روش­های برآورد ارزش منصفانه تعهدات بیمه­ای و تأثیر آن بر افزایش رضایت مشتریان

چکیده

در دهه­ های اخیر اهمیت و کاربرد ارزش منصفانه برای دستیابى به اطلاعات صحیح و معتبر براى تصمیم­گیران در صنعت بیمه­ افزایش یافته است. ارزیابی مبتنی بر ارزش منصفانه با ترویج شفافیت، قیمت­ گذاری دقیق و مدیریت ریسک موثر می­تواند نقش مهمی در رضایت مشتریان در صنعت بیمه ایفا کند. با این حال، بیمه­گران باید به طور مؤثر تأثیر ارزیابی ارزش منصفانه را به اشتراک بگذارند و به نگرانی ­ها یا چالش هایی که ممکن است برای حفظ روابط مثبت با مشتری ایجاد شود، رسیدگی کنند. 

در این حوزه یکی از چالش­ های موجود، نحوه­ی محاسبه و برآورد ارزش منصفانه ­بر اساس فرضیات واقع­ بینانه می­باشد. در این مقاله به مهمترین روش­های برآورد ارزش منصفانه به همراه مزایا و محدودیت­ های هر روش پرداخته شده است. روش­ های برآورد ارزش منصفانه باید تا حد ممکن ساده و قابل فهم بوده و برآوردهای پایدار و معتبر ارائه دهند. به طور کلی انتخاب روش مناسب برای برآورد ارزش منصفانه در صنعت بیمه به ویژگی­ های خاص دارایی یا بدهی مورد نظر بستگی دارد. اغلب، ترکیبی از این روش­ها برای دستیابی به ارزش­گذاری دقیق تر و جامع تر استفاده می­ شود.

 

واژگان کلیدی: ارزش منصفانه، رضایت مشتری، توانگری مالی، مدیریت ریسک

 متن کامل مقاله

 

 

 

معرفی کتابخانه Pyliferisk در پایتون

Pyliferisk یک کتابخانه باز است که در پایتون برای محاسبات قراردادهای زندگی و اکچوئری بر اساس متدولوژی های رایج بین اکچوئری ها (International Actuarial Notation) نوشته شده است،.

این کتابخانه می‌تواند تمام ریسک­های احتمالی زندگی را پوشش دهد (از آنجایی که فرمول‌های اکچوئری از نشانه‌گذاری بین‌المللی اکچوئری پیروی می‌کنند)، و همچنین از محصولات اصلی بیمه زندگی مانند مدت معین، تمام عمر، مستمری‌ها و عمر و سرمایه­گذاری پشتیبانی می‌کند. علاوه بر این، این کتابخانه را می توان به راحتی با هر مشخصات خاص یا داخلی تنظیم کرد، زیرا پایتون یک زبان بسیار صریح است.

این کتابخانه نه تنها برای اهداف آکادمیک بلکه برای استفاده حرفه ای توسط اکچوئرها (پیاده­سازی ماژول های حق بیمه و ذخایر) یا توسط حسابرسان (اعتبارسنجی ذخایر یا مدل های ریسک سرمایه) ایده آل است.

این کتابخانه به عنوان یک ماژول مجزا توزیع شده است و هیچ وابستگی دیگری به جز کتابخانه استاندارد پایتون ندارد، که آن را به طرز شگفت انگیزی سریع می­کند. علاوه بر این، این بسته شامل چندین جدول مرگ و میر زندگی (pyliferisk.mortalitytables) است که عمدتاً از کتاب­های درسی دانشگاهی استخراج شده است.

Big Data و نقش آن در محاسبات اکچوئری

Big Data به مجموعه‌ای از داده‌های بزرگ و پیچیده اطلاق می‌شود که به طور سنتی با ابعاد، حجم، تنوع و سرعت بالای آن شناخته می‌شود. این داده‌ها معمولاً از منابع متنوعی مانند سنسورها، دستگاه‌های متصل به اینترنت (IoT)، رسانه‌های اجتماعی، سیستم‌های آنلاین، دیتابیس‌های بزرگ و غیره بدست می‌آیند. مهمترین ویژگی‌های Big Data عبارتند از:

1. حجم (Volume): داده‌های بزرگی که باید تحت تحلیل قرار گیرند و معمولاً به حجمی بسیار بزرگ می‌رسند. این داده‌ها می‌توانند در حجم پتابایت یا بیشتر باشند.

2. سرعت (Velocity): داده‌ها با سرعت بالا و به صورت پیوسته تولید می‌شوند و باید در زمان واقعی پردازش و تحلیل شوند. نمونه‌ای از این نوع داده‌ها می‌تواند جریان داده‌های سنسورهای IoT باشد.

3. تنوع (Variety): داده‌های بزرگ می‌توانند در قالب‌های مختلفی مانند متن، تصویر، صوت، ویدئو، داده‌های جغرافیایی، داده‌های شبکه‌های اجتماعی و غیره باشند. همچنین، این داده‌ها ممکن است از منابع مختلف و با ساختارهای متفاوت باشند.

برای خلق ارزش از Big Data و بهره‌گیری بهینه از آن، روش‌ها متنوعی در حوزه تحلیل داده‌ها وجود دارد. از جمله روش­ها مورد استفاده در تحلیل Big Data می‌توان به ماشین لرنینگ، استخراج اطلاعات، شبکه‌های عصبی، الگوریتم‌های تکراری، تحلیل شبکه‌های اجتماعی، تحلیل متن و غیره اشاره کرد.

استفاده از Big Data در مختلف صنایع و حوزه‌ها از جمله تجارت، بهداشت و درمان، حمل و نقل، تولید، مالیات، بازاریابی و غیره، بهبود تصمیم‌گیری‌ها، شناسایی الگوها و روندها، کشف رویدادهای ناگوار و بهبود عملکرد سازمان‌ها را ممکن می‌سازد.

مدل‌های تغییر مارکوف

مدل‌های تغییر مارکوف (Markov-switching models) ابزار قدرتمندی برای بررسی رفتار واقعی داده‌های سری زمانی ارائه می‌دهند.

مدل‌های سری زمانی کلاسیک فرض می‌کنند که می‌توان از یک مجموعه از پارامترهای مدل برای توصیف رفتار داده‌ها در تمام زمان‌ها استفاده کرد. این فرض همیشه برای آنچه در داده های دنیای واقعی با آن مواجه می شویم معتبر نیست.

داده‌های سری زمانی در دنیای واقعی ممکن است در دوره‌های زمانی مختلف ویژگی‌های متفاوتی مانند میانگین و واریانس متفاوت داشته باشند. مدل های تغییر رژیم این امکان را فراهم می­کنند که بتوان داده‌ها را در «رژیم‌های» متفاوت و تکرارشونده قرار داد و به میانگین­ و واریانس داده­های سری زمانی و پارامترهای مدل اجازه می­دهد تا در رژیم ها تغییر کنند.

فرض کنید در هر بازه زمانی معین، این احتمال وجود دارد که سری در یکی از رژیم­­ها باشد و ممکن است به رژیم دیگر منتقل شود.

این ویژگی­ها باعث می­شوند که مدل‌های تغییر رژیم بتوانند رفتار واقعی داده‌ها را بهتر از مدل‌های استاندارد ثبت کنند.