人为错误以及如何在定价过程中避免它

定价过程中的常见错误

定价过程中最常见的错误归结为在进行评级修改时出现的技术效率低下和数据不一致。

理想情况下，评级修改应该在公司的系统中进行。在一个系统中所做的更改应该向下传播并在其他地方表现出来。同样，评级修改需要可追溯——直接追溯到一个明确的来源。

不知道是谁、何地、何时进行了更改，为整个企业的专业人士打开了一大堆问题。从未来的修改到治理和合规性，重建定价决策的挑战以及制定这些决策的原因和方式都会损害整个组织。

错误背后：脱节的系统

许多保险公司和银行使用多个系统来生成费率，通常涉及跨部门的多人和几个脱节的流程。此外，这些过程通常至少部分仍然是手动的。

问题不仅在于错误以及保险公司为此付出的高昂代价。脱节的系统本质上是僵化的，它们的维护需要努力并且它们不可扩展。

在一个系统中开发的费率表，然后手动传输到 Excel 电子表格，编辑，然后上传(再次手动)到前端或报价系统是错误的温床。即使在理想条件下。

错误的商业成本

像上面这样的错误总是有代价的。很多时候，实际价格标签。其他时候，长期挫折源于错误缠身的系统，在该系统中，决策无法追溯和审核。

保险公司最终可能会遇到质量保证问题，从而导致决策困难和上市时间延迟。当整个定价过程由一个系统覆盖时，情况就会有所不同。

当定价发生在一个屋顶下时会发生什么?

想象一下价格委员会会议。提出了一个价格模型，一名委员会成员问道：“如果我们将这个数字从 20% 减少到 15% 会怎样?” 或者，“如果我们将细分市场的费率提高 5% 会发生什么?”

如果相关公司使用脱节的手动定价流程，则需要很长时间才能回答这些问题。无论确切多久，委员会成员在会议期间都无法回答他们的问题。至少不是没有偷工减料和妥协质量。

但是今天的商业环境并没有提供奢侈的时间。迫切需要定价决策，并且可以通过端到端的评级系统当场回答这些问题。当一家公司使用一个单一的定价系统时，一个端到端的评级引擎，在我们想象的定价会议期间出现的检查、变更和挑战的类型可以立即完成，并且错误最少。

分析评级引擎

单一的分析评级引擎可以无缝整合分析和机器学习模型以及业务规则，并负责企业内的所有定价决策。

分析评级引擎支持实时数据管理、建模、定价复杂性和费率部署——所有这些都允许公司通过以快速灵活的方式对客户交互的任何点实施费率变化来动态加快上市时间.

分析模型执行——没有错误?

选择正确的定价策略然后有效地执行它们是评级引擎成功的关键。理想的评级引擎应该允许保险公司定义评级参数——例如，报价类型、细分和渠道——并轻松应用评级规则和评级逻辑。

在开发或上传正确的模型后，保险公司应该能够在部署前对其进行测试。

一旦模型准备好生产，它就会出去进行审批，然后部署到在线系统，为大规模分发做好准备。

最后，所有这些都应该是可审​​计的并受到严格管理，以满足当地的合规标准。

分析评级引擎如何最大限度地减少错误

分析评级引擎在两个层面上工作以最大程度地减少错误：治理和控制以及自动化。这些共同为保险公司提供了对其定价过程的全面可见性。

治理和控制

在单个系统上工作意味着在该系统内发生的所有操作都符合其规则并且可以被跟踪和监督。例如，设计良好的分析评级引擎将阻止用户删除与现有模型相关的数据，为更复杂的定价决策启用复杂的反馈循环系统。但它也可以确保，模型或评级表中的单个更改将对整个系统产生影响，并自动更新每个计算，它所连接的每个报价。

自动化

如果需要在整个企业中系统地重复任何操作或促进定价过程(例如，在评级因素之一发生变化后进行系统的、企业范围的定价更新)，集成自动化允许用户在整个系统中应用它。

这些自动化流程——就像一个复杂的传送带系统——减轻了人类在评级表、系统等中手动应用更改的麻烦。

过去的事

端到端的分析评级引擎将保险公司和银行更有效地定价所需的所有信息整合到一个地方。此外，一个结构良好的系统可以实现分析和机器学习模型的操作，让位于更复杂的定价决策，可以实时交付给正确的接触点。最重要的是，人为错误——我们现在有技术可以克服——可以成为过去。

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