बीमा कंपनियां उन पॉलिसियों पर पैसे खो रही हैं जिन्हें वे पहचान नहीं पा रही हैं। AI इसे बदलने का लक्ष्य रखता है।

उद्योग के एक मजबूत वर्ष में भी, एक स्टार्टअप कहता है कि एक बीमा कंपनी की 20% से 30% पॉलिसियां लाभदायक नहीं हो सकती हैं। इस समस्या को खोजने के लिए उसने $8 मिलियन जुटाए हैं।

US संपत्ति और देनदारी बीमाकर्ताओं ने दशकों में अपने सबसे अच्छे अंडरराइटिंग वर्षों में से एक दर्ज किया है, यह Soteris की एक रिपोर्ट के अनुसार है, जो Y Combinator-समर्थित स्टार्टअप है और उद्योग को सॉफ़्टवेयर बेचता है। 

हालांकि, समग्र मजबूत परिणाम कमजोर हिस्सों को छिपा सकते हैं। Soteris कहता है कि कई बीमा कंपनियां अपनी पॉलिसियों के एक महत्वपूर्ण हिस्से पर चुपचाप पैसा खो रही हैं और उन्हें पहचानने का कोई विश्वसनीय तरीका नहीं है।

Soteris ने $8 मिलियन से अधिक की सीड फंडिंग और उस समस्या को लक्षित करने वाला नया उत्पाद लेकर स्टेल्थ मोड से बाहर कदम रखा है। इसके CEO, Sunit Shah ने उद्योग के अंधेरे बिंदु के रूप में जो देखते हैं और इसे ठीक करने से बीमा कंपनियों और उनके ग्राहकों के लिए क्या मतलब हो सकता है, इस पर बात की।

बीमा कंपनियां समस्या को क्यों नहीं देख पा रही हैं

बीमा कंपनियां समान ग्राहकों को समूहित करके, जैसे किसी विशेष आयु के ड्राइवर किसी विशेष क्षेत्र में, कीमतें तय करती हैं और प्रदर्शन का मूल्यांकन करती हैं। क्योंकि प्रत्येक पॉलिसी या तो दावा उत्पन्न करती है या नहीं, अक्तुएरीज़ ने लंबे समय से समूह के भीतर अंतर को यादृच्छिक शोर माना है। एक समूह स्वस्थ दिख सकता है जबकि उसके भीतर कुछ पॉलिसियां पैसा खो रही हों, और पॉलिसी की वास्तविक लागत केवल तब दिखती है जब दावे आते हैं, कभी-कभी बिक्री के कई वर्षों बाद।

“हर बीमा कंपनी जानती है कि वे ऐसी पॉलिसियां लिख रही हैं जो उन्हें पैसा खोएंगी,” Shah ने एक बयान में कहा। उनका तर्क है कि उनके पास उन पॉलिसियों को खोजने के उपकरण नहीं हैं। बीमा कंपनियों के साथ काम करते हुए, उन्होंने पाया कि यहाँ तक कि मजबूत बुक्स वाली कंपनियां भी ऐसी पॉलिसियां रख रही थीं जो लाभ को कम कर रही थीं, कुछ मामलों में कुल का 20% से 30% तक।

एक उद्योग जो व्यक्तिगत पॉलिसी की ओर बढ़ रहा है

इनाम का आकार ही कारण है कि यह विचार ध्यान आकर्षित कर रहा है। McKinsey का अनुमान है कि बीमा कंपनियां अपने अंडरराइटिंग परिणामों, यानी पॉलिसी लिखने से मिलने वाले लाभ, को 30% से 50% तक बढ़ा सकती हैं, समन्वित कदमों जैसे कि गैर-लाभदायक व्यवसाय को कम करना और औसतन स्वस्थ दिखने वाले समूहों में लाभ पुनः प्राप्त करना। परामर्श फर्म की 2025 बीमा रिपोर्ट व्यक्तिगत स्तर तक अधिक सूक्ष्म विभाजन और निजीकरण की ओर संकेत करता है, जो उद्योग का भविष्य है।

Soteris उस बदलाव पर काम करने वाला एक स्टार्टअप है। उसका दृष्टिकोण मशीन लर्निंग, जो AI का एक रूप है और ऐतिहासिक डेटा से पैटर्न सीखता है, का उपयोग करके बीमा कंपनी की पिछली पॉलिसियों का विश्लेषण करता है, चाहे वह लाखों या यहां तक कि अरबों तरीकों से हो। कंपनी कहती है कि स्प्रेडशीट में काम करने वाली टीम दहाड़ों या सैकड़ों विश्लेषण चला सकती है। इन विश्लेषणों को मिलाकर, यह प्रत्येक पॉलिसी को समूह के हिस्से के बजाय व्यक्तिगत रूप से स्कोर करता है।

कंपनी कहती है कि बीमा कंपनियां एक कोटेशन अनुरोध पर या बाद में किसी भी समय, एक चौथाई सेकंड से कम समय में स्कोर प्राप्त कर सकती हैं, और इस सेटअप को 90 दिनों से कम समय लगता है।

दावों से लाभ तक

Soteris का पहला उत्पाद, जो 2020 से बीमा कंपनियों और उनके behalf पर बेचने वाली एजेंसियों के साथ उपयोग में है, यह भविष्यवाणी करता है कि प्रत्येक पॉलिसी का प्रीमियम में से कितना दावा के रूप में भुगतान किया जाएगा। कंपनी कहती है कि उसने 100 मिलियन से अधिक पॉलिसी आवेदन, जिनका प्रीमियम $180 बिलियन से अधिक है, का स्कोर किया है, और ग्राहकों ने एक वर्ष के भीतर अपने दावे भुगतान अनुपात को 5 से 15 प्रतिशत अंक तक सुधार दिया है।

नया उत्पाद एक कदम आगे बढ़कर लाभ पर केंद्रित है। एक पॉलिसी से मिलने वाला पैसा अक्सर उस कंपनी, राज्य लाइसेंस रखने वाली कंपनी, और पूंजी प्रदान करने वाली कंपनी के बीच विभाजित होता है, प्रत्येक का हिस्सा अलग होता है। Soteris कहता है कि पॉलिसी की दावा लागत यह नहीं बताती कि वह लिखने वाली कंपनी के लिए कितना कमाता है। नया उपकरण उस आंकड़े का अनुमान लगाता है और इसे EBITDA में रिपोर्ट करता है, जो संचालन लाभ का सामान्य माप है।

कंपनी कहती है कि कई पायलट प्रोजेक्ट्स ने बीमा कंपनियों के EBITDA को 70% से 125% के बीच बढ़ते दिखाया। ये पूर्ण रोलआउट नहीं बल्कि पायलट थे, और परिणाम Soteris के अपने हैं।

ग्राहकों के लिए इसका क्या मतलब हो सकता है

कार या घर बीमा खरीदने वाले के लिए, Shah कहते हैं कि मुख्य प्रभाव बीमा कंपनी की ओर है, क्योंकि यह उपकरण सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक पॉलिसी लाभदायक हो। उनका तर्क है कि ग्राहकों को लाभ अप्रत्यक्ष रूप से मिलता है।

“बीमा कंपनियों का मुख्य लक्ष्य अपनी पॉलिसी संख्या बढ़ाना है, इसलिए द्वितीयक प्रभाव यह है कि यह उन्हें अधिक बाजार हिस्सेदारी हासिल करने के लिए कीमतें घटाने में सक्षम बनाता है,” Shah ने कहा। “इसलिए अधिकांश लोगों के लिए, हम उम्मीद करेंगे कि उनकी दरें उस स्थिति से कम होंगी जब बीमा कंपनी हमारा उत्पाद उपयोग नहीं कर रही होती।”

यह एक अपेक्षा है, गारंटी नहीं। Shah का उत्तर कीमतों पर केंद्रित था और इस बात को नहीं छुआ कि क्या लाभदायक नहीं मानी गई ग्राहकों को कवरेज से इनकार किया जा सकता है या नवीनीकरण नहीं किया जा सकता। कंपनी का अपने उत्पाद का विवरण, जो बीमा कंपनियों को ऐसी पॉलिसियां लिखना बंद करने के लिए कहता है जो कभी लाभ नहीं देंगी, यह संकेत देता है कि यह एक वास्तविक प्रश्न है।

न्यायसंगतता प्रश्न

बीमा कंपनियों द्वारा एआई के उपयोग से यह चिंता उठी है कि लोग अनुचित रूप से मूल्य निर्धारण या एल्गोरिद्म द्वारा अस्वीकृत हो सकते हैं। “यह एक उचित चिंता है और हम इसे गंभीरता से लेते हैं,” शाह ने कहा। वह मौजूदा भेदभाव-विरोधी नियमों और पक्षपात परीक्षण की आवश्यकताओं की ओर इशारा करते हैं, और कहते हैं कि नियमन एआई को इन‑हाउस बनाने का कारण है, बजाय बाहरी चैटबॉट्स पर निर्भर रहने के। Soteris कहता है कि उसके मॉडल यह दिखा सकते हैं कि प्रत्येक कारक ने किसी परिणाम में कितना योगदान दिया, जो वह कहते हैं कि बीमा कंपनियों के लिए महत्वपूर्ण है क्योंकि नियमन को सही ढंग से लागू करना उद्योग में सफल होने के लिए आवश्यक है।

इंतजार क्यों, और इसका समर्थन कौन कर रहा है

Soteris ने 2020 से बीमा कंपनियों के साथ काम किया है लेकिन अब ही सार्वजनिक हो रहा है। शाह कहते हैं कि समस्या को हल करने में समय लगा। सही टीम बनाना कठिन था, और उन्होंने पाया कि बीमा के बाहर के विशेषज्ञ स्वचालित रूप से उपयुक्त नहीं होते। “डोमेन विशेषज्ञता बहुत मायने रखती थी,” उन्होंने कहा। उनका अपना रास्ता ग्रेजुएट स्कूल में रहते हुए जीवन बीमा कंपनियों के लिए मूल्य निर्धारण मॉडल बनाने वाले साइड बिजनेस से शुरू हुआ। अर्थशास्त्र में पीएचडी करने के बाद, उन्होंने हेज फंड Pine River Capital में ट्रेड किया और वहाँ एक प्रॉपर्टी और कैजुअलिटी रीइंश्योरर बनाने की परियोजना का नेतृत्व करने में मदद की। “यही वह जगह थी जहाँ मैंने वास्तव में सीखा कि बीमा कितना कठिन है,” उन्होंने कहा।

सीड राउंड का नेतृत्व Spider Capital ने किया, जिसमें Intact Private Capital, Amplify Partners, Foundation Capital, Webb Investment Network और Overlook Ventures भी भाग ले रहे हैं। Soteris ने किसी ग्राहक का नाम नहीं बताया। “इस चरण में, हम अनुबंधीय बाध्यताओं के कारण यह जानकारी सार्वजनिक रूप से साझा नहीं कर सकते,” शाह ने कहा।

क्या देखना चाहिए

उद्योग की दिशा स्पष्ट है: अधिक बीमा कंपनियां एक समय में एक नीति के आधार पर मूल्य निर्धारण और जोखिम का मूल्यांकन करना चाहती हैं। खुले प्रश्न यह हैं कि संभावित लाभ में से कितना वास्तविक है जब पायलट प्रोजेक्ट्स के बाहर लागू किया जाए, और यह कहाँ समाप्त होता है। बीमा कंपनियां ग्राहकों को कम कीमतों के माध्यम से बचत पास कर सकती हैं, जैसा कि शाह उम्मीद करते हैं, या कम नीतियों के साथ उच्च मार्जिन रख सकती हैं। नियामक संभवतः निकटता से देखेंगे कि कौन से ग्राहक स्कोर के गलत पक्ष में पड़ते हैं।