AIはリスク・プールにどのような影響を与えるのか？

RNA Analytics 、英国および北ヨーロッパの事業開発責任者であるニック・ライリーは、AIがリスク・プーリングに与える影響について考察している。

AIの影響についてはかなりの議論がなされており、そのほとんどは肯定的なものである。しかし、注意を促す声も依然としてある。ータがータがータがータはータがータがータがータがータ

それはナンセンスだ。それとも？

ー 保険のー 保険のー 保険のー（ー）多くの顧客が保険料を支払い、保険金を請求する必要のある少数の顧客をカバーする。All individuals are (slightly) poorer, but those claiming do not now suffer substantial loss.定義の例

「多数の保険料が少数の損失を賄う」（GAD）
「独立したリスクを集約して、総体をより確実なものにする」（LSE）

したがって、これは（半）均質な生命のプールに依存している。言い換えれば、各プールは似たようなリスクで構成されている。

英国の定期生命保険を見る

保険会社は一世代にわたり、リスク要因を増やし（そして引受にかかる時間、コスト、複雑さを増やし）、生命保険の本体価格を下げる努力をしてきた。、生保各社は生保の生保は生保各社は生保各社は生保各社はー「生保各社は生保各社はー、、、ー保険プールのー保険プールはー保険プールはー保険プールのー保険プールのー規模がー生保の生保の生保生保生保生保生保生保生保生保生保生保生保生保生保生保生保

予測技術を使った事前承認は、プール内の「最良」の生命を特定しようとするさらなるステップであったが、引受に関する質問をする必要はなかった。このアプローチでは、データ分析を使って「最良」の生命を予測する特徴を特定した。引受コストを大幅に削減でき、顧客の利便性も大幅に向上する。しかし、保険会社は、時折この方法を誤ることがあることを理解している。

機械学習（基本的なAI）を使用して、利用可能なデータを使用して、このアプローチを洗練させることで、利点を拡大し、エラーを減らすことができる。しかし、このアプローチは「最良」の人生を特定し、より良い経験を提供するのではなく、「最悪」の人生を特定するというリスクがある。

この場合、他の情報源から入手したデータが保険金請求のリスクが高いことを示すものであれば、見込み客は申し込みを拒否されたり、保険料が格付けされたりする可能性がある。

もちろん、このアプローチには、個人データの使用に関する法的・規制的リスク（および反差別法による影響の可能性）が伴う。また、機械学習や高度な予測技術を用いて、「最悪」の人生を積極的に特定し、プールから排除しようとすることは、道徳的な問題でもある。

インシュアテックの多くの人々は、理想的な状況とは、多くのデータを利用し、"一人一人の保険 "を作ることだと誤った考えを持っている。これは、理想的な世界では、正確なリスクを把握し、価格を決めることができるということを意味する。明らかに、これはリスク・プーリングの対極にある。保険数理モデルやソフトウェアは、このようなレベルの保険をモデル化し、価格を付け、予約するために構築することができる。