Наши популярные онлайн курсы
Одна из важнейших тем в рамках зимней сессии АНО ДПО «ИСАР» касалась страхования рисков. Руководитель по страхованию АИМ Холдинга Дмитрий Савельев, риск-менеджер АИМ Холдинга Дмитрий Тулубаев, основатель портала risk—akademy.ru Алексей Сидоренко поделились успешным опытом компании ЕвроХим при возобновлении российских и международных программ страхования и дали рекомендации по определению параметров для моделирования рисков для целей страхования, сбору статистики, сотрудничеству с брокерами и страховыми андеррайтерами.
В 2021 году мы реализовали стратегию риск-ориентированного страхования в компании ЕвроХим, снизив стоимость страхования на 60% и повысив качество покрытия. 40% от этой экономии было достигнуто за счет размещения рисков в России, а 60% экономии пришли с западных рынков.
Мы придерживаемся риск-ориентированного подхода и наша задача – не полагаться на какие-то устоявшиеся практики, а принимать решения по результатам тестирования различных гипотез. Такая работа ведется не только с местными андеррайтерами и брокерами, но и с зарубежными, причем по всему миру, включая Европу, Лондон, США, Бразилию, Китай.
Важный этап — осмысление профиля рисков. Наша базовая цель – понять природу риска, который бизнес планирует застраховать.
Первая развилка, которую мы проходим достаточно быстро – обязательное/вменённое или добровольное страхование. Например в 2021 году по некоторым видам страхования мы заключали договоры на два года вперед, так как возможности применения риск-ориентированного подхода были ограничены, а административный ресурс на продление тратился существенный. Мы очень выборочно подходим к тому, где имеет смысл оцифровывать риски, так как оценка рисков это всегда существенные трудозатраты.
Мы тратим месяцы на серьезную внутреннюю работу, по итогам которой можем начать контактировать с рынком. Начинаем всегда с того, что обращаемся к бизнесу, внутреннему заказчику, нашим подразделениям по всему миру и узнаем: зачем им нужно это страхование? Возможно, это потребность конечных клиентов, партнеров по бизнесу, контрагентов, кредитных организаций или банков; возможно, это требование регулятора, вмененное в каких-то странах, или, может быть, это жесткие законодательные требования по страхованию того или иного вида ответственности в какой-то стране, а может быть, это требования порта отгрузки, где мы выгружаем нашу продукцию.
Если понимаем, что такое требование действительно есть и от приобретения страхового решения мы никуда не уйдем, переходим к работе с данными. Собираем максимальное количество информации с внутреннего заказчика – как часто такие запросы появлялись ранее, покупал ли он когда-либо страхование, были ли прецеденты по закупке каких-то страховых решений, реализовывались ли риски, которые хотелось бы передать на страхование, есть ли статистика на этот счет внутри организации. Параллельно работаем с внешними источниками – страховым рынком, брокерами, страховщиками, перестраховщиками, рейтинговыми и аналитическими агентствами, пытаемся собрать всю доступную информацию. В первую очередь, нас интересует статистика убыточности: что и когда происходило, в каких регионах, при каких обстоятельствах, какие тренды по покрытию и по цене, чего нам ждать и чего опасаться.
Бывает, бизнес приходит к нам с запросом на какой-то вид страхового покрытия и мы, прежде всего, пытаемся понять природу риска. Если речь идет о страховании грузов, выясняем, какие именно грузы, какие маршруты, какие статистические риски самые существенные, исходя из убытков на рынке, какие риски самые существенные для нас. Затем проводим анализ внутренней и внешней статистики, моделируем распределение ожидаемых убытков по этому виду риска. Внешняя статистика собирается из отчетов, статистики брокеров, либо из статистики самих страховых рынков. Иногда по итогам этой работы отвечаем бизнесу, что его гипотеза не обоснована и предлагаем подумать еще относительно страхования, и, если он не изменит решение, просим предоставить нам дополнительные данные.
Пример. Недавно заказчик (владелец риска) сказал, что хочет такой же страховой лимит, как в прошлом году. Собрав статистику, мы увидели, что нет никаких аргументов за то, что нужен такой же лимит, более того – достаточный лимит может быть в четыре раза меньше. Важный момент: мы всегда тестируем гипотезы, никогда не принимаем решение, не получив обратной связи от рынка. С этими гипотезами возвращаемся к владельцу риска, и, если он не может принять решение сам, выходим на комитет по аудиту. По некоторым, особенно дорогим видам страхования, готовим презентацию (бизнес кейс) с описанием риска, котировок, и уже руководство компании (комитет по аудиту, например) решает, в каких форматах эти риски передавать на страховой рынок. Нельзя без достаточных оснований потребовать большой лимит, нулевую франшизу, покрытие от всех рисков и т.д. – в таком случае страховой продукт не покупается или покупается в минимальном виде. Были случаи, когда мы начинали с одного вида страхования, а в итоге вместе с бизнесом, проходя все эти итерации, приходили к выводу, что нужен совершенно другой вид страхования.
Практически каждый раз, возобновляя крупные программы страхования, мы существенно меняем лимиты и франшизы, в обе стороны.
Наш ключевой посыл к брокерам сводится к тому, что мы хотим, чтобы они помогали нам с административной частью и не мешали, и каждый их совет мы будем тестировать на рынке. Этой стратегии мы придерживались на протяжении последнего года.
Мы работаем на российском, европейском, северо-американском, южно-американском и азиатских рынках по возобновлению страхования и видим, как работают брокеры в разных странах и на разных континентах. Большинство из них не понимают своих конкурентных преимуществ. Методики работы с клиентом у них одни и те же, мысли у специалистов, размещающих, продающих, даже у руководящих одни и те же, нет элементов креатива. Люди придерживаются стандартных скриптов – по ним они общаются, работают с рынком и готовят документы. За редким исключением находим партнеров, как среди крупных, так и среди небольших («нишевых») брокерских компаний готовых бороться за клиента – они дают действительно интересные идеи, хорошо работают со статистикой и материалом, правильно презентуют нашу информацию андеррайтерам.
Говоря о своих преимуществах, брокеры часто заявляют одно и то же, что они давно работают на рынке, знают всех андеррайтеров, имеют актуальные ИТ решения, умеют готовить пакет документов по клиенту для андерратеров (страховой сабмишен). По факту же оказывается, что страховой сабмишен для них — базовый двух или трехстраничный документ, где нужно просто поставить галочки и крестики, добавить адрес компании и подписать у ответственного лица. В нашем понимании это не сабмишен, а очень простая анкета о клиенте.
В данный момент все сабмишены мы готовим сами, и это не комплимент брокерам. Мы структурируем идеологию документа, собираем вводные для его наполнения, брокеры помогают это все компилировать воедино, а по некоторым видам страхования вообще обходимся без помощи брокера. Одно из наших фундаментальных правил заключается в том, что брокерам категорически запрещено разговаривать с андеррайтерами, пока мы не проделали полноценное «домашнее задание»: не сформировали описание профиля рисков, не посчитали его и не презентовали вместе с рисками, контрольной средой и аргументами, почему наш профиль рисков отличается от рыночного. Наш стандартный сабмишен это 50-60 страниц аналитики с количественной оценкой риска и ответами на вопросы андеррайтеров.
У нас есть брокер в Европе, который быстро изменил свои подходы к работе — раз за разом он приносит выгодные цены, потому что понял, как мы продаем наш профиль риска, и может донести это до андеррайтеров.
Есть брокеры, которые даже отказываются участвовать в наших конкурсных процедурах, поскольку не могут ответить на базовые вопросы, которые мы задаем перед началом работы:
- Какие рынки в целом существуют для нашего вида страхования? Нам нужно понять популяцию рынков, потому что мы всегда делим рынки между брокерами (в редких исключениях запускаем на рынок одного брокера).
- Где конкретно твои друзья? У брокера должны быть налажены контакты с андеррайтерами, также важны брокерский уникальный вординг договора страхования по различным видам страхования и наличие статистики убыточности с глубокой детализацией. Мы направляем брокеров только к их конкретным друзьям. Ответ, что брокер одинаково хорошо общается со всеми рынками, не является истиной и нас не устраивает.
- Что «цепляет» каждого твоего друга-андеррайтера? Пытаемся разобраться, какие эмоциональные и не только крючки цепляют конкретных андеррайтеров, и как они в итоге «прайсят» наш риск. Какие формулы используют или какие последние новости с рынка их занимают в данное время.
- Какова статистика убыточности по этому риску по нашей отрасли и в целом? На данном этапе отсеивается 90% брокеров. Даже у тех, у кого эта статистика есть, она не упакована и не готова к пересылке.
- Как формируется брокерское вознаграждение и готовы ли они работать на наших условиях.
Хороший брокер имеет три конкурентных преимущества: знает конкретных андеррайтеров и дружит с ними, имеет статистику в удобном для нас формате и комфортный для нас вординг.
При этом мы считаем, что российский брокер не способен принести большую пользу в зарубежных юрисдикциях и используем местных брокеров в нужной вам юрисдикции.
Изначально мы отрабатывали гипотезу, что выбираем единственного брокера, через предварительный брокерский конкурс, который правильным образом прорабатывает все возможные рынки на всех континентах, но наш опыт показал, что этот подход не работает. В итоге, мы перешли к другой опции, когда разделяем рынки между двумя-тремя брокерами, и они работают на рынке одновременно, в живой реальной конкуренции, не нарушая правил разделения рынка.
Некоторые андеррайтеры, с которыми мы сталкиваемся в разных странах, принимают эмоциональные решения и достаточно слабо понимают природу риска, который оценивают. Поэтому мы тратим очень много времени на то, чтобы понять какие ожидания, проблемы, опасения есть в голове у каждого андеррайтера через брокера или через личную встречу с рынками посредством проведения road-show.
Road—show – важный элемент для взаимодействия с андеррайтерами. Сегодня можно собрать большое количество андеррайтеров онлайн, познакомиться с ними и напрямую донести, как вы планируете работать с риском.
Мы, например, проводим road-show практически по каждому крупному виду страхования, собираем вместе всех андеррайтеров. Например, на road-show по грузам пригласили 40 андеррайтеров и 7 специалистов от компании ЕвроХим, то есть семь владельцев риска. Мы всегда говорим с андеррайтерами на две темы: как наш профиль рисков отличается от отраслевого, и как он отличается от нашего прошлогоднего профиля рисков, и пытаемся показать это в страховом сабмишене.
Мы принимаем решение о параметрах страхования (в т.ч. о величине франшизы) на основе имитационного моделирования потенциальных потерь от риска. Анализ по выбору франшизы состоит из двух основных шагов.
Рассмотрим их более подробно на примере: допустим, у нас есть три опции по франшизе – 30, 100 и 500 рублей. Стоимость снижения франшизы с 500 до 100 рублей составляет 300 рублей (то есть к полису с франшизой 500 рублей нужно доплатить 300 рублей, чтобы франшиза снизилась до 100 рублей). Дальнейшая стоимость снижения франшизы со 100 до 30 рублей составляет 270 рублей. Цифры условные, но они пропорциональны реальному кейсу.
Первый шаг – построение имитационной модели, прогнозирующей события возможного ущерба, и соответствующие им последующие выплаты страховой для каждого варианта франшизы. Второй шаг – сопоставление эффекта от снижения франшизы (потенциальных дополнительных выплат, которые последовали бы при низкой франшизе, но отсутствовали бы при высокой) со стоимостью, которую нужно заплатить за ее снижение. Если потенциальные выплаты мы оцениваем больше, чем стоимость снижения франшизы, то принимаем решение о снижении и доплате за полис, если меньше – оставляем условия прежними.
При построении модели, которая будет имитировать наступление страховых случаев, рассчитываются следующие параметры: количество страховых случаев (событий) за год, величина ущерба от каждого события и возмещение для данного события от страховой для каждого варианта франшизы.
В примере, представленном на картинке для одной итерации модели, количество случаев – 4. Ущерб от первого события составил 155 рублей, тогда выплата при франшизе равной 30 рублей составит 125 рублей. Если франшиза была бы 100 рублей, то выплата составила бы 55 рублей. А при франшизе 500 рублей выплаты по данному случаю были бы нулевыми, поскольку сумма ущерба ниже франшизы. Для второго события с суммой ущерба 1177 рублей при франшизе равной 30 рублей выплата бы составила 1147 рублей, при франшизе в 100 рублей – 1077 рублей и при франшизе 500 рублей – 677 рублей. И так далее по всем четырем событиям.
Далее считаем, сколько всего за год по четырем кейсам мы бы получили в качестве возмещения при той или иной франшизе. Для этого суммируем выплаты по этим кейсам.
Следующий шаг — моделирование Монте-Карло, в рамках которого считаем не один, а десять тысяч сценариев. Значения отдельных параметров определяются выборкой из соответствующих распределений. Например, количество кейсов за год определяется распределением пуассона, величина ущерба от одного кейса – из распределения, соответствующего данному риску (подобрано на основе статистики за прошлые периоды).
Решение о выборе франшизы принимается на основе результатов моделирования следующим образом. Мы исходим из того, что решение о необходимости страхования в целом мы уже приняли и, как минимум, самый дешевый полис с франшизой 500 рублей приобретем. Далее возникает вопрос: надо ли доплатить 300 рублей, чтобы получить дополнительные выплаты которые последуют за риски в интервале от 100 до 500 рублей и дополнительные выплаты по крупным рискам в размере 400 рублей (то есть в размере разницы между франшизами). Для ответа на этот вопрос нужно сравнить разницу в выплатах с удорожанием полиса при снижении франшизы для разных вариантов (важно сравнивать именно разницу, а не выплаты в целом).
Стоимость удорожания полиса фиксирована, эту цену страховая заявляет нам в самом начале. А те деньги, которые мы дополнительно получим при снижении франшизы – это случайная величина, она зависит от того, какие у нас будут страховые случаи и от нашего профиля рисков. Чтобы принять решение, моделируем эту случайную величину, после чего сравниваем стоимость снижения франшизы с тем, что получим. В нашем примере математическое ожидание наших дополнительных выплат составляет 294 рубля, а доплата за снижение франшизы составляет 300 рублей. Таким образом, можем застраховать этот кусочек риска в интервале от 100 до 500 рублей по матожиданию. Это выгодно. Вероятность того, что дополнительные выплаты превысят затраты, составляет около 50% и решение о снижении франшизы с 500 до 100 рублей не то, чтобы очень выгодно, но целесообразно — мы страхуем риск по себестоимости.
Если рассмотреть дальнейшую возможность снижения франшизы со 100 до 30 рублей, здесь также смотрим на потенциальную разницу в выплатах – насколько больше нам выплатят при франшизе 30 рублей при сравнении с франшизой 100 рублей. Это также случайная величина, она зависит от того, какие риски реализуются. Здесь немного другая картина: удорожание полиса при снижении франшизы составляет 270 рублей, а математическое ожидание выплат, которые мы в этом случае получим, только 159 рублей. С вероятностью 84% те дополнительные выплаты, которые последуют, будут ниже, чем затраты, которые мы понесем на снижение франшизы. Выходит, это решение нецелесообразно с экономической точки зрения. Таким образом, по результатам моделирования, можно рекомендовать выбор франшизы на уровне 100 рублей. Чтобы смоделировать профиль того или иного риска, важно получить необходимую статистику. Но проблема в том, что пока не по всем видам страхования у рынка есть статистика в нормальном виде. Поэтому мы сразу или в процессе котируем множество опций франшиз, чтобы определить соотношение цены и передаваемого риска, чтобы мы могли понять, в какой момент повышение франшизы перестает быть выгодным. Далее готовим пояснительную записку для владельца риска, отмечая, что целесообразно франшизу устанавливать на таком уровне, потому что, условно, в 78% случаев это будет выгодно для нас как для бизнеса. Опираясь на эту аргументацию, владелец риска принимает решение.
