Lokalizacja, lokalizacja, lokalizacja – jaką niesie wartość?
05 maja, 2020 geolokalizacja, lokalizacja, ubezpieczenia , Artykuł , artykuł
By Jakub Młodzikowski

Jedną z kluczowych informacji w ubezpieczeniach majątkowych jest miejsce ubezpieczenia. Zarówno z punktu widzenia pricingu, jak i oceny ryzyka, na poziomie konkretnej umowy ubezpieczenia, ale też całego portfela ubezpieczyciela. Pojemność reasekuracyjna, a przede wszystkim wymagania kapitałowe sprawiają, że zapewnienie odpowiedniej jakości oraz bieżącego monitorowania swojej ekspozycji stały się również wyjątkowo istotne. Nowoczesne technologie coraz częściej i w coraz większym stopniu pozwalają ubezpieczycielom gromadzić większe ilości informacji, automatyzować procesy, a także efektywniej zarządzać posiadanym portfelem. Wśród nich są technologie i systemy wykorzystujące szeroko rozumiane geospatial information (dane posiadające cechę w formie geokoordynatów – długości i szerokości geograficznej).

Podstawowym warunkiem, który musi zostać spełniony zanim ubezpieczyciel będzie mógł rozpocząć wykorzystywanie takiej technologii, jest przypisanie współrzędnych geograficznych do posiadanego portfela ubezpieczonych lokalizacji. Zadanie to może stanowić poważne wyzwanie, ponieważ zapewniona musi być odpowiednia jakość danych dot. lokalizacji. Poszczególne elementy składowe adresu tj. nazwa ulicy, numer budynku, numer lokalu, kod pocztowy, miejscowość powinny stanowić odrębne cechy w bazie danych. Czynnikiem, który znacząco poprawia jakość danych jest również wprowadzenie w systemie źródłowym, gdzie wprowadzane są dane adresowe, słowników, zapewniających prawidłowość i jednolitość danych. Rozwiązana te mogą wydawać się naturalne, ponieważ mamy z nimi styczność niemal każdego dnia, jednak nie zawsze tak było i nie zawsze jest to łatwe we wdrożeniu. Z wyzwaniem tym muszą zmierzyć się ubezpieczyciele z rynków, na których zawierane są umowy wieloletnie lub oferujące automatyczną kontynuację. W takim przypadku, jeżeli ubezpieczający nie wypowie umowy, jest ona kontynuowana na kolejny, zazwyczaj roczny, okres ubezpieczenia. Od strony technicznej, bardzo często jest to rozwiązywane poprzez skopiowanie danych z poprzedniego okresu lub wydłużeniem okresu ubezpieczenia w ramach istniejącej polisy. W efekcie, dane oraz ich struktura pozostają w niezmienionej formie od wielu lat, a jakość danych adresowych nie jest najlepsza i wymaga automatycznej lub manualnej korekty. Aby móc korzystać w pełni z możliwości jakie oferują technologie geospatial, konieczne jest zapewnienie odpowiedniej dokładności geolokacji, która jest determinowana przez jakość danych adresowych oraz pokrycia danego terytorium przez konkretnego dostawcę usługi geolokalizacyjnej. Zgodnie z oczekiwaniami co do jakości, usługa taka powinna zapewniać jak największy udział adresów zlokalizowanych na poziomie ‘rooftop’, czyli konkretnego budynku. Mniejsza dokładność przy geolokalizacji, np. na poziomie środka ulicy, miejscowości czy terenu określonego kodu pocztowego, może istotnie wpłynąć na wyniki analiz i korzyści ze stosowania danych geospatial.

Posiadanie danych, zawierających współrzędne geograficzne otwiera wiele możliwości ich wykorzystywania. Oprogramowanie należące do kategorii GIS (Geographical Information Systems) dają przede wszystkim możliwość analizowania oraz wizualizacji danych, w których posiadaniu jest ubezpieczyciel, takich jak składka, suma ubezpieczenia, liczba ubezpieczonych przedmiotów czy liczba szkód np. w formie mapy cieplnej (ang., heat map).

Przykładem wykorzystania takich analiz jest monitorowanie kumulacji ekspozycji, czyli weryfikacja łącznej wartości ubezpieczanych przedmiotów (suma sum ubezpieczenia) np. w jakiejś konkretnej odległości od siebie albo na jakimś terenie. Każdy ubezpieczyciel posiada ochronę reasekuracyjną w ramach określonego limitu. Zawierając poszczególne umowy ubezpieczenia weryfikuje, czy ich sumy ubezpieczenia nie przekraczają tego limitu. Weryfikacja całego portfela i zależności pomiędzy poszczególnymi umowami, bez wykorzystania technologii GIS, jest utrudniona i mało precyzyjna. Brak takich analiz lub błąd może być bardzo kosztowny dla ubezpieczyciela. W sytuacji, w której w jednej lokalizacji ubezpieczył kilku klientów, a łączna suma ubezpieczenia wszystkich tych umów przekracza pojemność reasekuracyjną, ubezpieczyciel dowie się o tym najpewniej dopiero w momencie, w którym klienci zgłoszą szkody. W najgorszej sytuacji, w przypadku szkód całkowitych, może się okazać, że ochrona reasekuracyjna nie była wystarczająca i ubezpieczyciel będzie musiał partycypować w szkodach w większej części niż planował, a to może skutkować zaburzeniem jego wypłacalności. Innym przykładem zastosowania może być obserwowanie trendów w liczbie zgłaszanych szkód na konkretnym terenie. Wykrycie zwiększonej liczby szkód może skutkować koniecznością zwiększenia liczby rzeczoznawców lub nawiązaniem współpracy z nowym kontrahentem (warsztatem samochodowym, placówką medyczną). Przyczyną takiego wzrostu np. w ubezpieczeniach komunikacyjnych, może być również pojawienie się grupy wyłudzającej odszkodowania, działającej na określonym terenie.

Wykorzystywanie danych geograficznych znajduje również swoje zastosowanie w sytuacjach kryzysowych, np. w momencie wystąpienia zdarzeń katastroficznych. Posiadając informacje, na jakim obszarze występowało dane zjawisko, np. z przekazów medialnych – powódź, huragan czy trzęsienie ziemi – możliwe jest określenie liczby klientów narażonych na potencjalne szkody oraz oszacowanie ich wartości. To z kolei pozwala zaplanować zwiększoną liczbę osób, obsługujących infolinię czy też zwiększoną liczbę rzeczoznawców na tym terenie, czyli zapewnić pojemność operacyjną i uniknąć negatywnych konsekwencji zaskoczenia i związanej z nim brakiem odpowiedniego przygotowania. Brak odpowiedniej liczby rejestratorów szkód, może negatywnie wpłynąć na net promoter score (NPS) poszkodowanych a to z kolei negatywnie na zaufanie klientów i przyszłą sprzedaż. Brak odpowiedniej liczby rzeczoznawców wydłuży proces likwidacji szkód narażając ubezpieczyciela na dodatkowe koszty, związane z powiększaniem się szkody lub ewentualnymi karami i odsetkami, związanymi z niedochowaniem wymaganego okresu likwidacji szkody.

Technologia i narzędzia GIS oprócz analiz z wykorzystaniem informacji geograficznej, dają możliwość stosowania lub tworzenia własnych warstw danych umieszczanych na mapach. Warstwy te łączą obszary posiadające wspólną cechę lub też wspólną wartość. Warstwy takie mogą znaleźć swoje zastosowanie w underwritingu czy pricingu na etapie sprzedaży. Najczęściej ubezpieczyciele wykorzystują warstwy zagrożeń naturalnych (powodzie, huragany, trzęsienia ziemi itp.) przygotowane przez zewnętrznych partnerów. Dla danego ryzyka może istnieć jedna, ale również wiele warstw. W przypadku powodzi jedna warstwa może obrazować tereny zagrożone powodzią występującą 1 na 100 lat, kolejna 1 na 50 lat, a kolejne z innymi okresami powrotu. W przypadku huraganów, poszczególne warstwy mogą być tworzone np. w oparciu o różne prędkości wiatru. Gdy ubezpieczana lokalizacja pokrywa się z odpowiednią warstwą, naliczona może zostać odpowiednia składka lub informacja taka może zostać wykorzystana w regułach biznesowych (zmiana warunków ubezpieczenia lub konieczność indywidualnej oceny przez ubezpieczyciela). Warstwy mogą być wykorzystywane w przypadku różnorodnych informacji, np. przy kierowalności leadów nowych klientów na podstawie warstw obszarów, na których działają poszczególni pośrednicy lub kierowalności pacjentów w ubezpieczeniach zdrowotnych do najbliższych placówek medycznych.

W otaczającym nas świecie coraz większe zasoby danych mogą być traktowane jako dane geospatial, które mogą stanowić źródło dodatkowych analiz lub je wzbogacać, jak również mogą być wykorzystywane w procesach występujących w zakładach ubezpieczeń. Przykładem takich zbiorów danych mogą być dane katastralne, zawierające informacje o działkach geodezyjnych, liczbie budynków, ich powierzchni czy konstrukcji. Dane takie mogą zostać wykorzystane w procesie sprzedaży ubezpieczenia nieruchomości, z jednej strony upraszczając proces poprzez ograniczenie liczby informacji jakie musi podać klient, z drugiej wzbogacając analizę ryzyka pozwalając w dokładniejszy sposób kalkulować składkę. Przykładem danych wykorzystywanym na etapie likwidacji szkód mogą być bazy danych, gromadzone przez stacje pogodowe, które pozwalają automatycznie zweryfikować czy w miejscu, w którym zgłoszono szkodę, faktycznie występował deszcz lub wiatr, który tę szkodę miał spowodować. Dzięki ich wykorzystaniu, ubezpieczyciel może zdecydować się kwalifikować tak zweryfikowane przypadki do uproszczonego i szybszego procesu likwidacji szkód, a nawet zdecydować się na proces pełnej automatyzacji, istotnie skracając dzięki temu czas procesowania. Wykorzystanie tego rodzaju zewnętrznych zbiorów danych posiada jednak pewne ograniczenie – w zależności od rynku dostęp do określonego zakresu danych może być różny. Często dane dostępne w Niemczech nie są dostępne w UK lub Polsce. Technologia GIS może stanowić wsparcie również w sytuacji, w której poszukiwana dana nie znajduje się w żadnym dostępnym zbiorze – pomoże taką daną stworzyć.

Zdjęcia o wysokiej rozdzielczości są bardzo łatwo dostępne komercyjnie u co najmniej kilku dostawców. Również częstotliwość powrotu satelity nad dowolny punkt globu uległy znacznemu skróceniu. Daje to możliwość rozwoju algorytmów zaawansowanej analizy zdjęć satelitarnych, pozwalających wydobyć z nich dane do tej pory niedostępne. Analiza zdjęć może znaleźć szereg zastosowań, wpływających na ograniczenie kosztów, zwiększenie sprzedaży czy poprawę NPS.

Przykładem może być zastosowanie w likwidacji szkód, w przypadku wystąpienia zdarzeń katastroficznych np. powodzi lub huraganu. Posiadanie aktualnych zdjęć obszaru, dotkniętego kataklizmem pozwoli zdiagnozować uszkodzone budynki, a w niektórych przypadkach również skalę jego uszkodzenia. Zgłoszone roszczenie może zostać bardzo szybko potwierdzone a odszkodowanie oszacowane i wypłacone bez konieczności angażowania człowieka. Idąc o krok dalej w tych rozważaniach, ubezpieczyciel proaktywnie może zgłosić się do ubezpieczonego z informacją o zdiagnozowanej potencjalnej szkodzie i zaproponować wypłatę odszkodowania czy dodatkowe usługi assistance – uprzątniecie miejsca szkody czy transport.

W przypadku bardziej skomplikowanych szkód klientów korporacyjnych, możliwe jest również podjęcie działań, ograniczających szkody z wykorzystaniem ekstrakcji danych z fotografii. Zakładając, iż doszło do zalania hali produkcyjnej przez powódź, informacja o głębokości wody uzyskana z aktualnych zdjęć satelitarnych pozwoli określić, które maszyny lub ich podzespoły uległy uszkodzeniu. Uzyskanie takiej informacji z wyprzedzeniem, przed opadnięciem wody i możliwością weryfikacji tego na miejscu (co może porwać nawet kilka tygodni), pozwala zlecić dostarczenie części zamiennych wcześniej, skrócić czas powrotu przedsiębiorstwa do pełnej sprawności i ograniczyć wysokość odszkodowania z tytułu przerwy w działalności. W przypadku klientów korporacyjnych, tego rodzaju technologia może znaleźć zastosowanie również w ocenie ryzyka.

Ilość informacji analizowanych przez underwriterów w ubezpieczeniach korporacyjnych jest bardzo duża i często bywa nieustrukturyzowana lub wręcz niedostępna. Wśród tych informacji są m.in. liczba budynków, ich konstrukcja, stan techniczny itp. Są to informacje, które z łatwością mogą zostać wygenerowane dzięki analizie zdjęć. Dodatkowo, zdjęcia satelitarne mogą być źródłem informacji o zagrożeniach znajdujących się w sąsiedztwie czy sposobie składowania materiałów palnych w bliskiej odległości budynków. Dostęp do nich może w istotny sposób uprościć proces underwritingu i go zautomatyzować, a także ograniczyć konieczność angażowanie inżynierów ryzyka, oceniających klientów na miejscu na korzyść oceny dokonywanej z biura. Tak zaoszczędzony czas może zostać przeznaczony na ocenę większej liczby klientów i lepszą selekcję ubezpieczanych klientów, a dzięki temu lepszą rentowność i jakość portfela.

Sollers miał okazję współpracować z klientem, który wdrożył tego rodzaju technologię, wykorzystując ją do zbierania informacji o wymiarach ubezpieczanych budynków rolnych, a także ich rozłożeniu przestrzennym na działce ubezpieczonego, umożliwiając ich późniejszą identyfikację na etapie szkody. Przed wdrożeniem tego rozwiązania, pomiary i wykonywanie planów gospodarstwa stanowiło zadanie agentów ubezpieczeniowych. Z tego powodu, proces sprzedaży był czasochłonny i skomplikowany. Automatyzacja tego procesu pozwala skupić się pośrednikowi na zadaniach sprzedażowych, które niosą dodatkową wartość w postaci składki. Z drugiej strony, z punktu widzenia ubezpieczonego klienta, proces zawarcia umowy stał się prostszy i nie wymaga już wykonywania pomiarów, co pozytywnie wpływa na jego customer journey i ogólne postrzeganie ubezpieczyciela.

Szeroko rozumiana technologia geospatial rozwija się bardzo intensywnie, a doświadczenia Sollers Consulting wskazują, że coraz częściej są one wdrażane. Wpływ na sektor ubezpieczeniowy będzie na pewno widoczny i będzie przejawiał się głównie w zakresie upraszczania procesów i ich automatyzacji. Liczba informacji związanych z lokalizacją, dostarczana przez klientów czy poszkodowanych, będzie redukowana do minimum. Większa liczba procesów, dzięki wsparciu danych uzyskanych przy użyciu technologii geospatial, będzie procesami STP (straight-through-processing), w których kontakt klienta z pracownikiem ubezpieczyciela nie będzie konieczny. Najbardziej może to być widoczne w przypadku klientów indywidualnych. Potencjalny wpływ omawianych technologii może zostać przedstawiony przy ubezpieczeniu domu. Proces zawarcia umowy niedługo może ograniczać się wyłącznie do podania swoich danych osobowych i adresu nieruchomości. Adres zostanie zgeokodowany, a współrzędne geograficzne umożliwią zebranie informacji z zewnętrznych baz danych i zdjęć. Określona zostanie jego powierzchnia, a na podstawie cen nieruchomości w okolicy również jego wartość. Stan techniczny i otoczenie budynku np. marka samochodu na podjeździe, pozwolą oszacować status materialny ubezpieczonego i wartość wyposażenia w domu. Oferta będzie zawierała ubezpieczenie psa, ponieważ na zdjęciu satelitarnym algorytm znalazł psią budę. Ryzyko wystąpienia szkód naturalnych zostanie oszacowane na podstawie map częstości występowania takich zdarzeń. Składka za ubezpieczenie od kradzieży ustalana będzie na podstawie liczby włamań w okolicy ze statystyk lokalnej komendy policji. W przypadku zerwania dachu przez huragan, klient otrzyma informację od ubezpieczyciela o proponowanej wartości odszkodowania, dane firm w okolicy, które mogą wykonać naprawę oraz propozycję kilku hoteli, w których może zamieszkać na czas naprawy…

Technologie geospatial przedstawiono na przykładach ubezpieczeń majątkowych, na które będą one miały prawdopodobnie największy wpływ. Niemniej, technologia wykorzystywana w analizie zdjęć satelitarnych znajduje swoje zastosowanie również w przypadku tradycyjnych zdjęć wykonywanych np. smartfonem, a to otwiera kolejne możliwości praktycznego zastosowania, chociażby w przypadku likwidacji szkód komunikacyjnych.