Kedves Látogató! Amennyiben hibát talál az oldalon, vagy további, technikai okokból adódó problémája merül fel, kérjük, hívja az ügyfélszolgálatot. Telefonszám 06-80-203-776. Köszönettel Magyar Nemzeti Bank.
EN

Az EIOPA felülvizsgálta a Big Data elemzés használatát a gépjármű- és az egészségbiztosítás területén

nyomtatás

Frankfurt, 2019. május 8.

Az Európai Biztosítás- és Foglalkoztatóinyugdíj-hatóság (EIOPA) közzétette a széles körű, strukturálatlan adatok („Big Data”) gépjármű- és egészségbiztosítás területén történő feldolgozását vizsgáló jelentését.

Az adatfeldolgozás mindig is alapvető feladat volt a biztosítási intézmények üzletvitelében, ami szorosan kapcsolódott az adatalapú statisztikai elemzés gyakorlatához. Az adatgyűjtés és -feldolgozás célja mindig is információszolgáltatás volt a szerződéskötési döntések meghozatala, az árpolitika kialakítása, a kockázatelbírálás és a csalások megelőzése érdekében. Már régóta szükség lenne részletesebb adatsorokra és prediktív modellekre, ily módon a Big Data feldolgozás jelentősége a szektor számára nem kérdéses.

Ennélfogva, valamint az Európai Felügyeleti Hatóságok („ESA”-k) vegyes bizottsága által készített, a Big Data pénzügyi intézmények általi használatáról szóló ágazatokon átívelő jelentése nyomon követése kapcsán az EIOPA egy tematikus vizsgálatot indított a Big Data feldolgozás használatával, valamint annak járulékos előnyeivel, illetve kockázataival kapcsolatban, melynek középpontjában a gépjármű- és egészségbiztosítási ágazatok álltak.

A felmérés feltárta, hogy a biztosítási értéklánc mentén egyre erősödik az adatfeldolgozáson alapuló ületi modellek terjedése. Az olyan hagyományos adatforrásokat mint a demográfiai vagy a kockázati kitettséggel kapcsolatos adatok, egyre inkább ötvözik új forrásokkal – pl. az online vagy a telematikai adatokkal –, mely így nagyobb részletességet és információs gyakoriságot biztosít a fogyasztók jellemzőire, viselkedésére és életmódjára vonatkozóan. Egyre inkább terjed a külső adatforgalmazótól származó adatok használata.

A Big Data feldolgozást elősegítő eszközöket – például a mesterséges intelligenciát vagy a gépi tanulást – már az intézmények 31%-a használja, és további 24%-uk bizonyítottan a tervezési szakasznál tart. Ezek az eszközök pontosabb értékelést tesznek lehetővé, korlátozott emberi közreműködéssel vagy anélkül, növelve a döntéshozatal hatékonyságát és sebességét, mely a működési költségek csökkentését eredményezi. Ugyanakkor a használt adatokban lévő torzulásokat a gépi tanulást segítő algoritmusok felerősíthetik, ha az intézmények nem rendelkeznek megfelelő vállalatvezetésre vonatkozó szabályokkal. E probléma jelentősége megnő, ha egyes, a „feketedoboz” algoritmussal nyert eredmények nem támaszthatók alá kifejezetten és megfelelően.

Az adatfeldolgozás alapfeltételei közé sorolt számítási felhőalapú szolgáltatásokat a biztosítási intézmények 33%-a már használja, további 32%-uk pedig az elkövetkezendő 3 évben tervezi az azokra történő átállást. Az adatbiztonság és a fogyasztóvédelem a feladat-kiszervezéssel kapcsolatos egyik fő aggodalom.

Az összegyűjtött bizonyítékok alapján elmondható, hogy a Big Data feldolgozásban számos lehetőség rejlik a biztosítási intézmények és a fogyasztók számára is. Léteznek azonban olyan kockázati tényezők, amelyekkel foglalkozni kell, ha az elemzésben lévő potenciált biztonságosan akarjuk kihasználni. Ezen tényezők némelyike nem újkeletű, jelentőségük viszont felerősödik a Big Data feldolgozás kapcsán. Különösen igaz ez a digitális kor és az igazságosság, valamint a felelős viselkedés összefüggésében, továbbá bizonyos eszközök (pl. mesterséges intelligencia és gépi tanulás) pontossága, átláthatósága, ellenőrizhetősége és alátámaszthatósága tekintetében.

Az EIOPA InsurTech munkacsoportja az iparággal, az oktatással, a fogyasztói szervezetekkel és egyéb érintett érdekeltekkel együttműködve 2019-ben további munkát szentel a kiemelt kockázatok kezelésének. E munkát az ESA-k vegyes bizottsága vezeti, más nemzetközi fórumokkal és az EU-USA biztosítási párbeszédekkel közösen.

Gabriel Bernardino, az EIOPA elnöke elmondta: „Az európai biztosítási intézmények ígéretes digitális átszervezési projekteket valósítanak meg a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás által kínált lehetőségek kiaknázása, valamint a saját, globalizált gazdaságon belüli versenyképességük fenntartása érdekében. A Big Data feldolgozásból származó előnyök mellett a biztosítók kénytelenek vállalatirányítási keretfeltételeiket módosítani az új technológiák által támasztott kihívások kezelése érdekében, különös tekintettel a Big Data feldolgozás alkalmazásának igazságosságára, valamint a „feketedoboz” algoritmusok pontosságára és alátámaszthatóságára. Az EIOPA szorosan együttműködik majd az érintettekkel a kihívások kezelése érdekében, mellyel felelősségteljesen támogatja a fogyasztókat érintő számos előny kihasználását.“

A jelentés és az adatlap elérhető az EIOPA weboldalán.

Az EIOPA (angol nyelvű) sajtóközleménye

Ez a weboldal sütiket használ a kényelmesebb böngészés érdekében. A honlap használatával Ön elfogadja, hogy az oldal sütiket használ. Kérjük, olvassa elSüti tájékoztatónkat,amelyben további információkat olvashat a sütikről és azt is megtudhatja, hogyan tudja kikapcsolni vagy törölni őket.Elfogadom

Tájékoztatjuk, hogy az adatvédelmi jogszabályoknak való megfelelés érdekébenAdatvédelmi tájékoztatónkmegváltozott.Értem