En general, existen 2 tipos de productos de seguros, enmarcados de forma general como comercial y minorista. No existe una definición clara y rápida entre los dos, pero en general los productos comerciales son especialistas y tienen muy poca información, y los productos minoristas son de mercado masivo y tienen mucho.
En el Reino Unido, los actuarios solo tratan con productos comerciales. Piense en Lloyds de Londres y asegure cosas como barcos, aviones y plataformas petroleras. No puede usar datos estadísticos sobre estos porque no hay suficientes eventos para construir un modelo. Entonces, en lugar de eso, usa otras técnicas; bueno, al menos en principio, normalmente lo que sucede es que un asegurador le dice la cantidad por la que puede venderlo y usted solo verifica para asegurarse de que no sea irrazonable. Como hay una gran cantidad de conjeturas, generalmente se resuelve el problema mediante el modelado de escenarios. Por ejemplo, tomar su responsabilidad máxima de una pérdida total y suponer que cualquier evento que sea más infrecuente que 1 cada 200 años es irrelevante para calcular en una base más larga ya que probablemente sea un evento final de la compañía.
En el sector minorista, muy pocas personas que son actuarios trabajan realmente en el lado de la creación de precios o productos. En general, estas personas son científicos de datos o personas de profesiones relacionadas que buscan trabajar en servicios financieros (ingenieros, científicos, estadísticos, etc.). Los actuarios generalmente se encuentran más en el modelado de capital y en las funciones de reserva. Estos productos generalmente se construyen a partir de 3 capas, a las que llamaré Riesgo, Gastos y Mercado.
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La capa de riesgo es el lugar obvio para comenzar. Usted mira los datos que ha basado en las ventas realizadas (para calcular la exposición al riesgo) y los reclamos incurridos (para calcular la pérdida). Por lo general, lo hará dos veces: una para la frecuencia del evento y una para la gravedad del evento. Si desea un producto más sofisticado, lo dividirá en diferentes peligros. Luego, ejecutará los datos a través de modelos de regresión lineal (de varios tipos) para descubrir las correlaciones entre los datos y los factores sobre el cliente. Estos se verifican para garantizar la previsibilidad a largo plazo y luego se asume que las reclamaciones anteriores pueden predecir reclamaciones futuras. Hay algunas otras cosas más detalladas que debe hacer si quiere un resultado más preciso, pero no voy a entrar en ellas aquí.
La siguiente capa es tus gastos. Éstos se agregan a su capa de Riesgo para obtener su prima técnica, el nivel teórico en el que se recuperaría. Ahora, dado que más ventas significa una dilución de su relación de gastos, solo tiene en cuenta los gastos variables aquí. Los gastos fijos están cubiertos por su mecánico de cotización más adelante.
La capa final es la capa de mercado. Aquí es donde intentas ajustar el precio a las tasas del mercado. En pocas palabras, si tiene la necesidad de obtener un margen de beneficio del 2%, esto debe ser superior a su prima técnica. Pero, ¿qué sucede si su precio técnico más su margen de beneficio deseado es aproximadamente un 10% más barato que el próximo competidor? No tiene sentido dejar ese dinero en la mesa. Así que aquí intentas y optimizas el precio contra las tasas de mercado. Al principio, es un proceso similar al de la capa de Riesgo, ya que creas modelos de regresión de la tasa de conversión con respecto a la información del cliente, pero luego intentas optimizar las tasas mediante la creación de ciclos de retroalimentación. ¡Aquí es donde sus ingenieros son útiles!
Obviamente, parafrasé esto mucho, y hay una gran cantidad una vez que te metes en eso. Además, la industria es una carrera de armamentos técnica, por lo que, tan pronto como haya implementado una técnica, deberá buscar la siguiente porque, de lo contrario, sus competidores lo superarán. ¡Espero que ayude!