¿Qué medidas pueden tomar las compañías de seguros para reducir el impacto de la selección adversa y el riesgo moral?

Riesgo moral:

Nunca se pudo leer la mente de nadie: en la India es bastante común la afirmación falsa, principalmente en seguros de salud y automóviles, y francamente, les pagamos a menos que salga a la luz.

Para reducir el riesgo moral en los seguros de automóviles, organizamos una inspección previa por parte de nuestro equipo de ventas de motores. capturaron las imágenes del vehículo y las almacenamos en nuestro sistema para nuestra referencia futura durante el escenario de reclamación. Si la reclamación se informa, en el momento en que se comparan las imágenes con las instantáneas previas a la inspección para el número de chesis, la matrícula, los daños previos, etc., ésta es la solución más simple en el mercado actual y es seguida por muchas compañías.

Para grupos grandes, digamos más de 100 Cr, donde generalmente se requieren varias políticas para la protección contra Incendios y peligros relacionados, STFI, EQ, LOP, etc. Generalmente, pasamos por su estado financiero en el mercado y también remitimos sus registros anteriores.

Todavía es una tarea difícil controlar el fraude al 100%. Todos los años pagamos un 15% de reclamo de fraude.

Selección adversa:

En general la compañía de seguros hay varios profesionales que dirigen su departamento de manera muy eficiente. Hay médicos (para la cartera de salud), ingenieros (para seguros de propiedad e ingeniería), abogados (para, procedimiento legal), CA, actuarios, etc.

Soy ingeniero mecánico y manejo toda la inspección de propiedad (Risk Engineer) en todos los lugares, en el futuro, con más exposición, también me ocuparé del departamento de Aseguramiento y Reclamación. Por lo tanto, narra que somos elegibles para apartarnos de cualquier selección adversa mediante una visita física.

En caso de médico, todos los documentos que se reciban del cliente lo examinamos y, una vez cumplidas todas las condiciones, se imprimirá la política. A veces también solicitamos que envíen informes recientes de revisiones corporales.

Para el seguro de automóviles hay muchos ingenieros de automóviles que están a cargo de su departamento y se mantienen alejados de cualquier selección adversa de riesgo.

Número 1 en mi libro: aseguradores de campo de terceros como WeGoLook: servicios de campo a pedido para la empresa. Demasiados agentes aseguran una casa sin una inspección en el lugar e incluso cuando van al sitio son trabajadores de ventas, por lo que no pasan por alto o pasan por alto cosas como el techo existente y los daños del revestimiento … luego, un año después, un cazador de tormentas llama a su puerta, convence los asegurados necesitan un nuevo techo y revestimiento, ayudan a presentar los formularios de reclamación y, antes de que se dé cuenta, el transportista está enganchado por $ 25,000 en facturas de reparación, mientras que el asegurado pagó unos $ 800 en prima … todo porque nadie se tomó el tiempo de documentar El daño preexistente a la vivienda.

Muchos operadores ya se están moviendo hacia reclamos totales que desempeñan un papel en la compensación general del agente, pero creo que la suscripción de seguros de hogar todavía es deslustrada, en el mejor de los casos, a nivel de la industria.

Esta es una tarea difícil ya que el juego ha cambiado totalmente con la suscripción basada en créditos de caja negra

Creo que lo más sencillo para evitar una selección adversa es utilizar los datos de la vida real que tienen todas las empresas.

digamos que tenemos un cliente que nunca ha tenido un reclamo pero ahora tiene 50 años y está pasando por un divorcio.

cuando se calcula que su tasa será inferior a la normal, tal vez triplicará la tasa preferida porque eso es lo que el algoritmo predictivo ve en ella en esa instantánea de tiempo.

Ahora, no me malinterpreten, tenemos que tener una manera de evaluar cuándo escribimos nuevos clientes, pero cuando tenemos datos reales sobre esta persona exacta y sabemos que nos han sido leales, debemos ser leales cuando ella lo necesita.

Debemos usarlo sobre el sistema de clasificación de caja negra.

Para mí un cliente leal de 20 años sin reclamos.

Debería obtener la mejor calificación que tenemos.

pero no lo hacen Las empresas confían en una predicción basada en conjeturas y una instantánea de una persona cuando tenemos datos reales sobre una persona real.

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Las compañías de seguros de automóviles tienen que nombrar asesores de buena fe.