समुद्री बीमा जोखिम रेटिंग क्रांति

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क्यों बीमाकर्ता पीछे छोड़ने का जोखिम नहीं उठा सकते हैं

मार्सक के अनुसार, "डिजिटलीकृत किए जा सकने वाले सभी को डिजिटलीकृत किया जाएगा", और इसमें कोई संदेह नहीं है कि शिपिंग की दुनिया वर्तमान में डिजिटल क्रांति से गुज़र रही है। पोत आंदोलन डेटा से बंदरगाह के आंकड़ों और इंजन निदान और डेटा तक, नवीनतम तकनीक बीमा कंपनियों को अपने मौजूदा पोर्टफोलियो को विभाजित करने और अनुकूलित करने, नए अवसरों की पहचान करने और वास्तव में जुड़े नीतियों की पेशकश करने की शक्ति प्रदान करती है।

हालांकि, जोखिम माप और रेटिंग एक मुद्दा बनी हुई है। जैसे-जैसे चीजें खड़ी होती हैं, समुद्री बीमा बाजार मानकीकृत स्थैतिक रेटिंग कारकों का उपयोग करके जोखिम का आकलन करता है: जहाज, वर्ग और जहाज के टन, साथ ही साथ जहाज का निर्माण किया गया था और यह यार्ड बनाया गया था। इस सीमित सेट डेटा और एक के साथ जोखिम विश्लेषण के दृष्टिकोण जो व्यापक हो गए हैं, बीमाकर्ता नवाचार करने की अपनी क्षमता को सीमित कर रहे हैं, जिससे मानकीकृत उत्पाद प्रसाद, व्यापक कवरेज और मूल्य निर्धारण पर डाउनवर्ड दबाव होता है।

मेगा जहाजों में वृद्धि ने क्षमता में वृद्धि की है, जिससे दरों में कमी आती है और पूरे उद्योग ने चीजों को अलग-अलग करने के लिए थोड़ा गुंजाइश के साथ एक मानक दृष्टिकोण पर बसने के लिए तय किया है। इसके अलावा, एक मध्यवर्ती बाजार के रूप में, यह अनुमान लगाया गया है कि एक ही शिपिंग लेनदेन में 28 पार्टियां शामिल हैं। यदि समुद्री बीमा उद्योग नई डिजिटल युग में समृद्ध होना है, तो इन बाधाओं - रेटिंग कारक, नवाचार और परिचालन लागत - को दूर करने की आवश्यकता है।

वर्तमान मूल्य श्रृंखला को संपीड़ित और स्वचालित करने के लिए ब्लॉकचेन और डिजिटल प्लेसमेंट तकनीकों की क्षमता अच्छी तरह से जानी जाती है। हालांकि, यह कहानी का केवल एक हिस्सा है। जब तक कंपनियां बाजार अनुपात से निपटने के लिए हानि अनुपात को प्रभावित करने और नवाचार करने के लिए निवेश करती हैं, तो व्यवसाय करने की लागत में कोई कमी केवल सीमित प्रभाव डालती है। उत्तर, जैसा कि हमने व्यवसाय की अन्य पंक्तियों में देखा है, डेटा और विश्लेषण तकनीक है।

व्यवहार जोखिम का एक बेहतर संकेतक है
साथ ही पारंपरिक जानकारी, जैसे पोत प्रकार और आयु, अब विशाल डेटा सेट बेड़े और जहाजों की व्यवहारिक विशेषताओं को कवर करते हैं। सही तकनीक के साथ, मौजूदा डेटा एक्सपोजर और हानि इतिहास के साथ इन डेटा सेट को गठबंधन करना संभव है, जो कि नए व्यवहारिक जोखिम विशेषताओं की पहचान करने के लिए है जो बाजार के नियमों के मुकाबले अंतर्निहित पोर्टफोलियो जोखिम का अधिक सटीक प्रतिनिधित्व करते हैं। इन नई अंतर्दृष्टि को अपनाने से, पुन: बीमाकर्ता हानि अनुपात को कम कर सकते हैं, साथ ही साथ तीन चरणों में शुद्ध अर्जित प्रीमियम में वृद्धि कर सकते हैं:

1. सेगमेंट और पोर्टफोलियो अनुकूलित करें
2. जोखिम और अवसर के नए स्रोतों की पहचान करें
3. विशिष्ट खंडों के लिए लक्षित नए उत्पादों के साथ अभिनव

यदि वे इस नए दृष्टिकोण को अपनाते हैं तो व्यक्तिगत बीमाकर्ता प्रतिस्पर्धा से आगे निकल जाएंगे, लेकिन वास्तविक परिवर्तन प्रभावी होने के लिए, बीमा मूल्य श्रृंखला के सभी कलाकार - ब्रोकर, बीमाकर्ता से लेकर पुनर्विक्रेता तक, इस नए तरीके को अपनाने की जरूरत है। पी एंड सी जैसे व्यवसाय की अन्य पंक्तियों में, हमने मॉडलिंग और डेटा में निवेश देखा है जिसके परिणामस्वरूप बाजार गतिशीलता में बदलाव आया है। लेनदेन बातचीत और जोखिम हस्तांतरण डेटा संचालित हो जाता है और समय के साथ, तकनीकी मॉडलिंग हानि अनुपात और जोखिम के नए विचारों, प्रभाव मूल्य निर्धारण और सबसे बड़ी अंतर्दृष्टि वाले लोगों के लिए शिफ्ट प्राधिकरण की रिहाई।

आपदाओं की घटनाएं दरों की अड़चन सख्त होने का कारण बनती हैं लेकिन जोखिम के नए विचारों को जारी करने के लिए नेतृत्व करती हैं, बाजार के दिमाग में वार्तालाप को बढ़ावा देने और डेटा और विश्लेषण की आवश्यकता को मजबूत करती हैं। समुद्री अंडरराइटर्स अपने समकक्षों के लिए पूरी तरह से अलग गतिशील सामना कर रहे हैं। तूफान सैंडी जैसी घटनाओं के अलावा, समुद्री बीमा को व्यापार की अन्य पंक्तियों के समान पैमाने पर नियमित विनाशकारी नुकसान का सामना नहीं करना पड़ता है। इसके अलावा, मापने और रेटिंग के लिए समान पद्धतियों का उपयोग करने वाले अधिकांश कलाकारों के साथ, बाजार मूल्य निर्धारण और प्रतिस्पर्धा के मानकीकृत दृष्टिकोण पर बस गया है, जिसने कुछ बहिष्कारों के साथ प्रकृति में वैश्विक कवरेज को जन्म दिया है।

जब हम समुद्री बीमा बाजार पर डेटा और विश्लेषण के प्रभाव पर विचार करते हैं, तो यह निष्कर्ष निकालने के लिए आलसी तर्क है कि बीमाकर्ता मूल्य निर्धारण या जोखिम चयन में वृद्धि के लिए बेहतर तर्क दे सकते हैं। इस तरह के एक कार्रवाई के संभावित परिणाम व्यापार को बस किसी अन्य बाजार में ले जाया जाएगा। दरअसल, कुछ प्रमुख हल खातों को हाल ही में अन्य बाजारों में खो दिया गया है क्योंकि लॉयड के मूल्य निर्धारण को मजबूत करने का प्रयास है। मध्यम अवधि में, इस तकनीक का एक बेहतर अनुप्रयोग, आपके मौजूदा पोर्टफोलियो को अनुकूलित करने के लिए डेटा संचालित अंतर्दृष्टि का लाभ उठाने में है।

सेगमेंटिंग और अपने मौजूदा पोर्टफोलियो को अनुकूलित करना
अधिकतर बीमाकर्ता पोर्टफोलियो का आकलन करते हैं और आज अंडरराइटिंग अनुभव के मिश्रण के आधार पर पूंजी आवंटित करते हैं, दावे के इतिहास, वजन घटाने, टन, वर्ष निर्मित, यार्ड जैसे वजन घटाने वाले कारकों का दावा करते हैं। असल में, इसका मतलब यह है कि पोर्टफोलियो मनमाने ढंग से विभाजित होते हैं, जो उन कारकों के आधार पर होते हैं जो अंतर्निहित जोखिम की प्रकृति को पर्याप्त रूप से प्रतिबिंबित नहीं करते हैं। उदाहरण के लिए, यात्री जहाजों में भारोत्तोलन होगा, लेकिन, निश्चित रूप से, यात्री जहाजों बड़े क्रूज़ लाइनर के साथ-साथ छोटे शिल्प से बने होते हैं।

असल में, इसका मतलब है कि बीमाकर्ताओं को कभी भी अपने पोर्टफोलियो में जोखिम की प्रकृति, अज्ञातों का खतरा पैदा करने और आवंटित आवंटन पद्धतियों की ओर अग्रसर होने पर सीमित समझ हो सकती है। अपनी प्रकृति से, समुद्री जोखिम व्यवहारिक होता है, यह चारों ओर घूमता है, और दावा वास्तविक समय की घटनाओं के कारण होते हैं जैसे जहाज जहाज, चालक दल लापरवाही, टकराव, मशीनरी टूटना, चोरी, इत्यादि।

बड़े डेटा एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म के साथ, बीमाकर्ता अब मौजूदा सिद्धांतों को दावों के इतिहास और विशाल तृतीय-पक्ष डेटा सेट के साथ जोड़ सकते हैं ताकि नए सहसंबंधों की पहचान हो सके जो अंतर्निहित जोखिम की प्रकृति को बेहतर ढंग से प्रतिबिंबित करते हैं। साथ ही प्रत्येक पोत प्रकार पर विचार करते हुए, समय के साथ व्यक्तिगत पोत और बेड़े व्यवहार का विश्लेषण करना संभव है ताकि दावों की आवृत्ति और गंभीरता पर इन व्यवहारों के प्रभाव की पहचान हो सके। उदाहरण के लिए, कंपनियां कारकों के सापेक्ष वज़न की पहचान कर सकती हैं, जैसे ऑपरेशन के पोत क्षेत्र, बंदरगाह यात्राओं की संख्या, समुद्र में दिन, उच्च जोखिम वाले क्षेत्र में घुसपैठ, लाभ, समय निर्धारित, इत्यादि।

इन नए सहसंबंधों का उपयोग करके, बीमाकर्ता समुद्री जोखिम के नए विचारों को विशिष्ट, विस्तृत पैरामीटर समेत बना सकते हैं और आखिरकार यह पहचान सकते हैं कि कौन सी विशेषताएं कम जोखिम या उच्च जोखिम का संकेत देती हैं। पोर्टफोलियो स्तर पर इस नई पद्धति को लागू करने के लिए, नए सेगमेंट की पहचान की जा सकती है, और उनके सापेक्ष जोखिम भार की गणना की जाती है, जिससे अधिक कुशल पूंजी आवंटन और पोर्टफोलियो-अंडरराइटिंग रणनीति के लिए पहला दृष्टिकोण होता है। इसके अलावा, पोर्टफोलियो के बढ़ते विभाजन और हानि व्यवहार की गहरी समझ के साथ, कंपनियां बाहरी पुनर्मिलन के लिए एक और अधिक लक्षित दृष्टिकोण ले सकती हैं, जिसके परिणामस्वरूप कुछ हिस्सों के लिए फैक में वृद्धि हुई है।

जोखिम और अवसर के नए स्रोतों की पहचान करना
समुद्री बाजार में डेटा संचालित दृष्टिकोण पर जाने का प्राकृतिक परिणाम, अन्य बाजार प्रतिस्पर्धियों के समुद्री जोखिम का अचानक अंतर है। उन कंपनियों के लिए जो प्रारंभिक कार्य करते हैं, इस ज्ञान का उपयोग तीन प्रमुख तरीकों से मौजूदा क्षमता सीमाओं के भीतर आक्रामक रूप से व्यवसाय को विकसित करने के लिए किया जा सकता है।

सबसे पहले, पोर्टफोलियो हानि को चलाने वाली विशेषताओं की पहचान करने का एक हिस्सा उन विशेषताओं के मिश्रण की पहचान भी कर रहा है जो पोर्टफोलियो को सकारात्मक तरीके से प्रभावित करेंगे। कंपनियां पोर्टफोलियो पर सकारात्मक प्रभाव डालने वाले लक्षित खातों की पहचान के लिए वैश्विक बेड़े और इन चयन मानदंडों के खिलाफ डेटाबेस का दावा करने के लिए डेटा विज्ञान प्रौद्योगिकियों का उपयोग कर सकती हैं।

दूसरा, हमने समुद्री बीमा बाजार में प्रचलित रेटिंग के मानकीकृत दृष्टिकोण पर पहले से ही चर्चा की है। उन कंपनियों के लिए जो डेटा और विश्लेषण को गले लगाते हैं, जिन खातों पर अंगूठे के नियमों के खिलाफ भेदभाव किया गया है, अब नए अवसर बन गए हैं। प्रत्येक बेड़े के अद्वितीय जोखिम प्रोफाइल का विश्लेषण करने और पोर्टफोलियो पर इसके प्रभाव को समझने में सक्षम होने के कारण, कंपनियां नए अवसरों की खोज कर सकती हैं जिन्हें बाजार ने उच्च जोखिम के रूप में नामित किया है और परिणामस्वरूप राजस्व में वृद्धि हुई है।

तीसरा, चूंकि कंपनियां इस डेटा का अधिक से अधिक उपयोग करती हैं और हानि व्यवहार की गहरी और गहरी समझ हासिल करती हैं, इसलिए वे समग्र समुद्री कार्यक्रमों के लिए नए अवसर तलाशने लगेंगे। वैश्विक, वार्षिक नीतियों के एक ब्रेक में जो आज बाजार में प्रचलित हैं, ये कंपनियां ग्राहक की जोखिम प्रोफाइल का आकलन करने में सक्षम होंगी और अद्वितीय समग्र कवरेज की सिफारिश करेंगी जो उनकी आवश्यकताओं को दर्शाती हैं। न केवल इन नए उत्पादों में अतिरिक्त राजस्व धाराएं उत्पन्न होंगी बल्कि बाजार गतिशीलता को बदलने और अंडरराइटर के हाथों में चयन और मूल्य निर्धारण की शक्ति को भी लागू करने के लिए काम करेंगे।

कनेक्टेड बीमा
एक बार जब आप जोखिम और अवसर के इन नए स्रोतों की पहचान कर लेंगे, तो इस अवसर को मूर्त रूप में बदलने के लिए अगला कदम क्या है? जवाब नीतियों से जुड़ा हुआ है, लक्षित कवरेज जो दर्शाता है कि समय में किसी भी बिंदु पर एक जहाज क्या कर रहा है।

व्यवहारिक डेटा में टैप करके, इस कनेक्ट की गई नीति को अगले स्तर पर ले जाना, आप स्थितिबद्ध कनेक्ट नीतियां बना सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आपके पोर्टफोलियो के लिए बंदरगाह महत्वपूर्ण हैं, तो जब आप एक बंदरगाह में प्रवेश करते हैं तो आप एक नया रेटिंग प्रकार या अधिसूचना प्रक्रिया बना सकते हैं। इसलिए, पारंपरिक युद्ध क्षेत्र घुसपैठ के अलावा, जो समुद्री बीमा के सबसे लाभदायक क्षेत्रों में से एक हैं, आप विभिन्न क्षेत्रों में समान कवरेज प्रकार प्रदान करना शुरू कर सकते हैं।

इसकी सबसे उन्नत स्थिति में, कनेक्टेड पॉलिसी सटीक, और वास्तविक समय, आंदोलनों, भौगोलिक स्थिति और यहां तक ​​कि मशीनरी स्वास्थ्य के बारे में डेटा स्ट्रीम करने के लिए मौजूदा पोत पर सेंसर का लाभ उठा सकती है। इस परिदृश्य में, बीमाकर्ता वास्तव में पोत के पुल से जुड़े हुए हैं और स्मार्ट, जुड़ी नीतियों की पेशकश कर सकते हैं, जो किसी भी समय किसी जहाज के व्यवहार पर निर्भर हो सकते हैं। न केवल इससे अधिक लक्षित पूंजी और पुनर्मिलन की ओर अग्रसर होगा, इससे प्रक्रियाओं के अधिक स्वचालन के माध्यम से परिचालन लागत भी कम हो जाएगी।

मार्क फिलिप्स कॉन्सिरस में बिक्री का प्रमुख है। रणनीतिक बिक्री विशेषज्ञ और नवप्रवर्तनक के रूप में, फिलिप्स को आपदा जोखिम मॉडलिंग में अनुभव है। 2011-2016 के बीच उन्होंने लंदन, लॉयड्स और यूरोपीय बीमा बाजारों के साथ आरएमएस में काम किया ताकि बीमाकर्ता अधिक परिष्कृत जोखिम मॉडल विकसित कर सकें और जटिल नई प्रौद्योगिकियों को अपना सकें। उनकी हाल की विशेषज्ञता में प्रौद्योगिकी और इंसुरटेक स्टार्टअप के साथ काम करना भी शामिल है, जिससे उन्हें अधिक शक्तिशाली और आकर्षक मूल्य प्रस्ताव विकसित करने में मदद मिलती है।