mi a tisztességtelen megkülönböztetés az általános biztosítási besorolásban? A szabályozó szemszögéből

a következő cikk egy vélemény pieceby a szerző, Michael McKenney. Saját személyes véleményét képviseli, és nem feltétlenül képviseli a SOA, a munkáltatója (a Pennsylvania biztosítási osztály), bármely más állami biztosítási szabályozó, azaic vagy a Naic Casualty Actualty and Statistical (C) Munkacsoport véleményét.

Michael McKenney

gyakorlatilag mindenki, aki a biztosítási ágazatban dolgozik, elmondhatja, hogy a biztosítási díjak nem lehetnek túlzottak, nem megfelelőek vagy igazságtalanul diszkriminatívak. De mi teszi az arányt túlzottá, nem megfelelő vagy igazságtalanul diszkriminatív az állami törvények szerint?

figyelemre méltó, hogy annak ellenére, hogy Pennsylvania vagyon-és balesetarány-szabályozási aktusai és tisztességtelen biztosítási gyakorlatokról szóló törvénye tartalmazzák ezeket a korlátozásokat, csak három esetben határozzák meg őket.

a túlzott mértékű adókulcsok tekintetében a Pennsylvaniai munkavállalók kártérítéséről szóló törvény 704(a)(2) szakasza (77 P. S. 6035.4(a)(2)) kimondja:

“az adókulcs nem tekinthető túlzottnak, hacsak nem valószínű, hogy a vállalt kockázathoz és a nyújtandó szolgáltatásokhoz képest indokolatlanul magas hosszú távú nyereséget eredményez.”

ami a nem megfelelő arányokat illeti, a Pennsylvaniai munkavállalók kompenzációs törvényének 704(a)(3) szakasza (77 P. S. 1035.4(a)(3)) kimondja:

“az arány nem tekinthető elégtelennek, kivéve, ha:

1. indokolatlanul alacsony a biztosított biztosítás esetében, és annak folyamatos használata veszélyeztetné a biztosító fizetőképességét; vagy
2. az adókulcs indokolatlanul alacsony a biztosított biztosítás esetében, és az adókulcs Biztosító általi használata a versenyt rombolta vagy-ha továbbra is fennáll-a versenyt rombolja vagy monopóliumot teremt.”

végül, a Pennsylvaniai Baleseti és kezességi rátáról szóló szabályozási törvény 3. szakaszának d) pontja (40 P. S. kb 1183 (d)) a következőket jegyzi meg a tisztességtelenül megkülönböztető arányok tekintetében:

“egyetlen adókulcs sem tekinthető méltánytalanul diszkriminatívnak, kivéve, ha a gyakorlati korlátozásokat figyelembe véve egyértelműen nem tükrözi ésszerű pontossággal a várható veszteségek és kiadások közötti különbségeket. A kamatláb nem tisztességtelenül diszkriminatív, mivel a hasonló veszteséggel járó kitettséggel rendelkező, de eltérő költségtényezőkkel rendelkező kötvénytulajdonosok esetében eltérő díjak keletkeznek, mindaddig, amíg a kamatláb ésszerű pontossággal tükrözi a különbségeket. Az arány nem tisztességtelenül diszkriminatív, ha azt széles körben átlagolják a csoport, franchise vagy általános politika alapján biztosított személyek körében.”

ritkán fordul elő a Pennsylvaniai biztosítási osztály olyan vagyon-és balesetbiztosítási díjakat benyújtó biztosítótársaságokkal, amelyek meghatározhatók (az árfolyam-bejelentés összefüggésében) a biztosító fizetőképességének veszélyeztetése vagy a verseny megsemmisítése. Alkalmanként, mi is vitába a bejelentés, amely azt javasolja, árak úgy gondoljuk, hogy a túlzott, de a gyakoribb kérdés tekintetében a bejelentés az árak, hogy úgy gondoljuk, hogy igazságtalanul diszkriminatív.

az osztályterv módosításainak benyújtásakor a szabályozó gyakran kap egy kiállítást, amely bemutatja az aktuális, jelzett és javasolt relativitásokat. Beszélgetéseket folytattunk biztosítótársaságokkal és más szabályozókkal, akik úgy vélik, hogy gyakorlatilag bármilyen választás elfogadható a jelenlegi és jelzett relativitás között (és magában foglalja). Egyesek úgy vélik, hogy ez akkor is igaz, ha a különböző kockázati osztályok eltérő bánásmódban részesülnek, mindaddig, amíg a szelekciók a jelenlegi és jelzett relativitások által létrehozott tartományon belül maradnak. De vajon a jelenlegi és a jelzett relativitások közötti kiválasztás nem túlzott, nem megfelelő vagy igazságtalanul diszkriminatív a Pennsylvaniai törvények szerint?

Vegyünk egy egyszerű példát, amelyben a biztosítónak három csoportja van a kötvénytulajdonosoknak: átlag, átlag feletti és átlag alatti. A jelenlegi minősítési tervben az átlagos kockázatok kétszer annyit fizetnek, mint az átlag feletti kockázatok, az átlag alatti kockázatok pedig kétszer többet fizetnek. Tegyük fel, hogy minden csoport jelzi az 50 százalékos kamatemelés szükségességét, de a biztosító mérsékelni kívánja ezt a nagy kamatemelést az átlagos vagy az átlag feletti kötvénytulajdonosok számára:

ha a jelzések helyesek, a javasolt kamatlábak egyike sem valószínű, hogy indokolatlanul magas hosszú távú nyereséget eredményez.

a mai többállami, többsoros biztosítási környezetben, amelyben sok biztosító ír üzleti és a gyakoriságot, amellyel a biztosítók Fájl, hogy a kamatváltozások, nem valószínű, hogy az edzett árak átlagos és átlag feletti kockázatok veszélyeztetik a fizetőképességét a biztosító. Továbbá, tekintettel a versenypiacokra, amelyeken az ingatlan-és balesetbiztosítók működnek, kétséges, hogy a mérsékelt díjak elpusztítják-e a versenyt.

mi a helyzet a tisztességtelen diszkriminációval? A gyakorlati korlátozások lehetővé tétele után a javasolt kamatlábak közötti különbségek ésszerű pontossággal tükrözik-e a várható veszteségek és kiadások közötti különbségeket?

mind a jelenlegi, mind a feltüntetett arányok azt mutatják, hogy az átlag alatti kockázatoknak az átlag feletti kockázat négyszeresét, az átlagos kockázat kétszeresét kell fizetniük. Elfogadható tehát, hogy az átlag alatti kockázatok az átlag feletti kockázatok ötszörösét, az átlagos kockázatok két és félszeresét fizessék?

néhány érv a javasolt kamatlábak érvényessége mellett, hasonlóan a megadott példához, olyan törvényeket idéz, mint például a Pennsylvaniai Baleseti és kezességi ráta szabályozási törvény 4. szakaszának a) pontja(40 P. S. 1184 (a)), amelyek lehetővé teszik a biztosítók számára, hogy a bejelentéseiket a következő módon támogassák:

“(1) A bejelentést tevő biztosító vagy minősítő szervezet tapasztalata vagy megítélése, (2) más biztosítók vagy minősítő szervezetek tapasztalata, vagy (3) bármely más olyan tényező, amelyet a biztosító vagy minősítő szervezet relevánsnak tart.”

de ha engedélyezzük, hogy a biztosítási díjak “megítélésen” és “a biztosító vagy a minősítő szervezet által relevánsnak ítélt egyéb tényezőkön” alapuljanak, ez azt jelenti, hogy nem kell költségalapúnak lenniük? Vagy ezek az egyéb megfontolások arra szorítkoznak, hogy segítsék a biztosítót a megfelelő költségalapú becslések előrejelzésében?

Pennsylvaniában egyetértünk abban, hogy a biztosítók sokféle szempontot alkalmazhatnak díjaik alátámasztására, és ezeknek a megfontolásoknak nem kell (és egyes esetekben nem is szabad) a biztosító saját tapasztalatain alapulniuk. Mindazonáltal, függetlenül attól, hogy ezek a megfontolások mit vonnak maguk után, a kamatlábak közötti különbségeknek ésszerű pontossággal tükrözniük kell a várható veszteségek és ráfordítások közötti különbségeket. Ha ezt nem teszik meg, az arányok igazságtalanul diszkriminatívak.

a fenti példában, ha vannak további elemzések és/vagy megfontolások, amelyek megfelelően alátámasztják azt az ésszerű következtetést, hogy az átlag alatti kockázatok várható veszteségei és költségei ötszöröse lesznek az átlag feletti kockázatoknak és két és félszerese az átlagos kockázatoknak, valószínűleg jóváhagyjuk a bejelentést.

például, ha a biztosító versenyképes elemzést tud nyújtani, amely azt mutatja, hogy az átlag alatti kockázatokra vonatkozó teljes díjjelzés alkalmazása összhangba hozza őket a versenyükkel, de az átlagos és az átlag feletti kockázatok esetében ez messze meghaladja a versenyt, elfogadhatjuk a javaslatot. Ebben az esetben a piac egésze hitelesebb becslést adhat a várható veszteségekről és kiadásokról.

de ha a biztosítónak nincs olyan információja, amely arra utalna, hogy a várható veszteségek és költségek ésszerűen várhatóan ugyanolyan mértékben különböznek, mint a javasolt, akkor valószínűleg nem hagyjuk jóvá a bejelentést.

a fenti példa egy egyszerű szemléltető példa volt. A gyakorlatban a “Big Data” és az “általánosított lineáris modellek” mai biztosítási világa hihetetlenül összetett és szegmentált osztályozási tervekhez vezetett. Azok a területek, amelyeket egykor megyei szinten határoztak meg (a városi területek kivételével), ma már egyre inkább irányítószám szinten (néha kilencjegyű irányítószámok) vagy akár népszámlálási blokkban vannak meghatározva, ahol az Északi Piac utca 100 blokkja más területi relativitással rendelkezik, mint az Északi Piac utca 200 blokkja. A relativitások nem a népszámlálási blokk tényleges veszteségi tapasztalatain alapulnak (aminek nincs hitelessége), hanem a népszámlálási blokk azon jellemzőin, amelyekről a statisztikusok bizonyíthatják, hogy korrelálnak a veszteséggel.

válaszul a Big Data biztosítók általi felhasználására, a NAIC Piacszabályozási és fogyasztói ügyek bizottsága (D) létrehozta a Big Data (D) munkacsoportot, amelynek 2016.évi díja:

“fedezze fel a biztosítók big data felhasználását kárigények, marketing, jegyzés és árképzés céljából. Fedezze fel a big data szabályozási felhasználásának lehetséges lehetőségeit a piaci szabályozás hatékonyságának és eredményességének javítása érdekében. Adott esetben legkésőbb a 2016.őszi Nemzeti ülésen tegyen ajánlásokat a 2017. évi díjakra vonatkozóan, hogy a Bizottság foglalkozzon a 2016. évi feltárás által azonosított ajánlásokkal.”

a Big Data árazásban való felhasználását illetően a mai kivételesen szegmentált osztálytervek alapjául szolgáló jelzett relativitásokat előrejelző összetett, többváltozós számítógépes modellek gyakran iteratív alapon kerülnek végrehajtásra, és végig magukban foglalják az ítélet alkalmazását. Továbbá, az árfolyam-relativitások indikációk alapján történő kiválasztásának további megítélési szempontjait most még modellezik, ezt a gyakorlatot néha “ároptimalizálásnak” nevezik.”

a Naic baleseti biztosításmatematikai és statisztikai (C) Munkacsoportja megkezdte az ároptimalizálás témájáról szóló fehér könyv elkészítését, miután a kérdést az Auto Insurance (C/D) tanulmányi csoport novemberben utalt rá. 11, 2014. A fehér könyvet a Naic vagyon-és balesetbiztosítási Bizottsága (C) novemberben fogadta el. 21, 2015 és a Végrehajtó Bizottság április 6, 2016. A fehér könyv 1. bekezdésében a Munkacsoport kijelenti ,hogy ” háttérkutatást nyújt az ároptimalizálásról, azonosítja az ároptimalizálás alkalmazásának lehetséges előnyeit és hátrányait, és bemutatja az állami szabályozási válaszok lehetőségeit az ároptimalizálás alkalmazásával kapcsolatban.”

a NAIC Ároptimalizálási fehér könyvének 6. bekezdése leírja:

“az elmúlt években egy olyan folyamat vagy technika révén, amelyet sokan “ároptimalizálásnak” neveznek, a biztosítók elkezdték használni a nagy adatokat (a biztosítási és nem biztosítási adatbázisok adatbányászata a személyes fogyasztói információkról, ahol a törvény megengedi), fejlett statisztikai modellezés vagy mindkettő az árak kiválasztásához, amelyek nagyon részletes vagy szemcsés szinten különböznek a feltüntetett áraktól. Formalizált és gépesített kiigazításokat lehet tenni a jelzett arányok számos kockázati besorolások, és végül, talán még az egyes biztosítottak.”

a NAIC Ároptimalizálási fehér könyvének 9.bekezdése további megjegyzések:

“a szabályozók elfogadnak bizonyos eltéréseket a feltüntetett kamatlábaktól és minősítési tényezőktől. Attól tartanak azonban, hogy az ároptimalizálás kifinomult módszereinek alkalmazása eltérhet a hagyományos árképzéstől, meghaladva a költségalapú kamatlábak elfogadható kiigazítási szintjét, és olyan árakat eredményezne, amelyek a kötvénytulajdonosonként méltánytalanul változnak. Az egyes államok szabályozói az állami jog és a szabályozási megítélés alapján határozzák meg az elfogadható kiigazítási szintet.”

a véleménycikk megírásának időpontjától kezdve körülbelül 20 állam (beleértve Pennsylvaniát is) hivatalos értesítést adott arról, hogy az ároptimalizálási technikák alkalmazása, amelyek igazságtalanul diszkriminatív arányokat eredményeznek, nem tolerálható. Ezen értesítések többsége az ároptimalizáláshoz kapcsolódik a számítógépes modellek használatához, hogy valamilyen módon meghatározzák a biztosítási díjakat attól függően, hogy egy fogyasztó vagy fogyasztói csoport mennyit hajlandó fizetni vásárlás előtt. Sokan legalább részben a Naic Ároptimalizálási fehér könyvének B. függelékeként szereplő Közleménytervezeten alapultak.

a Naic Ároptimalizálási fehér könyvének egyik vitatottabb ajánlása a 48. bekezdésben található, amely tisztességtelenül diszkriminatív biztosítási minősítési gyakorlatokat tárgyal, amelyek “módosítják a jelenlegi vagy aktuáriusban feltüntetett díjakat vagy díjakat, függetlenül attól, hogy szerepelnek-e a biztosító minősítési tervében.”Példákat szolgáltatva arra, hogy mi lehet e tekintetben méltánytalanul diszkriminatív gyakorlat, a cikk tartalmazza:

1. “a kereslet árrugalmassága.
2. hajlandóság vásárolni biztosítás.
3. megtartási kiigazítás egyedi szinten.
4. a kötvénytulajdonos hajlandósága kérdéseket feltenni vagy panaszt benyújtani.”

ugyanez a négy gyakorlat szerepel a fehér könyv tervezetében.

a Naic Végrehajtó Bizottságának a lap 2016.évi Naic tavaszi nemzeti ülésén történő elfogadása előtt beérkezett észrevételei a “kereslet árrugalmassága” és a “biztosítási vásárlási hajlandóság” ajánlását csak akkor tekintik a lehetséges tisztességtelen megkülönböztetés példáinak, ha egyéni vagy szemcsés szinten veszik figyelembe, de a dokumentumot az ajánlott változtatások nélkül fogadták el.

azok a napok, amikor egy osztályterv változó veszteségi tapasztalatait egyváltozós alapon felülvizsgálják, már rég elmúltak. A biztosítók olyan szegmentációs szinten minősítenek, amelyet évekkel ezelőtt kevesen tudtak volna elképzelni.

amint azt a NAIC Ároptimalizálási fehér könyvének 49.pontja megjegyzi:

“a kifinomult Adatelemzés alkalmazása a finomhangolt módszertanok kidolgozására, a lehetséges minősítési cellák sokaságával önmagában nem sérti a minősítési törvényeket, amennyiben a minősítési osztályok és a minősítési tényezők költségalapúak.”

de mivel az osztályterv-jelzések iteratív folyamatokból származnak, komplex számítógépes modelleket használva, amelyek magukban foglalják az ítélkezést, hogyan biztosítja a szabályozó, hogy a jelzés ítélkezési szempontjai elfogulatlanok legyenek, és a várható veszteségekhez és kiadásokhoz kapcsolódjanak? És amikor a kamatlábrelativitások ezen indikációk alapján történő kiválasztásának további megítélési szempontjait is modellezik, hogyan tud a szabályozó lépést tartani?

a vagyon-és balesetbiztosítási díjak kialakításának és az osztálytervek kezelésének szélsőséges szegmentálásának bonyolultsága jelentős kihívássá vált a mai szabályozók számára. A NAIC Ároptimalizálási fehér könyve, a közlemények, amelyeket sok állam kiadott az ároptimalizálási gyakorlatok ellen, valamint a Naic Big Data (D) Munkacsoportja példák a legújabb szabályozási válaszokra ezekre a kihívásokra. A nap végén azonban ugyanazok a szabványok, amelyek a biztosítási díjakra már évtizedek óta érvényesek, továbbra is érvényesek, függetlenül attól, hogy csak három kockázati osztály létezik (pl. átlagos, átlag feletti és átlag alatti) vagy több ezer (pl. népszámlálási blokkok). Az adómértékek nem lehetnek túlzottak, nem megfelelőek vagy méltánytalanul diszkriminatívak.

források

1. a Naic Big Data (D) munkacsoportjával kapcsolatos információkért, beleértve a 2016-os díjat is, lásd a Naic Market Regulation and Consumer Affairs (D) Committee, Big Data (D) Working Group homepage , (utoljára látogatott május 18, 2016).
2. az Ároptimalizálási Fehér Könyv eléréséhez lásd: Naic Casualty Actuarial and Statistical (C) Task Force, “Price Optimization White Paper” (Nov. 19, 2015) elérhető itt.
3. a Naic Casualty Actualty and Statistical (C) Task Force honlapja felsorolja a különböző államok közleményeit az ároptimalizálásról a NAIC Casualty Actualty and Statistical (C) Task Force honlapján (utoljára látogatott május 18, 2016) (Az Ároptimalizálási közlemények/sajtóközlemények rovatban található).
4. a Naic Ároptimalizálási fehér könyvével kapcsolatos észrevételek, amelyeket a Naic Végrehajtó Bizottsága az 2016 Naic tavaszi nemzeti ülésén történő elfogadása előtt kapott, online megtalálhatók a NAIC április 6, 2016 Executive (EX) Bizottságának és plenáris ülésének anyagaiban. Lásd NAIC, “a Végrehajtó Bizottság jelentése” (ápr. 6, 2016) elérhető itt.
5. további információk arról, hogy a Naic baleseti biztosításmatematikai és statisztikai (C) Munkacsoportja miért kezdte meg az Ároptimalizálási fehér könyv elkészítését, a NAIC honlapján találhatók. Lásd Center for Insurance Policy and Research, “Ároptimalizálás” (Jan. 6, 2016) elérhető itt.

Michael McKenney az aktuáriusi felügyelő a Pennsylvania Insurance Department, Property & Casualty Bureau. Jelenleg a NAIC baleseti biztosításmatematikai és statisztikai (C) munkacsoportjának elnöke.