(57)【要約】保険証券及びクレームレベル詳細予測モデリングを使用して保険支払備金及び信頼区間を推定するためのコンピュータ化されたシステム及び方法。予測モデルは、履歴ロス、保険料及び他の保険者データ、並びに外部データに対して詳細な保険証券のレベルで適用され、保険証券のグループについての最終保険金及び割り当て損害調整費を予測する。このような最終保険金の総計から、現在までの支払保険金が差し引かれ、支払備金の推定値が得られる。保険証券のグループでの動的な変化を検出し、支払備金に対するその影響の評価が可能になる。加えて、推定値付近の信頼区間は、最終保険金の保険証券毎の推定値をサンプリングすることによって推定することができる。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
保険証券の最終保険金を予測するためのコンピュータ化された方法であって、
データベースに保険者保険料及び保険者ロスデータを含む保険契約者及びクレームレベルデータを記憶する段階と、
前記保険証券の最終保険金を予測する外部変数の少なくとも１つの外部データソースを識別する段階と、
前記保険証券の最終保険金を予測する内部変数の少なくとも１つの内部データソースを識別する段階と、
前記外部及び内部変数を前記保険契約者及びクレームレベルデータに関連付ける段階と、
前記保険契約者及びクレームレベルデータに対して前記関連付けられた外部及び内部変数を評価し、前記保険証券の最終保険金を予測する前記外部及び内部変数の個々の変数を識別する段階と、
前記外部及び内部変数の個々の変数に基づいて予測統計モデルを作成する段階と、
を含む方法。
【請求項２】
前記データベース内に個々の保険契約者の個々の記録を作成する段階と、
前記記録の各々に保険料及びロスデータ、保険契約者人口統計学的情報、保険契約者メトリクス、クレームメトリクス、及び請求人口統計学的情報を読み込む段階と、
を更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記外部及び内部変数を前記保険契約者及びクレームレベルデータに関連付ける前記段階が、前記外部及び前記内部変数の少なくとも１つを固有キーに基づいた前記個々の記録に関連付ける段階を含む請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記保険契約者及びクレームレベルデータを正規化する段階を更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記保険契約者及びクレームレベルデータを正規化する前記段階が、保険数理変換を使用して行われることを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記保険数理変換は、保険料オン−レベリング、損害トレンディング、及びキャッピングの少なくとも１つを含む請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記正規化された保険契約者及びクレームレベルデータに基づいてデベロップメントの経過年毎にロスレシオを計算する段階を更に含む請求項５に記載の方法。
【請求項８】
最終保険金の頻度及び強度の尺度を算出する段階を更に含む請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記保険契約者及びクレームレベルデータからサブグループを定義する段階と、前記サブグループについてのデベロップメントの経過年毎に累積ロスレシオを算出する段階と、を更に含む請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
統計分析を行って、デベロップメントの経過年毎の前記ロスレシオと前記外部及び内部変数との間の統計的関係を識別する段階を更に含む請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
統計分析を行う前記段階が、重回帰モデルを使用する段階を含む請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記少なくとも１つの外部データソースは、ビジネスレベルデータ及び家族レベルデータの外部変数を含む請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記保険契約者及びクレームレベルデータに対して前記関連付けられた外部及び内部変数を評価する前記段階が、ビニング統計技術を使用して行われることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記保険契約者及びクレームレベルデータに対して前記関連付けられた外部及び内部変数を評価する前記段階が、互いに対する相互相関について前記外部及び内部変数を調べる段階と、反復する外部及び内部変数の少なくとも一部を取り除く段階とを更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記データベース内の前記データを、トレーニングデータセット、試験データセット、及び検証データセットに分割する段階を更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記トレーニングデータセット及び前記試験データセットを使用して初期統計モデルを反復して作成する段階を更に含む請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記トレーニングデータセット及び前記試験データセットを使用して初期統計モデルを作成する前記段階が、重回帰、線形モデリング、エラーの逆伝播、及び多変量適応回帰技術の少なくとも１つを行う段階を含む請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記試験データセットを使用する前記段階が、オーバーフィッティングに対して前記初期統計モデルを反復してリファインする段階を含む請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記検証データセットを使用して前記初期統計モデルの予測性を評価する段階を更に含む請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記初期統計モデルを使用して推定ロスレシオを計算し、前記予測統計モデルを得る段階を更に含む請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記予測統計モデルを前記データベース内の前記データに適用して、最終保険金の推定値を得る段階を更に含む請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
推定最終保険金を総計する段階と、支払備金を算出する段階とを更に含む請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
ブートストラッピングシミュレーション技術を使用して前記推定最終保険金及び前記支払備金に関する信頼区間を推定する段階を更に含む請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
保険証券の最終保険金を予測するためのシステムであって、
保険者保険料及び保険者ロスデータを含む保険契約者及びクレームレベルデータを記憶するためのデータベースと、
前記保険証券の最終保険金を予測する外部変数の少なくとも１つの外部データソース及び前記保険証券の最終保険金を予測する内部変数の少なくとも１つの内部データソースからのデータを処理する手段と、
前記外部及び内部変数を前記保険契約者及びクレームレベルデータに関連付ける手段と、
前記保険契約者及びクレームレベルデータに対して前記関連付けられた外部及び内部変数を評価し、前記保険証券の最終保険金を予測する前記外部及び内部変数の個々の変数を識別する手段と、
前記外部及び内部変数の前記個々の変数に基づいて予測統計モデルを作成する手段と、
を含むシステム。
【請求項２５】
前記データベース内に個々の保険契約者の個々の記録を作成する手段と、
前記記録の各々に保険料及びロスデータ、保険契約者人口統計学的情報、保険契約者メトリクス、クレームメトリクス、及び請求人口統計学的情報を読み込む手段と、
を更に含む請求項２４に記載のシステム。
【請求項２６】
前記外部及び内部変数を前記保険契約者及びクレームレベルデータに関連付ける前記手段が、前記外部及び内部変数の少なくとも１つを固有キーに基づいて前記個々の記録に関連付ける手段を含む請求項２５に記載のシステム。
【請求項２７】
前記保険契約者及びクレームレベルデータを正規化する手段を更に含む請求項２４に記載のシステム。
【請求項２８】
前記保険契約者及びクレームレベルデータを正規化する前記手段が、保険数理変換を行う手段を含む請求項２７に記載のシステム。
【請求項２９】
前記保険数理変換は、保険料オン−レベリング、損害トレンディング、及びキャッピングの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項２８に記載のシステム。
【請求項３０】
前記正規化された保険契約者及びクレームレベルデータに基づいてデベロップメントの経過年毎にロスレシオを計算する手段を更に含む請求項２８に記載のシステム。
【請求項３１】
最終保険金の頻度及び強度の尺度を算出する手段を更に含む請求項３０に記載のシステム。
【請求項３２】
前記保険契約者及びクレームレベルデータからサブグループを定義する手段と、前記サブグループについてのデベロップメントの経過年毎に累積ロスレシオを計算する手段と、を更に含む請求項３０に記載のシステム。
【請求項３３】
統計分析を行って、デベロップメントの経過年毎の前記ロスレシオと前記外部及び内部変数との間の統計的関係を識別する手段を更に含む請求項３２に記載のシステム。
【請求項３４】
統計分析を行う前記手段が、重回帰モデルを利用する手段を含む請求項３３に記載のシステム。
【請求項３５】
前記少なくとも１つの外部データソースは、ビジネスレベルデータ及び家族レベルデータの外部変数を含む請求項２４に記載のシステム。
【請求項３６】
前記保険請求者及びクレームレベルデータに対して前記関連付けられた外部及び内部変数を評価する前記手段が、ビニング統計技術を行う手段を含む請求項２４に記載のシステム。
【請求項３７】
前記データベース内の前記データを、トレーニングデータセット、試験データセット、及び検証データセットに分割する手段を更に含む請求項２４に記載のシステム。
【請求項３８】
前記トレーニングデータセット及び前記試験データセットを使用して初期統計モデルを反復して作成する手段を更に含む請求項３７に記載のシステム。
【請求項３９】
前記トレーニングデータセット及び前記試験データセットを使用して初期統計モデルを反復して作成する前記手段が、重回帰、線形モデリング、エラーの逆伝播、及び多変量適応回帰技術の少なくとも１つを行う手段を含む請求項３８に記載のシステム。
【請求項４０】
前記トレーニングデータセット及び前記試験データセットを使用して初期統計モデルを反復して作成する前記手段が、前記試験データセットを使用してオーバーフィッティングに対して前記初期統計モデルを反復してリファインする手段を含む請求項３９に記載のシステム。
【請求項４１】
前記検証データセットを使用して前記初期統計モデルの予測性を評価する手段を更に含む請求項４０に記載のシステム。
【請求項４２】
前記初期統計モデルを使用して推定ロスレシオを計算し前記予測統計モデルを得る手段を更に含む請求項４１に記載のシステム。
【請求項４３】
前記予測統計モデルを前記データベースの前記データに適用して最終保険金の推定値を得る手段を更に含む請求項４２に記載のシステム。
【請求項４４】
推定最終保険金を総計する手段と、支払備金を算出する手段とを更に含む請求項４３に記載のシステム。
【請求項４５】
ブートストラッピングシミュレーション技術を行う手段を含む、前記推定最終保険金及び前記支払備金に関する信頼区間を推定する手段を更に含む請求項４４に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の相互参照）
本出願は、２００４年９月１０日に出願された米国暫定特許出願第６０／６０９，１４１号、及び２００５年９月９日に出願された名称「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ  Ｉｎｓｕｒａｎｃｅ  Ｌｏｓｓ  Ｒｅｓｅｒｖｅｓ  ａｎｄ  Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ  Ｉｎｔｅｒｖａｌｓ  Ｕｓｉｎｇ  ＩＮＳＵＲＡＮＣＥ  ＰＯＬＩＣＹ  ａｎｄ  Ｃｌａｉｍ  Ｌｅｖｅｌ  Ｄｅｔａｉｌ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ（保険証券及びクレームレベル詳細予測モデリングを使用して保険支払備金及び信頼区間を推定するための方法及びシステム）」のＦｒａｎｋ  Ｚｉｚｚａｍｉａ、Ｊａｎ  Ｌｏｍｍｅｌｅ、Ｊａｍｅｓ  Ｇｕｓｚｃｚａ、Ｊｏｈｎ  Ｌｕｃｋｅｒ及びＰｅｔｅｒ  Ｗｕの米国特許出願に対する利益を主張し、これらの開示事項は、これらの全体が引用により本明細書に組み込まれる。
【０００２】
（技術分野）
本発明は、公開外部データソース（「外部データ」）及び会社の内部ロスデータ（「内部データ」）並びに保険契約者の保険証券情報及び詳細情報の担保範囲レベルを利用して、決算日における最終保険金及び割り当て損害調整費（「ＡＬＡＥ」）（「最終保険金」）をより正確に且つ整合して予測する定量的システム及び方法を対象とする。本発明は、保険会社、再保険会社、専属保険会社、プール、及び自家保険団体に適用可能である。
【背景技術】
【０００３】
最終保険金を推定することは、あらゆる保険供給者にとって基本的な業務である。例えば、一般的な賠償責任補償は、滑り及び転倒によるクレームなどのロスを担保範囲とする。滑り及び転倒クレームは、保険の補償期間中に適切且つ適時に提示することができるが、滑り及び転倒クレームの責任について裁判所による裁定を必要とする場合のように、実際のクレーム支払いは、数年にわたって延期される可能性がある。このようなクレーム事象の総計について最終保険金を保険数理的に推定することは、保険業界にとっての関心事であり、本発明のシステム及び方法の重要な焦点である。保険数理上の最終的な支払いを保険契約期間の保険料に正確に関係付けることは、個々の保険契約者の収益性の評価における基本的なことである。
【０００４】
以下に更に詳細に説明されるように、「内部データ」は、保険証券メトリクス、業務メトリクス、財務メトリクス、製品特性、販売及び生産メトリクス、様々な直接及び周辺ビジネス管理機能に起因する定性的ビジネスメトリクス、及びクレームメトリクスを含む。「決算日」は、クレームが発生した時間期間におけるクレームのグループを定義する日付である。決算日は、財務報告目的で選択されたどのような日付であってもよい。本明細書で言及される決算日時点での財務報告期間の構成要素は、一般に、「事故期間」（クレームを引き起こした出来事が発生した期間）、「報告期間」（クレームが報告された期間）、或いは「保険証券期間」（保険証券が計上された期間）であり、本明細書で「ロス期間」として定義される。
【０００５】
損害／災害保険会社（「保険者」）は、多くの様々な方法を使用して損害及びＡＬＡＥ支払備金を推定している。これらの方法は、長年にわたって従来から一般的に受け入れられている保険数理及び財務上の会計基準及び会計慣行に基づいており、通常は３つの基本的な手法のバリエーションを伴う。「支払保険金」手法の実施例の関連において、本明細書で説明される３つの基本的な方法及びそのバリエーションは、ロス、保険料、及びクレームカウントとクレーム当たりの平均額との積の使用を含む。
【０００６】
第１の基本的な方法は、ロスデベロップメント法である。事故年度などの所与の財務報告期間構成要素において生じるクレームは、決済されるまでに何年もかかる可能性がある。評価期日は、支払備金の評価に使用されるデータベース内にトランザクションが含まれた日付である。評価期日は、決算日と一致する場合もあるが、決算日前になる場合もある。所与の決算日時点でのクレームの定義グループについて、同じ賠償責任の再評価は、次の評価期日の時点で行うことができる。
【０００７】
「デベロップメント」は、ある基本量に関して評価日間で観察される値の変化として定義され、支払備金推定プロセスで使用することができる。例えば、特定の事故期間内に生じたクレームに関連して観察される支払保険金のドル額は、全てのクレームが決済されるまでにある評価期日から次の評価期日で増大することはしばしば経験される。累積するドル額のパターンは、「ロスデベロップメント係数」が算出される「支払保険金」の進捗（デベロップメント）を表わす。「ロスデベロップメント係数」は、前年時点での評価に対しての所与の経過年時点で評価されたロスレシオ（損害率）である。このような係数が経過年毎に連続して乗算される場合、「累積」ロスデベロップメント係数は、乗算型蓄積が開始された進捗の最も古い経過年に対してロスを見積もる係数である。
【０００８】
ロスデベロップメント法において、連続評価期日にわたるロスの出現パターンは、最終保険金を見積もるために外挿される。ロスの３分の１が第２の評価期日時点で支払われると推定される場合、ロスデベロップメント係数３に現在までに支払われたロスを乗算し、最終保険金が推定される。このような方法の重要な仮定は、限定ではないが、（ｉ）支払保険金デベロップメントパターンは適切に安定しており、決済の迅速さなどの業務メトリクスに起因して変更されることがないこと、（ｉｉ）保険者の保持する証券てん補限度額などの保険証券メトリクスが比較的安定していること、（ｉｉｉ）ビジネスミックスにおいて履歴パターンを変化させることになる製品特性又は定性的特性などからの大きな変更がないこと、（ｉｖ）ブックオブビジネスにおける成長／減少などの生産メトリクスが比較的安定していること、及び（ｖ）法的／司法／社会的環境が比較的安定していることを含む。
【０００９】
第２の基本的な方法は、クレームカウントに平均クレーム強度を乗算する方法である。この方法は、概念的にロスデベロップメント法と類似しているが、ただし、別個のデベロップメントパターンがクレームカウント及び平均クレーム強度について推定される。推定最終クレームカウントと推定最終平均クレーム強度との積が推定最終保険金である。このような方法の重要な仮定は、上述のものと類似しているが、例えば、クレームカウントの定義、及びクレームがどれほど迅速にシステムに入力されるかといった業務メトリクスは、パターンに対し変更及び影響を生じる可能性がある点に留意されたい。従って、本方法は、これらのメトリクスが比較的安定しているという仮定に基づく。
【００１０】
第３の基本的な方法はロスレシオ法である。最終保険金を推定するために、財務報告期間の構成要素に対応する期間において計上された保険証券に対応する保険料は、「予期されるロスレシオ」（保険者の価格決定法に基づくロスレシオであり、保険証券のグループ全体にわたって保険者により達成が予期されるロスレシオを表わす）を乗算する。例えば、１／１／ＸＸから１２／３１／ＸＸまでに計上された保険証券に対応する保険料が１００ドルであり、予期されるロスレシオが７０％である場合、このような保険証券に対する推定最終保険金は、７０ドルである。この方法における重要な仮定は、類似の保険証券グループについて経時的に発生してくるロスがどのように現れるかに関する価格決定の調査などによって、予期されるロスレシオを適切に推定することができることである。
【００１１】
また、例えば、発生保険金対支払保険金を使用してロスデベロップメントを推定すること、又はロスデベロップメント法及びロスレシオ方法など方法を組み合わせることといった、ロスを推定するための前述の基本的方法の変形形態も存在する。ＡＬＡＥを推定するために使用される方法は、ロスを単独で推定するのに使用される方法と類似しており、ロスとＡＬＡＥの組み合わせ、又はＡＬＡＥ対ロスの比を含むことができる。
【００１２】
上述の従来の損害及びＡＬＡＥ支払準備手法は、統計的な方法及び利用可能なコンピュータテクノロジーが拡張可能な予測モデリングソリューションを設計し実装するには不十分であった鉛筆と紙による統計の歴史的な時代から進化してきた。これらの従来一般的に受け入れられている方法は、数年にわたってあまり変化せず又は進化しておらず、現在、歴史的に記録され実施された方法に極めて類似している。この結果、現在の支払又は発生ロスデベロップメント及びクレームカウントベースの支払準備手法は、ロス又はクレームカウント支払準備トライアングル、すなわち保険数理士又は他のロス支払準備の熟練者が将来の見積もりを試みる要約されたロス又はクレームカウント情報アレイを始点とする。
【００１３】
ロス支払準備トライアングルの共通の実施例は、５５支払保険金統計の「１０×１０」アレイである。
【００１４】
表Ａ
【表Ａ】
2008512798.tif 000003
【００１５】
「年度」行は、保険会社が賠償責任を負うロスが発生した年度を示す。「経過年」列は、発生日付後にある金額が保険会社によって何年間支払われたかを示している。Ｃｉｊは、事故年度ｉに発生したロスに対して暦年（ｉ＋ｊ）に支払われた総ドル額である。
【００１６】
通常、ロス支払準備行使は、取扱品目（例えば、住宅所有者の保険対自動車保険）毎、及び担保範囲（例えば対人事故対衝突）毎に別々に行われる。従って、本明細書の表Ａに示されるようなロス支払準備トライアングルは通常、単一の担保範囲に対するロスを含む。
【００１７】
事故年度、進捗経過年、及び暦年の間の関係は説明を要する。クレームの「事故年度」は、クレームが行われた年度である。「進捗経過年」は、事故の発生とクレームに対する支払いとの間の遅延である。従って、支払いの暦年は、事故年度に進捗経過年を加えたものに等しい。
【００１８】
例えば、表Ａの「年度０」を１９９４年とする。従って、１９９６年に行われたクレームは、事故年度ｉ＝２を有することになる。保険会社は、クレームが行われた後ｊ＝３年にこのクレームに対し１，０００ドルの支払いを行うと仮定する。従って、この支払いは、暦年（ｉ＋ｊ）＝５すなわち１９９９年に行われる。要するに、事故年度に進捗経過年を加えたもの（ｉ＋ｊ）は、支払いの暦年に等しい。これは、クレームアレイの各対角線上の支払いが同じ暦年にあたることを意味している点に留意されたい。上記の実施例では、支払いＣ９，０、Ｃ８，１、．．．、Ｃ０，９は全て、暦年２００３年に行われる。
【００１９】
他方、各行に沿った支払いは、ある事故年度に行われたクレームの全てについての経時的に支払われたドル額を表わしている。引き続き上記の実施例において、事故年度１９９４において保険会社が支払ったロスの総ドル額は以下である。
【数１】
2008512798.tif 000004
【００２０】
これは、事故年度１９９４のクレームに対する金銭の全てが暦年２００３の終わりまでに支払われたと仮定している点に留意されたい。従って、１９９４年１２月で完全な見通しを有する保険数理士は、支払備金のためにＲドルを取り置くことをアドバイスすることになり、ここでＲは、
【数２】
2008512798.tif 000005
である。
【００２１】
同様に、年度毎の各保険証券に関連した経過保険料が与えられた場合、このような保険料を総計して、所与の年度の時点で現れたロスレシオを計算することができる。この「出現ロスレシオ」（経過保険料によって分割された出現ロス）は、支払保険金又は発生保険金ベースのいずれかに基づいてＡＬＡＥと組み合わせて又は別個に算出することができる。
【００２２】
従来のロス支払準備行使の目標は、支払額のパターン（「ロスデベロップメントパターン」）を使用して未知の将来の保険金支払い（表Ａの破線で示される）を推定することである。すなわち表Ａに関し、５５回の「トライアングル」に基づいて破線で示された未知の量の総和を推定することが狙いである。この総和は、ある日付時点での保険会社の未払保険金の「ポイント推定値」と呼ぶことができる。
【００２３】
ここ数年において保険数理団体及び法規制団体で積極的に追究されてきた別の目標は、未払支払備金のポイント推定値前後の「信頼区間」を推定することである。「信頼区間」は、関連したポイント推定値での確度を示すポイント推定値前後の値の範囲である。ポイント推定値前後の小さな信頼区間は、ポイント推定値において確度が高いことを示し、大きな信頼区間は確度が低いことを示す。
【００２４】
年度０から８の極めて安定した滑らかな支払パターンを含むロストライアングルは、比較的小さな信頼区間を有する損害準備推定値を生じることになるはずであるが、１つの期間すなわち年度から次の年度までの変化する支払パターン及び／又は保険金支払いの過度の変動を有するロストライアングルは、より大きな信頼区間を生じることになるはずである。これを説明するのに１つの類推が役立つことができる。１３歳の５人の年長の兄弟全ての身長が、その１３回目と１４回目の誕生日の間に１２％伸びた場合、当該１３歳では次の年には１２％成長することになるという高い確度が存在する。他方、１３歳の年長の兄弟が、その１３回目と１４回目の誕生日の間にそれぞれ５％、６％、１２％、１７％、及び２０％成長したと仮定する。この場合の推定もやはり、１３歳では次の年には１２％（これらの５つのパーセンテージ増加量の平均）成長することになる。両方のケースではポイント推定値は１２％である。しかしながら、ポイント推定値のベースとなる履歴データが大きく変動する第２のケースにおいて、このポイント推定値前後の信頼区間がより大きくなる。つまり、履歴データにおける高い変動性は、そのデータに基づく予測に関して信頼性が低く解釈される。
【００２５】
一般に使用されるロス推定方法に関して幾つかの制限がある。第１の制限は、上述のように、前回のロスデベロップメントパターンが将来の出現パターン（安定性）を示すロスベースの方法における基本的な仮定である。多くの要因によって出現パターンが影響を受ける可能性があり、例えば、（ｉ）計上された証券てん補限度額、区分毎の分配、又は特定の司法管轄又は環境（保険証券メトリクス）における変化、（ｉｉ）クレーム報告又は決済パターン（業務メトリクス）における変化、（ｉｉｉ）保険証券処理（財務メトリクス）における変化、（ｉｖ）保険証券のタイプ毎のビジネスミックス（製品特性）における変化、（ｖ）ブックオブビジネスにおける成長又は下降率（生産メトリクス）における変化、（ｖｉ）クレームメトリクス、及び（ｖｉｉ）保険証券のタイプを引き受ける保険引受基準における変化（定性的メトリクス）などである。
【００２６】
上記の制限を取り巻く問題は、総計レベルロス及び保険料データが共通の方法で使用される場合に複雑になる。例えば、保険証券のあるグループに関する制限が増えることで、このような保険証券に対するロスを決済する時間が長くなり、結果としてロスデベロップメントが増大することは、保険数理において一般的に認識されている。同様に、例えば、より高い格付区分又は特定の不法行為環境にある企業のようなクレーム強度を増大させる引受企業もまた、決済時間を延ばし、ロスデベロップメントを増大させる可能性がある。ケース支払備金の妥当性又は決済速度などの業務メトリクスにおける変化もまた、ロスデベロップメントパターンに影響を及ぼす。
【００２７】
第２に、総計レベル保険料及びロスに関して、ロスレシオに関する料率レベルの変化（財務報告期間の構成要素についての保険料に対するロスレシオ）のような財務メトリクスの影響を推定するのが困難になる可能性がある。これは、一部には、新しい企業及び新しいレートレベルで引受けられたリニューアルの企業保険証券の均衡及び品質に関して決済日付で行うことができる仮定に起因する。
【００２８】
引受けられた企業の保険証券メトリクス、業務メトリクス、製品特性、生産メトリクス、クレームメトリクス、又は定性的メトリクスなどの他のメトリクスにおけるわずかな変化は、このような企業の基礎となる最終ロスレシオに対して潜在的に大きく且つ不均衡な影響を有する可能性がある。例えば定性的メトリクスは、個々の保険証券に対してアンダーライターによって割り当てられた与信又は信用のスケジュール毎に多少主観的に測定される。定性的メトリクスの実施例は、保険契約者がその業務を遂行する際にいかに保守的で注意深いかとすることができる。すなわち、全ての他の事柄が同等である場合、より低いロスレシオは、あまり保守的でなくあまり注意深くない保険契約者よりも保守的で注意深い保険契約者によって生じる可能性がある。これらの与信又は信用の基礎となるものは、製品及びポートフォリオの縮小／成長に対する企業圧力、市場価格決定サイクル、及びエージェント及びブローカー価格決定交渉などの非リスクベースの市場の影響力である。別の実施例は、時間の経過と共に保険者に有利な企業を仕向ける特定の保険エージェント或いは保険者がより広範囲な関係に発展させようとするエージェントの貴重なクライアントである顧客に保険担保範囲を提供する要望とすることができる。
【００２９】
財務メトリクスにおける変化の影響を推定する１つの手法は、総計レベルに対するこのような影響を推定することである。例えば、変化のタイミング、種々の区分毎の変化の量、証券てん補限度額、及び他の保険証券メトリクスに基づいた料率レベルの変化の影響を推定することができる。このような影響に基づいて、財務報告期間中に効力のある保険証券におけるロスレシオに関する影響を推定することができる。
【００３０】
同様に、定性的メトリクスにおける変化はまた、総計レベルでも推定することができる。しかしながら、一般に使用される方法のどれもが、詳細な保険証券レベル情報を最終保険金又はロスレシオの推定に組み込んでいない。更に、一般に使用される方法のどれもが、詳細な保険証券レベルで外部データを取り入れることはない。
【００３１】
第３の制限は、過剰パラメータ化である。直観的には、過剰パラメータ化は、手近なデータから適切に推定することができるものよりも多くの構造でモデルをフィッティングすることを意味する。支払備金のポイント推定値を生成するためには、より一般的な支払準備方法では、１０から２０の統計パラメータを推定することが必要となる。上述のように、ロス支払準備トライアングルは、５５の数すなわちデータポイントを提供するに過ぎず、このデータポイントを用いてこれらの１０−２０のパラメータを推定する。こうしたデータが乏しく高度にパラメータ化される問題は、導かれる結果に対してこれに応じた低レベルの信頼度（及び、従ってこれに応じた大きい信頼区間）を有し、信頼できず不安定な結果をもたらすことが多い。
【００３２】
第４の制限は、モデルリスクである。上記のポイントに関して、上述のフレームワークは、支払準備モデルがデータにいかに適切であるかについて実験的に試験する限定的な能力だけを支払準備保険数理士に与える。モデルが実際に過剰パラメータ化されている場合、５５の利用可能なデータポイントに非常に良好にフィッティングするが、モデルは、一部では、データ固有の真の信号ではなくランダムな「雑音」にフィッティングするので、将来の保険金支払いの予測が不十分なものになる（すなわち、４５の欠落データポイント）可能性がある。
【００３３】
最後に、一般に使用される方法は、「予測変数」が欠如していることによって制限される。「予測変数」は、対象の未知の量の値を推定するのに使用できるよく知られた量である。事故年度及び進捗経過年などの財務期間構成要素は、要約されたロスアレイで表わされる単なる予測変数である。損害、クレームカウント、又は強度が、保険料及びエクスポージャデータを除いてトライアングルレベルに要約される場合、他の予測変数は存在しない。
【００３４】
一般に保険者は、予期されるロスレシオが保険証券毎にどのように変化するかを推定するために、外部の保険証券レベルデータソースを有効に使用していなかった。上記に示すように、予期されるロスレシオは、保険者の価格決定方法に基づくロスレシオであり、保険者が保険証券のグループ全体にわたって達成されると予期したロスレシオを表わす。保険証券のグループの予期されるロスレシオは、そのグループの総計保険料を基礎とするが、実際のロスレシオは、必然的に保険証券毎に変わることになる。すなわち、多くの保険証券はロスがないことになり、比較的少数がロスを有することになる。個々の保険証券レベルでのロスの性質、従って保険証券の予期されるロスレシオは、保険証券の定性的特徴、保険証券メトリクス、及び損害の偶発的性質に応じて決まる。保険数理的な価格決定方法は、種々の会社内部及び外部データソースから導かれた予測変数を使用して、個々の保険証券レベルで予期されるロス及びロスレシオを計算することが多い。しかしながら、ロス支払準備の分野では類似の技術は広く取り入れられなかった。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００３５】
従って、個々の保険証券のレベル及びクレームレベルで推定最終保険金及びロスレシオ分析を行い、このような詳細を総計して決算日時点での財務報告期間の最終保険金、ロスレシオ、及び支払備金を推定するシステム及び方法に対する必要性が存在する。外部データソースを含む保険契約者特性及び他の非エクスポージャベースの特性を定量的に含み、特定の保険会社の内部データ、商慣習、及び特定の価格決定方法を考慮して保険契約者のロスの将来のロス出現を予測する包括的統計モデルを生成するシステム及び方法に対する追加の必要性が存在する。これらのデータから信頼区間を推定しロス支払準備スペシャリストによって作成された支払備金の範囲の妥当性をより良好に判断する科学的で統計的な手順に対する更なる必要性が存在する。
【課題を解決するための手段】
【００３６】
以上のことを考慮して、本発明は、現在までに支払われ発生した保険金、保険料、クレームカウント、及びエクスポージャなどの従来のデータソース、並びに決算日付時点での財務報告期間における保険契約者のグループの最終保険金及び支払備金を更に正確且つ整合して推定するために保険会社の外部のデータソースによって補完される保険証券メトリクス、業務メトリクス、財務メトリクス、製品メトリクス、生産メトリクス、定性的メトリクス、及びクレームメトリクスなどの保険事業体に対する非従来的な他の特性を用いた新しい定量的システム及び方法を提供する。
【００３７】
一般に、本発明は、ロス及び割り当て損害調整費支払備金（「ロス支払備金」）を正確且つ整合して推定するのに使用できるモデル又はアルゴリズムを導くために、幾つかの外部及び内部データソースからのデータを総計する定量的方法及びシステムを対象とし、ここでこのようなロス支払備金は、決算日付時点での対応する財務報告期間において累積支払保険金及び割り当て損害調整費（「出現支払保険金」）を差し引いた総計保険契約者予測最終保険金と、決算日付時点での対応する財務報告期間における累積支払保険金及び未払い保険金並びに割り当て損害調整費（「出現発生保険金」）を差し引いた総計保険契約者最終保険金である既発生未報告（「ＩＢＮＲ」）支払備金として定義される。語句「未払い保険金」は、語句「支払備金」と同意語として使用される。本発明によるプロセス及びシステムは、個々の保険証券又はリスクレベルでこのような予測を行うことに重点的に取り組む。これらの予測は事故年度レベルで総計及び分析することができる。
【００３８】
加えて、本発明によるシステム及び方法は、推定された最終保険金及びロス支払備金についての信頼の統計的レベルの開発に役立つ。信頼区間を推定するための能力は、未払い負債を推定するために総計されていない個々の保険証券又はリスクレベルデータ、及びクレーム／請求者レベルデータに関する本発明の使用から得られる点を理解されたい。
【００３９】
本発明による方法の好ましい実施形態によれば、以下のステップ、すなわち（ｉ）履歴内部保険契約者データを収集し、データベース内にこれらの履歴保険契約者データを記憶するステップ、（ｉｉ）各々が少なくとも２つの値を備えた複数の潜在的な予測外部変数を有する外部データソースを識別するステップ、（ｉｉｉ）保険数理変換を使用して保険料及びロスに関する内部保険契約者データを正規化するステップ、（ｉｖ）データベースの各保険契約者に対して一連の評価期日の各々で評価されたロス及びロスレシオを算出するステップ、（ｖ）適切なキー又はリンクフィールドを利用して対応する内部データを取得された外部データにマッチさせ、１つ又はそれ以上の外部変数並びに内部データを保険契約者の詳細のレベルで分析して、１つ又はそれ以上の外部変数間の有意な統計的関係、経過年ｊの時点での出現ロス又はロスレシオ、及び経過年ｊ＋１時点での出現ロス又はロスレシオを識別するステップ、（ｖｉ）統計的有意性及び高度に経験を積んだ保険数理士及び統計学者の決定に基づいて、予測外部及び内部変数を識別し選択するステップ、（ｖｉｉ）経過年ｊ＋１の時点での出現ロス又はロスレシオへの寄与に応じて種々の予測変数（すなわち、ロスデベロップメントパターン）を重み付け（ａ）し、その最終レベルに向けてこれらの損害を見積もる（ｂ）統計モデルを開発するステップ、（ｖｉｉｉ）ステップｖｉｉ（ａ）からのモデルが各保険契約者の最終ロスレシオを予測するのに使用される場合に推定された最終ロスレシオに、支払保険金又は発生保険金が減算されてそれぞれのロス及びＡＬＡＥ支払備金又はＩＢＮＲ支払備金を得る保険契約者の保険料（一般的に既知の量）を乗算することによって対応する最終保険金を導出するステップ、及び（ｉｘ）最新の統計理論による「ブートストラッピング」シミュレーション技術を使用して、保険契約者レベルのデータポイントをリサンプリングして、推定最終保険金とロス支払備金について信頼の統計的レベルを得るステップが行われる。
【００４０】
本発明は、単一の取扱品目の担保範囲に対して保険証券又はリスクレベルロスに応用される。
【００４１】
上記のステップｖｉｉ（ａ）を行うのに少なくとも２つの方法がある。最初に、一連の予測モデルは、表Ａの各列に対して構築することができる。ターゲット変数は、経過年ｊ＋１でのロス又はロスレシオであり、キー予測変数は、経過年ｊでのロス又はロスレシオである。他の予測変数も同様に使用できる。各列の予測モデルは、ロスアレイの未知の将来の要素に対応するロス又はロスレシオ値を予測するのに使用することができる。
【００４２】
第２に、「縦方向データ」手法は、各保険証券のロス又はロスレシオ値のシーケンスが時系列ターゲット変数として機能するように使用することができる。上述のようなネストされたシリーズの予測モデルを構築するのではなく、本方法は、単一の時系列予測モデルを構築し、同時に各保険証券に対してシリーズ全体のロス又はロスレシオ評価を使用する。
【００４３】
上述のステップｖｉｉ（ａ）は、２つの原理的な目的を達成する。最初に、これは、各経過年ｊにおいてある年から次の年までの出現ロスレシオを提供する。次に、これは、経過年ｊから経過年ｊ＋１までのロスデベロップメントパターンの推定値を提供する。このプロセスの重要な点は、保険証券、定性的メトリクス、及び業務メトリクスに起因する出現ロス又はロスレシオにおける推移を説明し、同時に経過年ｊから経過年（ｊ＋１）までのロスデベロップメントを推定することにある。これらの推定された最終保険金は、事故年度レベルまで総計され、この数量から総計された支払保険金又は発生保険金が差し引かれる。従って、総ロス支払備金又は総ＩＢＮＲ支払備金の推定値がそれぞれ得られる。
【００４４】
従って、本発明の目的は、外部データ及び会社の内部データを利用し、対物／損害保険会社の最終保険金及び支払備金をより正確且つ整合的に予測するコンピュータ実装の定量的システム及び方法を提供することである。
【００４５】
本発明の更に他の目的及び利点は、部分的には明らかであり、本明細書から部分的に理解されるであろう。
【００４６】
従って、本発明は、種々のステップと、このようなステップを実行するように適合された構成の特徴、要素の結合、及び部分の配置を具現化する他の及び本システムの各々に対してのこのようなステップの１つ又はそれ以上の関係を含み、以下の詳細な開示事項及び本発明の範囲において例示される全ては請求項において示されることになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４７】
本発明をより完全に理解するために、添付図面と共に以下の説明を参照する。
【００４８】
最初に、図１Ａ及び１Ｂを参照すると、本発明の好ましい実施形態に従って最終保険金を予測する統計モデルを開発するステップの準備段階として、種々のソースからデータを収集するステップ、保険数理的に内部データを正規化するステップ、適切なキー又はリンケージ値を利用して対応する内部データを取得された外部データにマッチさせるステップ、決算日付時点での出現ロスレシオを算出するステップ、及び予測内部及び外部変数を識別するステップの前置きのプロセスにおけるステップが全体的に示されている。
【００４９】
ステップ１００でプロセスを始めるために、保険契約者及び詳細情報のクレームレベルでの保険者のロス及び保険料データが保険契約者ロスデベロップメントデータベースにコンパイルされる。データは、保険期間中における保険契約者保険料（直接、引受、及び出再）を含むことができる。保険料は、保険者が保険担保範囲と引き替えに受け取る金額である。保険料は、直接保険料（保険契約者から収集される）、引受保険料（再保険担保範囲と交換に別の保険会社から収集される）、及び「出再」保険料（再保険担保範囲と交換に別の保険会社に支払われる）を含む。データはまた、（Ａ）例えば（ｉ）保険契約者の名前、（ｉｉ）保険証券番号、（ｉｉｉ）クレーム番号、（ｉｖ）保険契約者の住所、（ｖ）保険証券有効日付及び保険証券が最初に計上された日付、（ｖｉ）取扱品目と適用範囲のタイプ、（ｖｉｉ）区分及び関連する料率、（ｖｉｉｉ）地理的料率区域、（ｉｘ）保険証券を作成したエージェントなどの保険契約者の人口統計学的情報、（Ｂ）例えば（ｉ）保険期間、（ｉｉ）証券てん補限度額、（ｉｉｉ）担保範囲毎の保険料額、（ｉｖ）被保険者によって請求が支払われた日付、（ｖ）エクスポージャ（提供された保険の単位数）、（ｖｉ）予定料率情報、（ｖｉｉ）クレームの日付、（ｖｉｉｉ）クレームの報告日付、（ｉｘ）ロス及びＡＬＡＥ支払日付、（ｘ）日付毎のロス及びＡＬＡＥクレーム支払備金の変化、（ｘｉ）評価期日（デベロップメントの経過年が決定された日付）、（ｘｉｉ）クレーム（直接、引受、及び出再）毎の評価期日時点での担保範囲によって支払われた保険金及びＡＬＡＥの額、（ｘｉｉｉ）クレーム（直接、引受、及び出再）毎の評価期日時点での担保範囲による発生保険金及びＡＬＡＥの額、及び（ｘｉｖ）評価期日（直接、引受、及び出再）時点での支払及び発生割当て損害調整費又は（ＤＣＡ）費用の額などの保険契約者メトリクス、（Ｃ）クレーム番号及び支払請求者情報などのクレーム人口統計学的情報、及び（Ｄ）出来事の時刻、取扱品目及び適用可能な担保範囲、負傷又はロスの性質（例えば、身体の負傷対器物損壊対火事）、負傷又はロスの診断及び治療コードの負傷又はロス（例えば、火傷、破損）原因のタイプ、及び代理人の関与などのクレームメトリクスを含むことができる。
【００５０】
次にステップ１０４で、各変数が少なくとも２つの値を有する複数の変数を含む幾つかの外部データソースが、データベースを追加する際に使用及び予測統計モデルの作成のために識別される。外部データソースの実施例は、過去の住宅所有者クレームのＣＬＵＥデータベース、過去の自動車クレームのＭＶＲ（モーター・ビークル・レコード）データベース、及び個人的並びに商業上の両方の財務安定性（又は「与信」）情報の種々のデータベースを含む。加重平均の比など、２つ又はそれ以上のデータ要素、内部又は外部の組み合わせである合成変数が開発されている。
【００５１】
図５を参照すると、内部データを含む全ての収集されたデータは、予測統計モデルを作成するのに必要なコンピュータハードウェア及びソフトウェアアプリケーションを実行するコンピュータシステム１０に関連付けられたリレーショナルデータベース２０（例えばＩＢＭ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ、Ｏｒａｃｌｅ、及び同様のものによって良く知られており、提供される）内に記憶することができる。コンピュータシステム１０は、プロセッサ３０、メモリ（図示せず）、記憶媒体（図示せず）、入力デバイス４０（例えば、キーボード、マウス）、及びディスプレイデバイス５０を含むのが好ましい。システム１０は、従来のオペレーティングシステムを使用して動作することができ、本発明の種々のコンピュータ利用による態様を案内し制御するためのグラフィカルユーザーインターフェースを含むのが好ましい。システム１０はまた、１つ又はそれ以上の外部データソースサーバー６０にリンクすることができる。また、プロセッサ、メモリ、入力デバイス、及び記憶媒体を含むスタンドアローンのワークステーション７０を用いてデータベース２０にアクセスすることができる。
【００５２】
図１Ａを再度参照すると、ステップ１０８で、保険契約者保険料及びロスデータが、保険数理変換を使用して正規化される。正規化された保険料データ（「保険料ワークデータ」）及び正規化されたロスデータ（「ロスワークデータ」）を含む正規化されたデータ（「ワークデータ」）は、データソースに関連付けられ、最終保険金を予測する外部変数の識別を助ける。
【００５３】
ステップ１１２で、各関連する評価期日時点で出現した正規化されたロス及びロスレシオが各保険証券について算出される。データは、ロス期間毎に総計され、ある評価経過年から次の評価経過年までの総計出現ロス又はロスレシオにおける相対変化を求める。すなわち、各保険証券のロスは、事故年度及びデベロップメントの経過年で総計される。例えば、保険証券ｋが事故年度ｉに発生した１つ又は複数のクレームを有する場合、経過年ｊ＝０での事故年度毎に記録されたロスは、発生日から最初の１２カ月の間に出現したロスになる。経過年ｊ＝１での同じ事故年度、すなわちデベロップメントの次の１２カ月内のロスは、経過年ｊ＝１時点での事故年度ｉに発生したロスの総計になる。支払保険金において、総計は、経過年ｊ＝０，１を通じて事故年度ｉに記録されたクレームに対して支払われた全ロスの総和に等しい。発生したロスにおいて、総計は、経過年ｊ＝０，１を通して事故年度ｉに記録されたクレームに対して支払われた全ロスに加えた経過年ｊ＝１の終わりでの未払支払備金の総和に等しい。この総計は、事故年度及び評価期日にわたり保険証券毎に行われる。
【００５４】
次いで、ステップ１１６では、累積ロス及びロスレシオが保険契約者の定義されたグループに対してデベロップメントの経過年毎に算出される。
【００５５】
ステップ１２０で、内部及び外部データは、正規化された出現ロスレシオに対するその予測統計関係について分析される。例えば、証券てん補限度額又は保険契約者の請求支払い行動の記録又は内部データ変数の組み合わせなどの内部データは、保険証券毎の最終保険金を予測することができる。同様に、天気データ、保険契約者財務情報、エージェントから保険契約者までの距離、或いはこれらの変数の組み合わせなどの外部データは、保険証券毎の最終保険金を予測することができる。全てのケースにおいて、予測は、実際に過去に起こり、且つ予測が行われる時点において既知である変数値に基づいている点に留意されたい。
【００５６】
ステップ１２４で、予測内部及び外部変数が、その統計的有意性及び高度に経験を積んだ保険数理士及び統計学者の決定に基づいて識別され選択される。例えば、Ｃｉｊ＝ａ＋ｂＸ１＋ｃＸ２のような線形モデルを用いると、内部データ変数を表わすことができる予測変数Ｘ１と、外部データ変数を表わすことができるＸ２との有意性を評価するための標準統計試験が存在する。これらの試験は、Ｘ１及びＸ２に対するＦ及びｔ統計値、並びにモデル毎に説明されるロスデータの変動の割合を表わす全体的なＲ２統計値を含む。
【００５７】
個々の外部変数がアナリストによって有意なものとして選択された後、ステップ１２８で、これらの変数は、アナリストによって相互相関について互いに調べられる。例えばペアの外部変数間に相互相関が存在する限り、アナリストは、相互相関を示すペアの外部変数のうちの１つの外部変数を廃棄することを選ぶことができる。
【００５８】
ここで図２Ａ及び２Ｂを参照すると、内部データ及び外部データに基づいて予測統計モデルを作成するためのプロセスのステップが全体的に示されている。ステップ２００で、データは、ランダムに、或いは保険数理的に求められた統計的に有意なものに基づいてデータの複数の別個のサブセットに分解される。更に具体的には、データは、トレーニングデータセット、試験データセット、及び検証データセットに分解される。トレーニングデータセットは、予測モデルの重み付け及びパラメータを統計的に推定するのに使用されるデータを含む。試験データセットは、各候補モデルを評価するのに使用されるデータを含む。すなわち、モデルは試験データセットに適用され、モデルによって予測された出現値が、試験データセットの実際のターゲット出現値と比較される。従って、トレーニング及び試験データセットは、複数の候補モデルを評価するために反復方式で使用される。検証データセットは、この反復プロセス中に別に保持される第３データセットであり、選択されたときに最終モデルを評価するのに使用される。
【００５９】
データをトレーニング、試験、及び検証データセットに分割することは、本質的に、予測統計モデルを開発する前の最後のステップである。この時点で保険料及びロスワークデータが算出され、最終保険金を予測する変数が最初に定義される。
【００６０】
予測統計モデルの実際の構成は、図２Ａに示されるようなステップ２０４Ａ及び２０４Ｂを含む。更に詳細には、ステップ２０４Ａでトレーニングデータセットが初期統計モデルを生成するために使用される。形式ｃｋ＝ａｋ＋ｂｘ１ｋ＋ｃｘ２ｋ＋．．．の「ｋ」モデルを開発するためにトレーニングデータセットを使用する場合、試験データセットに種々のモデルを適用し、各候補モデルを評価する。発生保険金及び／又はＡＬＡＥデータ、支払保険金及び／又はＡＬＡＥデータ、或いはデータの他のタイプに基づくことができるモデルが試験データセットに加えられ、モデルによって予測された出現値が、試験データセットの実際の出現ターゲット値と比較される。このように行う場合、トレーニング及び試験データセットを繰り返し用いて、その予測能力において最良の候補モデル（複数の候補モデル）を選択する。初期統計モデルは、トレーニングデータ内の個々の変数の各々についての係数を含み、該係数はこうした個々の変数を経過年ｊ＋１での出現ロス又はロスレシオに関係付け、出現ロス又はロスレシオはトレーニングデータベース内の各個々の保険契約者の記録のロス又はロスレシオで表わされる。係数は、従属変数の全体的な予測に対する予測変数の各々の独立した寄与度、すなわち保険契約者の出現ロス又はロスレシオを表わす。
【００６１】
ステップ２０４Ｂで、試験データセットを用いて、ステップ２０４Ａからの係数がトレーニングデータセットにおける固有の偶然ではないパターン、或いは純粋に確率的なパターンに反映されているかどうかを評価する。試験データセットが候補モデルをフィッティングするのに使用されず、ロスデベロップメントの実際の額が既知であるとすると、モデルを試験データセットに適用することにより、実際の結果対予測された結果を評価し、これによって考察中のモデル内にあるように選択された予測変数の効果を評価することが可能になる。つまり、試験（又は「サンプル以外」）データにおけるモデルの性能は、ロスデータにおける疑似ではなく真の変化をモデルが説明する程度をアナリストが決定するのを助ける。
【００６２】
ステップ２０４Ｃで、モデルは検証データセットに適用され、モデルの将来の性能のバイアスされてない推定値を取得する。
【００６３】
ステップ２０８で、経過年ｊ＋１での推定ロス又はロスレシオは、ステップ２０４Ａ、２０４Ｂ、及び２０４Ｃに従って構成された予測統計モデルを使用して算出される。このモデルは、検証データセットの各記録に適用される。より明示的には、モデルＣｊ＋１＝βｊ＋１，０＋βｊ＋１，１＊Ｘ１＋βｊ＋１，２＊Ｘ２＋βｊ＋１，３＊Ｘ３＋．．．は、各保険証券のロスの値を予測するために構成されたモデルであり、期間ｊ＋１で評価されると仮定する。物理量｛Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，．．．｝の各々は、予測変数であり、その値は既知である。すなわち、βパラメータがモデル構成プロセスの一部として推定される場合、これもまた公知である。従って、経過年ｊ＋１（Ｃｊ＋１）で予期されるロスを推定することは、単にこれらの既知の量に上記の式を適用することに過ぎない。
【００６４】
ステップ２１２で、過去の年度からの出現ロス又はロスレシオは、予測される最終保険金又はロスレシオを推定することができる基準として使用される。所与の年度の予測ロスレシオは、出現した全ての実際のロスに加えて当該年度の経過保険料で除算された将来の評価期日に出現すると予測されるロスとの総和に等しい。
【００６５】
次に、ステップ２１６で、ロスレシオは、保険証券の経過保険料を乗算し、保険証券の最終保険金の推定値を得る。
【００６６】
ステップ２２０で、保険契約者の最終保険金が総計され、保険契約者の推定最終保険金が導出される。この量から累積総計支払保険金又は発生保険金が減算され、総支払備金又は総ＩＢＮＲ支払備金のそれぞれの推定値が得られる。
【００６７】
ステップ２２４で、ブートストラッピングとして公知の技術が推定最終保険金及び支払備金の保険証券レベルのデータベースに適用され、推定最終保険金及び支払備金についての統計的信頼レベルが得られる。理論的に取得された信頼区間が利用可能でない場合、ブートストラッピングを用いて信頼区間を推定することができる。ブートストラッピングは、シミュレーション技術の１つのタイプであるデータの「リサンプリング」を繰り返し使用する。
【００６８】
上記に示され、以下に更に詳細に説明されるように、予測統計モデルを開発するタスクは、トレーニングデータセットを使用して開始される。同じプロセスの一部として、試験データセットは、トレーニングデータセットを用いて開発される予測統計モデルの効果を評価するのに使用される。試験データセットからの結果は、予測統計モデルの開発を修正するために種々の段階で使用することができる。予測統計モデルが開発されると、モデルの予測性が検証データセットに基づいて評価される。
【００６９】
ここで、図１Ａ、１Ｂ、及び２Ａ−２Ｃに示されるステップを更に詳細に説明する。本発明の好ましい実施形態において、複数の保険契約者についての実際の内部データは、ステップ１００で保険会社から保護される。数年間の保険契約者のロス、ＡＬＡＥ、及び保険料データは、保険契約者記録の単一のデータベース内に共に収集されプールされるのが好ましい。データは一般に、クレームが行われた年度の対応する保険料でのロストライアングルとして前に説明された、要約されたロス又はクレームカウント情報のアレイとなる。すなわち、所与の年度ｉに対してデベロップメントの経過年においてＮ１の観察が存在する。デベロップメントの以前の経過年からより最近の経過年まで古い年度の観察を関係付けることは、満期に満たない年度がデベロップメントのそれぞれのより早い経過年数から最近の経過年にどのように出現することができるかを示すことになる。このデータベースは、「分析ファイル」と呼ばれる。
【００７０】
各保険契約者及び請求者によるクレームに関する他の関連情報（ステップ１００に関連して上述されたように）はまた、例えば保険契約者人口統計及びメトリクス、並びにクレームメトリクスといった分析ファイルに集められマージされる。この情報は、保険契約者及び請求者のデータを外部データソースから得られた予測変数と関連付けるのに使用される。
【００７１】
ステップ１０４における本発明の好ましい実施形態によれば、外部データソースは、Ａｃｘｉｏｍ、Ｃｈｏｉｃｅｐｏｉｎｔ、Ｃｌａｒｉｔａｓ、Ｍａｒｓｈａｌｌ  Ｓｗｉｆｔ  Ｂｏｅｃｋｈ、Ｄｕｎ＆Ｂｒａｄｓｔｒｅｅｔ、及びＥｘｐｅｒｉａｎなどのベンダーから入手可能な個々の保険証券レベルのデータベースを含む。保険証券レベルデータベースから選択された変数は、保険契約者の名前及び住所などの固有の識別フィールドに電子的に基づいて分析ファイルに保持されたデータにマッチングされる。
【００７２】
外部データソースとして、例えば、米国政府機関及び第三者ベンダー（例えばＥＡＳＩプロダクト）の両方から入手可能な人口調査データが含まれる。このような人口調査データは、保険契約者のＺＩＰコードに電子的に基づいた分析ファイルにマッチングされる。郡レベルデータも利用可能であり、過去の天候パターン、降りひょうなどの情報を含むことができる。本発明の好ましい実施形態では、ＺＩＰコードレベルのファイルは郡レベルにまとめられ、よって分析ファイルは、郡レベルデータにマッチングされる。
【００７３】
これらのデータ供給者は、保険契約者又は請求者の家族又は仕事の多くの特徴、例えば収入、持ち家又は貸家、事業主の教育レベルなどを提供する。家族レベルデータは、保険契約者又は請求者の名前、住所、及び利用可能である場合は社会保障番号に基づく。利用可能な場合には他の個人レベルのデータソースも含まれる。これらは、保険契約者又は請求者の個人信用報告書、ＭＶＲからの運転記録、及びＣＬＵＥ報告などを含む。
【００７４】
変数は、複数の外部データソースの各々から選択され、保険証券毎に基づき分析ファイルにマッチングされる。外部データソースからの変数は、これらの変数と、例えば分析ファイルの保険料及びロスデータとの間の関係を識別するのに利用可能である。変数と保険料及びロスデータとの間の統計的な関係が設定されると、これらの変数は、被保険者のロスデベロップメントを予測するモデルのデベロップメントに含まれることになる。
【００７５】
外部データのマッチングプロセスは、完全にコンピュータ化される。各個々の外部データベースは、特定のデータベース内の記録の各々における固有キーを有する。この固有キーはまた、分析ファイル内の記録の各々に存在する。外部データ、例えばＥｘｐｅｒｉａｎ又はＤｕｎ＆Ｂｒａｄｓｔｒｅｅｔでは、固有キーは職業名及び住所である。人口調査データにおいては、固有キーは、郡コード又はＺＩＰコードのいずれかである。職業又は家族レベルの人口統計では、固有キーは、職業名又は個人世帯住所、或いは社会保障番号のいずれかである。
【００７６】
外部データは電子的に保護されており、コンピュータシステムにロードされ、ここで分析ファイルにアクセスすることができる。１つ又はそれ以上のソフトウェアアプリケーションは、適切な外部データ記録を適切な分析ファイル記録にマッチさせる。結果として得られたマッチングは、履歴の保険契約者及び請求者データだけでなくマッチングされた外部データをも備えた拡張分析ファイル記録を生成する。
【００７７】
次いで、ステップ１０８で、分析ファイル内に保持されたデータに対する必要且つ適切な保険数理上の修正が完了する。分析ファイル内の保険会社データのほとんどがその未処理の形式では使用できないので、予測統計モデルのデベロップメントにおいてデータをより有用にするために保険数理変換が必要である。これは、保険料及びロスデータに関して特に当てはまる。これらの保険数理変換は、限定ではないが、共通ベースの保険料比較を行うための保険料オン−レベリング、ロストレンディング、キャッピング、及び各個々の保険契約者に起こり得る最終保険金を正確に反映させるために信頼し得る他の保険数理技術を含む。
【００７８】
保険料オン−レベリングは、様々に算出された個々の保険契約者の保険料を共通基準に変換する保険数理技術である。これは、保険契約者に課せられる実際の保険料が量的、客観的、或いは整合性のあるプロセスでは全くないので必要となる。詳細には、どのような個々の保険会社内でも、特定の保険契約者の保険料は通常、その各々が異なる基準保険料を請求できる幾つかの「引受」会社によって引受けられる。種々のアンダーライターは、同じ保険契約者に対しても種々の引受会社を選択することが多い。更に、民間保険アンダーライターは、基準保険料に更に影響を与える個々の保険証券に対しての与信又は信用を利用することができる。従って、基準保険料の決定を複雑にするプロセスにおける有意な定性的判断又は主観的要素が存在する。
【００７９】
保険料オン−レベリングプロセスは、分析ファイル内のあらゆる保険証券について保険料の決定からこれら及び他の主観的要素を排除する。この結果、共通の基準保険料を決定することができる。このような共通基準は、予測統計モデルを構築するのに必要なデータから最終保険金又はロスレシオの指標を作成するのに必要である。例えば、予定料率のアプリケーションは、２つの同一のリスクに関して異なるロスレシオを生成する効果を有することができる。予定料率は、与信又は信用を基本率に適用し、安全プログラムなどのリスク特性の有無を反映させるプロセスである。予定料率が同一のロスを備えた２つの同一のリスクに別個に適用された場合、これは、従って異なるロスレシオを生成する主観的な要素になり、リスクにおける固有の差異ではない。別の実施例は、経時的に料率レベルの妥当性が変化することである。ブックオブビジネスは、より高い料率レベルを有する固有のより低いロスレシオを有する。異なるタイムフレームの間に異なる料率の妥当性レベルで引受けられた２つの同一の保険証券は、異なるロスレシオを有することになる。本発明の重要な目的が最終ロスレシオを予測することであるので、推定値を見積ることができる共通基準が最初に設定される。
【００８０】
分析ファイルロスデータは、より正確な最終保険金予測を作成するために本発明の好ましい実施形態に従って保険数理的に修正又は変換される。より詳細には、幾つかの保険担保範囲は「ロングテールロス」を有する。ロングテールロスは、保険期間中には通常は支払われず、保険契約期間終了後かなりの時間後に支払われるロスである。
【００８１】
また、ロスデータには他の保険数理修正が必要とされる場合がある。例えば、推定されたロスによって超過されるクレーム当たりの保有額を会社が有する場合があるので、極めて大きなロスはキャッピングすることができる。また、オペレーションの変化を調整するためにロスデータに修正を加えることができる。
【００８２】
保険料及びロスデータの両方に対するこれらの保険数理修正は、予測統計モデルのデベロップメントで利用できる音声データを保険数理的に生成する。上述のように、保険数理的に修正されたデータは「ワークデータ」と呼ばれ、保険数理的に修正された保険料及びロスデータはそれぞれ、「保険料ワークデータ」及び「ロスワークデータ」と呼ばれている。
【００８３】
関連するステップ１１２において、ロスレシオは、分析ファイルのデベロップメントの経過年毎に各保険契約者について算出される。前記で説明されたように、ロスレシオは、保険料で除算したロスの数値化比率として定義される。出現ロス又はロスレシオは、現在までに出現したロスに当てられる保険料の該当部分を表わすので、個々の保険証券の最終保険金の指標である。
【００８４】
本発明の別の態様では、出現「頻度」及び「強度」、すなわち最終保険金の第２の重要な特徴もこのステップで算出される。頻度は、保険期間総クレームカウントを保険期間保険料ワークデータで除算することによって算出される。強度は、保険期間ロスを保険期間出現クレームカウントで除算することによって算出される。ロスレシオは最終保険金の最も一般的な尺度であるが、頻度及び強度は、保険の最終保険金の重要な構成要素である。
【００８５】
本発明の明細書の残りの部分は、最終保険金の主要な評価尺度としてロスレシオによることになる。しかしながら、正確には、最終保険金の頻度及び強度の評価は、本発明によるシステム及び方法の開発、及び本明細書で引き続き説明される最終保険金の評価に含まれると考えられる。
【００８６】
次にステップ１１６で、定義されたグループについてロスレシオが算出される。累積ロスレシオは、定められたグループのロスワークデータの総和を定められたグループの保険料ワークデータの総和で除算したものとして定義される。一般的な定義可能なグループは、提供される様々な保険製品に基づくものである。取扱品目の個々のセグメントに対するロスレシオを計算するために、取扱品目のセグメントによって対象とされる全保険契約者のロスワークデータ及び保険料ワークデータの全てが小計され、取扱品目の全セグメントに対してロスレシオが算出される。
【００８７】
ステップ１２０で、分析ファイル内のデータの全てに関して統計分析が行われる。すなわち、各外部データソースからの各外部変数について、デベロップメントの経過年毎の累積ロスレシオに対する当該個々の外部変数の影響を関連付ける統計分析が行われる。重回帰モデルなどの公知の統計技術を用いて、外部変数と累積ロスレシオとの間の明白な統計的関係の大きさ及び信頼度を求めることができる。予測変数の統計的有意性を分析するために算出及びレビューされる統計値の代表的な実施例を図３に示す。
【００８８】
外部変数が取ることができる各値は、デベロップメントの経過年毎に算出されたロスレシオを有し、これは更に定義可能なグループ（例えば、主要な担保範囲のタイプ）毎にセグメント化される。例証の目的で、ビジネス−場所−所有者の外部変数は、民間保険用途（保険契約者が企業であった場合）に使用できる。ビジネス−場所−所有者は、Ｄｕｎ＆Ｂｒａｄｓｔｒｅｅｔから入手可能な外部変数又は情報の一部である。これは、被保険者の企業の物理的な場所が事業主によって所有又は賃借されているかどうかを定義する。各個々の変数は、適切な値を取ることができる。ビジネス−場所−所有者の場合、値は、Ｏ＝所有及びＲ＝貸借である。累積ロスレシオは、これらの値の各々について算出される。事業者の場所について、０値は．０．６０の累積ロスレシオを有することができ、Ｒ値は、例えば０．８０の累積ロスレシオを有することができる。すなわち、保険料ワークデータ及びロスワークデータに基づいて、所有者は０．６０の累積ロスレシオを有し、貸借者は、例えば０．８０の累積ロスレシオを有する。
【００８９】
次に、この分析は、担保範囲の主なタイプにより更にセグメント化することができる。その結果、仕事−所有者−場所において、ロス及び保険料は、主要取扱品目毎にセグメント化される。値Ｏ及びＲの各々に対する累積ロス及びロスレシオは、主要取扱品目毎に算出される。従って、主要取扱品目毎に保険料及びロスを区別できるデータベースを使用することが望ましい。
【００９０】
ステップ１２４で、前のステップ１２０から導出された出力の全てに関してレビューが行われる。このレビューは、個々の保険契約者の累積ロスレシオを予測するのに使用されることになる統計モデルの作成では外部データソースから利用可能な個々の外部変数のどれを考慮すべきかを判断する際において、人間の経験と専門知識に基づいている。
【００９１】
保険契約者毎に基づき累積ロス及びロスレシオを予測する堅牢なシステムを開発するために、それ自体がモデルのデベロップメントに寄与することができるこれらの個々の外部変数（以下、「予測変数」）だけを含むことが重要である。言い換えると、ステップ１２４での重要な決定に基づく個々の外部変数は、出現ロス従って最終保険金及びロスレシオに対しある関係を有するはずである。
【００９２】
ビジネス−場所−所有者の上記の実施例では、これは上述の累積ロスレシオから収集され、すなわち、Ｏ値（０．６０）及びＲ値（０．８０）である当該ビジネス−場所−所有者は、実際には最終保険金に関係付けることができ、従って事実上予測変数とみなすことができる。
【００９３】
予期されるように、ステップ１２４の重要決定プロセスは、個々の外部変数が仮定することができる値の数が増えるにつれてより複雑になる。一例として４０年の平均降ひょう発生を使用すると、この個々の外部変数は、中間の数の全てを可能値として０から履歴最大数（例えば３０年次事象）にわたる値を有することができる。このような個々の外部変数の重要な決定を行うために、該変数は、このような重要な決定をもたらす特定の方法でビューされ、これによって高度に経験を積んだ保険数理士及び統計学者は、予測統計モデルのデベロップメントに含めるためにその有効度に関しての適切な重要な決定を実際に行うことができる。
【００９４】
ビニングと呼ばれる一般的な統計手法を用いて、類似の値をビンと呼ばれる単一のグループに配列する。４０年の平均の降ひょうの個々のデータ要素の実施例では、１０個のビンを作成することができ、各々が３つの値を包含し、例えばビン１は値０−３に等しく、ビン２は値４−６に等しく、以下同様である。説明されるようにビニングプロセスは、４０年の平均の降ひょうの個々の外部変数に対して１０の代理値をもたらす。次いで、４０年の平均の降ひょう変数の重要な決定は、経験を積んだ保険数理士及び統計学者によって達成することができる。
【００９５】
各ビンの累積ロスレシオは、互いのビンの累積ロスレシオに対して考慮され、累積ロスレシオの全体的なパターンが共に考慮される。幾つかの可能なパターンを認識することができる。個々のビンの累積ロスレシオが全体的に増加又は減少するパターンで構成されている場合、ビン及び従ってビンを含むベースとなる個々のデータ要素を商用保険出現ロスに実際に関係付けることができ、従って、統計モデルのデベロップメントに含めるように考慮すべきであることは、経験を積んだ保険数理士及び統計学者には明らかである。
【００９６】
同様に、のこぎり歯状パターン、すなわちビン毎の累積ロスレシオの値が図形的には示されても一般的な傾向を提示しない不規則なパターンを示すものは、ロス又はロスレシオに対するどのような偶然の影響ももたらさず、よって予測統計モデルのデベロップメントに含めることを考慮しない。極めて複雑で捉えにくい他のパターンは、保険数理士又は統計学者、具体的にはこの作業に精通したものの訓練を積み熟練した眼によってのみ見分けられる。例えば運転技術は、ドライバーの経過年と共にあるポイントまでは上達し、その後、その経過年から後低下していく可能性がある。
【００９７】
その後のステップ１２８で、前のステップ１２４でレビューを通過した種々の外部データソースからの予測変数が、互いに対する相互相関について調べられる。例えば、２つの異なる予測変数、創業年数と事業者年数が互いに比較されると仮定する。これらの予測変数の各々は広範囲の値であると仮定できるので、各々が５つのビン（上述のように）にビニングされると仮定する。更に、５つのビンの各セットからの各それぞれのビンの累積ロスレシオが、２つの異なる予測変数において実質的に同じであると仮定する。言い換えると、創業年数のビン１の累積ロスレシオは、事業者年数のビン１の累積ロスレシオと同じである等である。
【００９８】
この変数毎比較のタイプは、「相関分析」と呼ばれる。言い換えると、分析は、変数の「相互に関係のある」個々の変数のペアが互いにどのように関係しているかを決定することに関係している。
【００９９】
全ての個々の変数は、このような同様の方式で全ての他の個々の変数と比較される。予測変数の各ペアについて相関係数を有するマスターマトリックスが作成される。相関係数は、予測変数のあらゆるペア間の相関関係の程度についての数学的表現である。Ｘ１とＸ２を２つの予測変数と仮定し、μ１及びμ２はそれぞれ、これらのサンプル平均値を示し、更にσ１及びσ２はそれぞれそのサンプル標準偏差とする。変数Ｘの標準偏差は次式で定義される。
√［Σ（Ｘ−μｘ）２］
Ｘ１とＸ２の間の相関関係は次式で定義される。
ρ１２＝［Σ（Ｘ１−μ１）＊（Ｘ２−μ２）］／［σ１＊σ２］
（標準「シグマ」記号Σは、サンプルにおける全記録にわたる総和を表わす。）Ｎ個の予測変数Ｘ１、Ｘ２、．．．、ＸＮが存在する場合、相関マトリックスは、物理量ｐｉｊによって形成され、ｉ及びｊは１からＮの範囲である。ｐｉｊが０と１の間の値を取ることは数学的事実である。０の相関関係は、２つの変数が統計的に独立していることを意味し、１の相関関係は、２つの変数が完全に共変し、従って統計的な観点で互換性があることを意味する。相関係数が大きくなる程、個々の変数のペア間の相関度も高くなる。
【０１００】
経験を積み訓練された保険数理士又は統計学者は、相関係数のマトリックスをレビューすることができる。レビューは、互いに強く相関する（例えば、図４に示される相関テーブルを参照）予測変数のペアを識別する段階を含むことができる。識別されると、各予測変数の現実世界での意味を評価することができる。上記の実施例において、創業年数及び事業者年数の現実世界の意味はよく理解することができる。予測外部変数のこの特定のペアが互いに強く相関することができる理由に関する１つの合理的で率直な説明は、事業主の年齢が高くなる程、事業主はより長く事業を行ってきていることになる。
【０１０１】
次いで、経験を積んだ保険数理士又は統計学者は、十分に情報を得た上で２つの予測変数のうちの１つの変数を場合によっては除外するよう決定することができるが、両方は除外しない。このような決定は、２つの予測変数と２つの予測変数の各々の現実世界の意味との間の相関度に重み付けすることになる。例えば、事業年度対事業主の経過年に重み付けする場合、事業の経過年を手順の有効な実施により直接的に関係付けて、ロスの防止及び／又は制御を行うことができるので、保険数理士又は統計学者は、事業の経過年がその事業の潜在的なロス経験により直接的に関係付けられるよう決定することができる。
【０１０２】
図２Ａに示されるように、ステップ２００で、上記の関連ステップの全てを通過するデータベースの部分は、３つの別個のデータサブセット、すなわちトレーニングデータセット、試験データセット、及び検証データセットに細分される。種々の保険数理的で統計的な技術を用いて、データセット全体からこれらの３つのデータセットを作成することができる。これらは、データのランダムな分割と時系列分割とを含む。時系列分割は、検証データセットの最新の数年の履歴データと、トレーニング及び試験データセットの前年のデータとを留保することができる。このような最終的な決定は、保険数理士及び統計学者の専門的な判断の範囲内で行われる。
【０１０３】
１．トレーニングデータセット
予測統計モデルを構成するための開発プロセスは、統計モデルの数学的な構成要素を作成するためにデータのサブセットを必要とする。このデータのサブセットは、「トレーニングデータセット」と呼ばれる。
【０１０４】
２．試験データセット
場合によっては、これらの数学的な構成要素を作成するプロセスは、実際にデータに固有の真の関係を超越し、このような関係を誇張する可能性がある。この結果、数学的な構成要素を記述する係数がエラーを生じる可能性がある。関係の誇張、従って係数におけるエラーの程度を監視し最小限にするために、第２データサブセットがデータベース全体から細分され、これは「試験データセット」と呼ばれる。
【０１０５】
３．検証データセット
データの第３サブセットである「検証データセット」は、前進ベースに基づいてシステムの数学的な構成要素が達成するのを合理的に予期することができる最終保険金又はロスレシオの予測度の最終推定値として機能する。予測統計モデルの係数の作成は、開発プロセス中にトレーニング及び試験データセットによって影響を受けるので、検証データセットは、予測統計モデルの有効性の独立した非バイアス推定値を提供する。
【０１０６】
予測統計モデルの実際の構成は、図２Ａに示されるようなステップ２０４Ａ及び２０４Ｂを包含する。より詳細には、ステップ２０４Ａにおいて、トレーニングデータセットを用いて、初期統計モデルが生成される。初期統計モデルは、上記で説明されたような数式をもたらし、これは、トレーニングデータの個々の変数の各々について、経過年ｊ＋１での出現ロス又はロスレシオに個々の変数を関係付ける係数を作成し、トレーニングデータベースにおける各個々の保険契約者の記録のロス又はロスレシオによって表わされる。係数は、従属変数の予測全体に対する予測変数の各々の独立した寄与度、すなわち保険契約者の出現ロスレシオを表わす。
【０１０７】
幾つかの様々な統計技術がステップ２０４Ａで用いられる。従来の重回帰は、用いられる第１の技術である。これは初期モデルを生成する。用いられる第２の技術は、一般化線形モデリングである。場合によっては、この技術は、重回帰技術よりも正確な係数のセットを作成することができる。用いられる第３の技術は、ニューラルネットワークのタイプ、すなわちエラーの逆伝播もしくは略して「バックプロップ」である。バックプロップは、一般化線形モデリングよりも正確な係数を作成することができる。バックプロップは、多次元でフィッティングする非線形曲線を作成することができ、万能関数アプロキシメータとして動作することができる。この技術の能力のおかげで、結果として得られた係数は極めて正確になり、従って、ロスレシオに対する関係の強力なセットをもたらすことができる。最後の技術は、多変量適応回帰スプライン技術である。この技術は、変換の最適セットと、ロス又はロスレシオを予測するのに使用される変数の相互作用を求める。従って、これは、ニューラルネットワークのような万能アプロキシメータとして働く。
【０１０８】
ステップ２０４Ｂで、試験データセットを用いて、ステップ２０４Ａからの係数がトレーニングデータセットを「オーバーフィット」したかどうかを評価する。現実世界のデータを表わすデータセットはどれも完全ではなく、全てのこのような現実世界のデータセットは、データに異常及び雑音を有する。すなわち、統計的関係は、外部の世界の現実を表していない。利用される統計技術が、トレーニングセットの個々の変数間の関係を最終保険金にマッピングするだけでなく、トレーニングデータセットの雑音と最終保険金との間の関係のマッピングを開始する係数を作成した場合に、オーバーフィッティングが生じる可能性がある。これが起こると、係数は、トレーニングデータセットの偏心まで過度に微調整される。試験データセットは、オーバーフィッティングの限度を決定するのに使用される。
【０１０９】
更に詳細には、モデル係数は、適切な統計技術をトレーニングデータセットに適用することによって得られた。試験データセットは、この目的のためには使用されなかった。しかしながら、結果として得られたモデルは、試験データセットの各記録に適用することができる。すなわち、データセットの各記録について値Ｃｊが算出される（Ｃｊは、期間ｊで評価されたモデルのロス推定値を示す）。試験データセットの各記録では、ｊで評価されたロスの推定値は、ｊでの実際のロスの値と比較することができる。例えば、モデル推定値の平均絶対偏差（ＭＡＤ）は、実際の値から算出することができる。ＭＡＤは、実際の値と推定値との間の差の絶対値の平均として定義され、すなわち、
ＭＡＤ＝ＡＶＧ［｜実際値−推定値｜］
である。
【０１１０】
あらゆるモデルについて、ＭＡＤは、モデルをフィッティングさせるのに使用されたデータセット（トレーニングデータセット）及び全ての試験データセットの両方に基づき算出することができる。モデルがトレーニングデータセットに基づいて極めて低い（すなわち、「良好な」）ＭＡＤ値を生成するが、試験データセットではかなり高いＭＡＤを生成する場合、モデルがトレーニングデータを「オーバーフィット」させたことを疑う強力な理由が存在する。言い換えると、モデルは、将来のデータセットに一般化されることを予期できないトレーニングデータの特異性をフィッティングさせている。情報理論の観点では、モデルは、データ内の「雑音」の過大量をフィッティングさせ、恐らく「信号」は十分にフィッティングされていない。
【０１１１】
トレーニングデータセットに対してモデルをフィッティングさせ、これを別個の試験データセット上で試験する方法は、広く使用されているモデル検証技術であり、これによってアナリストが将来正確な予測を行うと期待できるモデルを構成することが可能となる。
【０１１２】
ステップ２０４Ａ（トレーニングデータに対してモデルをフィッティングさせる）及び２０４Ｂ（モデルを試験データ上で評価する）で説明されるモデル開発プロセスは、反復プロセスである。予測変数及び／又はモデル技術オプションの種々の組み合わせを包含する多くの候補モデルは、トレーニングデータに対してフィッティングされ、各候補モデルは、試験データ上で評価されることになる。試験データ評価は、生産性と単純性の最適なトレードオフであるモデルを選択する原則に基づいた方法を提供する。ある程度のモデルの複雑さは、正確な予測を行うのに必要であるが、モデリングプロセスにおいて、更なる付加的な変数、変数相互作用、又はモデル構造の追加が試験データセットに限界有効性（例えばＭＡＤの低減）をもたらさないようになることがある。この時点で、反復モデリングプロセスを停止させることが適切である。
【０１１３】
この反復モデル構築プロセスが停止した場合、モデルが将来のデータにうまく一般化されることを保証するのが更に望ましい。モデリングプロセスで考慮される各候補モデルは、トレーニングデータに対してフィッティングされ、試験データで評価された。従って、試験データは、モデルをフィッティングさせるのに使用されなかった。また、試験データに関するモデル性能（ＭＡＤ又はモデル精度の別の適切な尺度によって測定される）は、甘過ぎる可能性がある。この理由としては、試験データセットがモデルを評価し比較するのに使用されたからである。従って、これはモデルをフィッティングさせるのに使用されなかったが、モデリングプロセス全体の一部として使用された。
【０１１４】
モデルの将来の性能の非バイアス推定値を提供するために、モデルは、ステップ２０４Ｃに示されるように検証データセットに適用される。これは、試験データセットにモデルを適用する場合と同じステップを包含し、すなわち推定値は、（公知の）予測変数値をモデル式に挿入することによって算出される。各記録について、推定値は実際の値と比較され、ＭＡＤ（又はモデル精度のある他の適切な尺度）が算出される。通常、モデルの精度の尺度は、試験データセットから検証データセットに移る際にわずかに低下する。著しい低下は、反復モデル構築プロセスが長過ぎて、試験データに対する「ラッキーフィッティング」になることを示唆することができる。しかしながら、このような状況は、一般的には、当該対象の専門知識を有する熟練の統計専門者によって回避することができる。
【０１１５】
ステップ２０４Ｃの終わりまでに、最終的なモデルが選択され検証される。これは、未払い保険金を推定するために依然としてデータにモデルを適用する。このプロセスは、ステップ２０８−２２０に示されている（図２Ｂ）。最後のステップ２２４（図２Ｃ）では、「ブートストラッピング」として知られる最新のシミュレーション技術を使用して確度（又は「分散」）を推定し、結果として得られる未払い保険金の推定値と見なされるようになる。
【０１１６】
モデリングプロセスは、期間２、３、．．．、ｋで評価されるロスの推定（保険証券及びクレームレベルでの）を可能にするモデルのシーケンス（以下「Ｍ２、Ｍ３、．．．、Ｍｋ」と呼ぶ）をもたらす。ステップ２１２で、これらのモデルは、各保険証券に対して推定最終保険金を計算するためにネストされた方式でデータに適用される。更に明示的には、モデルＭ２は、組み合わせデータ（トレーニング、試験、及び検証の組み合わせ）に適用され、期間２で評価される推定ロスを算出する。この結果、これらの期間２の推定ロスは、Ｍ３モデルの入力として機能し、Ｍ３によって推定された期間３のロスは、Ｍ４の入力として機能し、以下同様である。最終モデルＭｋから結果として得られる推定ロスは、各保険証券に対する推定最終保険金である。
【０１１７】
この時点では、２つのことを考慮する必要がある。最初に、利用可能なデータは期間ｋを越えて更に外挿することはできないにも関わらず、Ｍｋから生じる推定ロスが若干未発達であると判断されるケースがある。このようなケースでは、推定ロスＣｋを最終にするために各保険証券に対して選択された乗法「テール因数」を適用することができる。テール因数のこの使用（要約データに対しても）は、現在のところ設定された保険数理的実施に従う。
【０１１８】
次に、期間ｋでのロスを推定するためにモデルのシーケンスを構築し適用することは上記で説明しており、すなわち期間ｋで最終ロスレシオ（すなわち、保険料で除算したロス）を推定するのと本質的に同じ方法を使用できる。いずれの方法も可能であり正当と認められ、アナリストは、ｋでのロスが対象の量であるので、直接ｋでのロスを推定することが好ましいとすることができる。他方、アナリストは、ロスレシオを用いるのを好む場合があり、これらの量を種々の保険証券にわたってより安定して均一なものとみなす。モデルＭ２．．．Ｍｋが期間ｋで評価されるロスレシオを推定するように構成されている場合、各保険証券に対するこれらのロスレシオは、その保険証券の経過保険料を乗算して、推定ロスを得る。これはステップ２１６に示されている。
【０１１９】
ステップ２２０で、推定最終保険金は、対象のレベル（ブックオフビジネス全体又は対象のサブセグメントまでのいずれか）まで総計される。これは、選択されたセグメントに対する総推定最終保険金の推定値を与える。これから、現在出現している総ロス（推定された最終保険金に一致するか否かに関わらず、支払い済み又は発生のロス）を差し引くことができる。結果として得られた量は、企業の選択されたセグメントに対する総未払い保険金の推定値である。
【０１２０】
この時点で、上述の方法は、総未払い保険金の最適推定値を与える。しかしながら、この推定値にどのくらいの信頼性が帰する可能性があるか疑問である。
【０１２１】
更に正式な統計用語では、信頼区間を未払い保険金推定値の前後に構築することができる。Ｌはステップ２２０から生じた未払い保険金推定値を示すものとする。９５％の信頼区間は、（１）Ｌ１，＜Ｌ２  及び（２）Ｌが区間（Ｌ１，Ｌ２）内にある確率が９５％であるといった２つの特性を有する数Ｌ１とＬ２のペアである。他の信頼区間（９０％及び９９％など）も同様に定義することができる。信頼区間を構成するための好ましい方法は、推定量Ｌの確率分布を推定することである。定義により、確率分布は、列挙された命令文「Ｌは、確率Πを有する値λよりも小さい」である。この列挙された命令文が与えられると、対象のあらゆる信頼区間を構成するのが簡単である。
【０１２２】
図２Ｃを参照すると、ステップ２２４は、未払い保険金の推定値Ｌの確率分布を推定する段階を示している。「ブートストラッピング」として知られる最近導入されたシミュレーション技術を用いることができる。ブートストラップングの基本概念は、交換によるサンプリングであり、「リサンプリング」として知られる。直観的に、研究されている実際の母集団は、「真の」理論分布として扱うことができる。支払備金推定値を生成するのに使用されるデータセットが、１００万（１Ｍ）の保険証券を包含すると仮定する。このデータセットをリサンプリングすることは、データセットから１Ｍの保険証券をランダムに引き抜き、毎回ランダムに引き抜かれた保険証券を交換することを意味する。データセットは、多数回（例えば１０００回）リサンプリングされる。いずれの所与の保険証券も、どのような所与のリサンプルにおいても０，１，２，３，．．．回現れることができる。従って、各リサンプルは、オリジナルデータセットの確率的変形体である。
【０１２３】
上記の方法は、１０００リサンプルされたデータセットの各々に適用される（ステップ２２０になる）。これは、１０００の未払い支払備金推定値Ｌ１、．．．、Ｌ１０００をもたらす。これらの１０００の数は、未払い保険金推定値の分布、すなわちＬの分布の推定値を構成する。上述のように、Ｌは、Ｌの周りの信頼区間を構成するのに使用することができる。例えば、Ｌ５％及びＬ９５％が、分布Ｌ１、．．．、Ｌ１０００の５番目と９５番目の百分率をそれぞれ示す。これらの２つの数字は、Ｌの周りの９０％信頼区間を構成する（すなわち、Ｌは９０％の確率０．９を有する値Ｌ５％とＬ９５％の間である）。小さな（又は「狭い」）信頼区間は、推定値Ｌの高い確度に対応し、大きな（又は「広い」）信頼区間は、低い確度に対応する。
【０１２４】
本発明によれば、保険証券及びクレームレベル詳細予測モデリングを使用して保険支払備金及び信頼区間を推定するためのコンピュータによるシステム及び方法が提供される。予測モデルは、履歴ロス、保険料及び他の保険者データ、並びに外部データに保険証券の詳細情報のレベルで適用され、保険証券のグループについて最終保険金及び割り当てられた損害調整費を予測する。このような最終保険金の総計から、現在までの支払保険金が差し引かれ、支払備金の推定値を導出することができる。このモデルの重要な利点は、保険証券のグループにおける動的な変化を検出し、支払備金に対するその影響を評価できることである。加えて、推定値の周りの信頼区間は、最終保険金の保険証券毎の推定値をサンプリングすることによって推定することができる。
【０１２５】
特に上記の説明から明らかにされた中で、前述の目的は完全に達成されることが理解され、本発明の精神及び範囲から逸脱することなく上記の方法を実施し、本システムに関して記載された構成において幾つかの変更を行うことができるので、上記の説明に包含され添付図面において示される全ての内容は、例証として解釈され限定を意味するものではないものとされる。
【０１２６】
また、添付の請求項は、本明細書で説明される本発明の一般的な特徴及び特定の特徴の全て、並びに言語の問題としてこれらに含まれると考えられる本発明の範囲の全明細書を保護するものとする点を理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【０１２７】
【図１Ａ】本発明の好ましい実施形態に従って最終保険金を予測する統計モデルを生成するための準備としてのプロセスステップを示すフロー図である。
【図１Ｂ】本発明の好ましい実施形態に従って最終保険金を予測する統計モデルを生成するための準備としてのプロセスステップを示すフロー図である。
【図２Ａ】本発明の好ましい実施形態に従って統計モデルを開発し、その統計モデルを使用して保険契約者及びクレームレベルでの最終保険金を予測するプロセスステップ、並びに本発明の好ましい実施形態に従って推定最終保険金及び支払備金についての信頼の統計レベルを得るために保険契約者データをサンプリングするプロセスステップを示すフロー図である。
【図２Ｂ】本発明の好ましい実施形態に従って統計モデルを開発し、その統計モデルを使用して保険契約者及びクレームレベルでの最終保険金を予測するプロセスステップ、並びに本発明の好ましい実施形態に従って推定最終保険金及び支払備金についての信頼の統計レベルを得るために保険契約者データをサンプリングするプロセスステップを示すフロー図である。
【図２Ｃ】本発明の好ましい実施形態に従って統計モデルを開発し、その統計モデルを使用して保険契約者及びクレームレベルでの最終保険金を予測するプロセスステップ、並びに本発明の好ましい実施形態に従って推定最終保険金及び支払備金についての信頼の統計レベルを得るために保険契約者データをサンプリングするプロセスステップを示すフロー図である。
【図３】本発明の好ましい実施形態に従って予測変数の統計的有意性を評価するために使用される統計値の代表的な実施例を示す図である。
【図４】本発明の好ましい実施形態に従って互いに高度に相関付けられる予測変数のペアを識別するのに使用できる相関テーブルを示す図である。
【図５】本発明の好ましい実施形態によるシステムを示す図である。
【符号の説明】
【０１２８】
１０  コンピュータシステム
２０  リレーショナルデータベース
３０  プロセッサ
４０  入力デバイス
５０  ディスプレイデバイス
６０  サーバー
７０  ワークステーション
【図１Ａ】
2008512798.tif 000006
【図１Ｂ】
2008512798.tif 000007
【図２Ａ】
2008512798.tif 000008
【図２Ｂ】
2008512798.tif 000009
【図２Ｃ】
2008512798.tif 000010
【図３】
2008512798.tif 000011
【図４】
2008512798.tif 000012
【図５】
2008512798.tif 000013