Расширенная оценка рисков: как технологии меняют морское страхование?
В морской отрасли, где неопределенность может быть такой же опасной, как и открытый океан, оценка рисков является краеугольным камнем эффективного страхования. По мере роста количества угроз в цепочке поставок, растет потребность в использовании возможностей данных для их изменения и снижения во время морских транспортировок. В этой статье будет рассмотрено то, как компании, использующие страховые технологии (Insurtech), применяют данные для точной оценки рисков, внедряя машинное обучение и искусственный интеллект. А также мы поговорим о том, каких впечатляющих результатов можно достичь, задействовав передовые решения в морском секторе.
1. Оценка рисков на основе данных: путешествие в глубины неопределенности
Представьте себя в роли андеррайтера морских грузов (андеррайтинг — комплекс услуг, предоставляемых разными финансовыми компаниями, берущими на себя обязательство по выплате денежных средств клиентам в случаях, когда последние несут финансовые убытки), которому поручено оценить котировки страховки для двух, казалось бы, похожих грузов одного и того же грузовладельца. Оба груза следуют по идентичному маршруту, их отправные и конечные пункты одинаковы (условно пункт А и пункт Б). На первый взгляд, риски могут показаться вполне сопоставимыми.
Однако при более глубоком рассмотрении обнаруживается разительный контраст. В первом случае речь идет о перевозке пластиковых изделий в пункт Б в апреле, при благоприятных погодных условиях и на борту современного судна от авторитетной контейнерной линии, которая на протяжении десятилетий редко сталкивалась с претензиями. В то же время вторая партия должна прибыть в конечный пункт в сезон ураганов и перевозить дорогостоящую фармацевтическую продукцию будут на борту 25-летнего судна, принадлежащего судоходной компании с не самой хорошей репутацией.
Подумайте о том, сколько дополнительной информации имеется в вашем распоряжении при принятии решения относительно страхового тарифа. Изменит ли эта новая информация общую оценку риска?
В сфере морского страхования традиционные модели оценки рисков часто основывались на старых данных и обобщенных предположениях на будущее. Однако мы видим реальную потребность в использовании подхода, основанного на информации в режиме реального времени. Современный способ получения и обработки сведений позволит использовать множество данных из разных источников, начиная непосредственно от грузовладельцев и экспедиторов, заканчивая внешними сторонними поставщиками информации о перевозках по морю. Технические характеристики судов, схемы навигации, загруженность портов, детали груза и даже онлайн-отслеживание контейнеров и судов — вот те данные, которые используются в комплексном подходе к управлению рисками и их оценке.
Анализ этих разнообразных наборов данных позволяет получить целостное представление о потенциальных рисках, которым подвергается каждый груз. Это дает возможность адаптировать страховые полисы к конкретным рискам, связанным с различными операциями в цепочке поставок, что формирует более точный андеррайтинг, наиболее соответствующий потребностям экспедитора или логистической компании.
2. Морские инновации: индивидуальные решения
Используя данные об операциях в цепочке поставок, можно создавать грузовые сертификаты, которые адаптируют тарифы на основе индивидуальных профилей риска груза. Этот инновационный подход не только помогает привлекать инвестиции в управление цепочками поставок, но и обеспечивает индивидуальное ценообразование. Все это в конечном итоге способствует созданию беспроигрышного сценария как для экспедитора или логистической компании, так и для всей отрасли в целом.
3. Машинное обучение и искусственный интеллект: навигация по будущему морского страхования
Этот подход, основанный на данных, сочетается с такими передовыми технологиями, как машинное обучение (ML) и искусственный интеллект (AI). Алгоритмы машинного обучения анализируют исторические данные о морских инцидентах с судами, чтобы предсказать потенциальные риски для грузов, находящихся на борту контейнеровозов. А также выявить закономерность загруженности портов, которая приводит к чрезмерному единовременному скоплению товаров и задержкам в доставке. Это позволяет страховым компаниям заблаговременно рекомендовать меры безопасности операторам цепочек поставок, тем самым снижая вероятность сбоев и претензий от заказчиков.
4. Чистое небо впереди: ощутимые результаты
Интеграция данных, машинного обучения и искусственного интеллекта уже принесла обнадеживающие результаты в сфере страхования цепочек поставок. Благодаря индивидуальным страховым полисам грузовладельцы, желающие защитить свои отправления, получают снижение стоимости страхования, а также его соответствие реальным рискам, с которыми есть вероятность столкнуться. Благодаря объединению данных с участниками цепочки поставок значительно улучшается процесс котирования и привязки, что сокращает общее время, необходимое для загрузки окончательного страхового сертификата. Обработка претензий может быть ускорена, уведомления о них могут приходить в течение нескольких секунд.
Создание более безопасного будущего
В отличие от традиционных методов оценки рисков, подход, основанный на данных, учитывает новые важные переменные, на которые ранее внимания не обращали. Современный способ позволяет обеспечить более справедливое ценообразование страховых сертификатов, в которых будут точно отражены базовые профили риска. Эта стратегия поддерживает экспедиторов и логистические компании, одновременно способствуя устойчивости и прибыльности всей отрасли.
Применение аналитики данных дает нам возможность проложить новый курс в морском страховании, используя возможности данных для изменения традиционной оценки рисков. Технологичные инструменты помогают прийти к устойчивым результатам и наглядности.
По мере усложнения операций в цепочке поставок, необходимо сохранять бесстрашие, плавая по морям рисков. А для этого следует использовать инновационные решения в качестве путеводных звезд.
