий и соблюдением нормативно-правовых требований, который равным образом будет защищать интересы клиентов и процесс инноваций. Технологии больших данных — атрибут XXI века, поэтому общий подход к нормативно-правовому регулированию процессов сбора и использования данных может оказаться неэффективным.

Основное внимание следует уделить обеспечению прозрачности для клиентов и развитию их активного участия. Для обеспечения прозрачности важно разработать правила, регламентирующие информирование компаниями клиентов в отношении того, как они намереваются собирать, хранить и использовать персональные данные. Эта информация должна быть краткой, понятной и, прежде всего, единообразно представленной в коммуникациях для всех клиентов. Развитие участия клиентов и прозрачности процессов является взаимовыгодным подходом для компаний и клиентов. Его применение при внедрении технологий больших данных позволит компаниям и далее разрабатывать инновационные решения, которые в конечном счете будут выгодны и самим клиентам.

Другие исследования