Компания Estrella Seguros применяет программное обеспечение для клиентской аналитики SAS Customer Intelligence для повышения рентабельности в условиях всеобщего снижения доходности

Компания Estrella Seguros – одно из подразделений компании Generali Group, основанной в городе Триест в 1831 году. В Испании компания работает с 1834 года. К 2002 г. в составе Generali было 175 компаний, из которых 108 – страховые, с общей стоимостью страховых премий 46 млрд. 894 млн. евро, что делает Generali четвертой по величине страховой компанией в Европе (и крупнейшей в страховании жизни).

Две страховые компании в составе Generali находятся в Испании - Vitalico Seguros и Estrella Seguros. Последняя является клиенто-ориентированной организацией, имеющей в Испании 50 филиалов, 397 агентских офисов и 2161 агент обеспеченных доступом к корпоративным информационным системам. Общая выручка Estrella Seguros в 2002 г. составила 1 млрд. 255 млн. евро, из которых 245 млн. евро пришлось на страхование автотранспорта, что является крупнейшей долей рынка страхования после страхования жизни.

Прибыль в условиях конкуренции
"Автострахование – очень тяжелый и сложный бизнес", - говорит Альберто-Хосе Масиан Вильянуэва (Alberto-Jose Macian Villanueva), руководитель департамента автострахования компании Estrella Seguros. "Это обязательный страховой продукт, поскольку нельзя управлять автотранспортным средством, не имея страховки. На этом рынке большая конкуренция, потому что рынок давно сформировался и имеет очень незначительный потенциал роста. Прибыль очень невелика, если есть вообще".
Таким образом, чтобы сохранить рентабельность бизнеса автострахования, компании Estrella Seguros было крайне необходимо добиться повышения эффективности технического и управленческого контроля. В начале 1990-х годов, в условиях усиления конкуренции на внутренних рынках и появления иностранных конкурентов, испанские автостраховщики стали мыслить более стратегически, в первую очередь, децентрализовав процесс принятия решений и делегировав соответствующие полномочия нижним звеньям компаний. Системы финансового и стратегического управления стали приобретать все большую значимость, давая возможность руководителям компаний отслеживать результаты деятельности по компании в целом, по филиалам и подразделениям и выявлять отклонения от бюджетных или плановых показателей.
Страховые компании стали применять больше различных бюджетных инструментов, как, например, внедрение стимулирования в зависимости от эффективности работы, и предпринимать шаги по совершенствованию внутренних процедур и повышению конкурентоспособности.

Прогнозирование рисков при определении суммы страховой премии
"Основной задачей стратегического управления является обозначение основных показателей, определяющих деятельность каждого подразделения компании, и создание моделей для прогнозирования эффективности", - считает Вильянуэва.
Для авто страхования управленческое и прогнозное моделирование особенно важны для тех сотрудников компании, которые в процессе непосредственного взаимодействия с клиентами принимают решения о том, какие риски подлежат страхованию, какие условия страхования и объемы страховой ответственности применимы в каждом конкретном случае, какую страховую премию начислить. Все это – основные правила оценки страховых рисков, основные «законы» страхового бизнеса.
Серьезным осложняющим фактором является то, что рынок авто страхования постоянно изменяется. Помимо "основных законов" страхового бизнеса, существуют также и другие постоянно и быстро меняющиеся количественные параметры, такие, как уровень страховых премий, частота поступления страховых требований, средняя стоимость страховых требований. "Все это чрезвычайно затрудняет прогнозирование рынка", - полагает Вильянуэва. "Страховщики, которые не в состоянии опережать события и быстро адаптироваться, попросту исчезают с рынка".
В условиях конкуренции, значительно уменьшающей прибыли, важнейшим условием сохранения рентабельности представляется точное определение размеров страховых премий. Необходимо уметь обрабатывать постоянно увеличивающиеся объемы информации, чтобы правильно определить размер страховой премии для каждого конкретного автовладельца: историю страховых требований, географические и демографические факторы, социальное положение, сведения о страхуемом транспортном средстве. Все эти данные относятся к техническим параметрам, определяющим среднее количество страховых требований по каждому водителю, среднюю стоимость страхового требования и используются для определения правильной рисковой премии. "Существуют сотни параметров, касающихся автовладельца и транспортного средства, поэтому приходится полагаться на статистический анализ, чтобы понять, какие из этих параметров наиболее важны для определения размера страховой премии", - добавляет Вильянуэва. "Очень важно, чтобы страховщик мог не только определить конкурентоспособную и в то же время рентабельную сумму страховой премии, но быстро и удобно предоставить потенциальному клиенту стоимость полиса и условия страхования".
Как и большинство автостраховщиков, Estrella Seguros использует программную среду SAS для определения структуры тарифов и анализа данных необходимого для расчета рисковых премий. "Все очень просто - кто не пользуется средствами SAS, тот с большой вероятностью будет вынужден уйти из страхования уже в ближайшее время", - заявляет Вильянуэва.
Вильянуэва считает, что нужно предоставлять аналитикам SAS как можно большую свободу действий для самостоятельной работы, минимально полагаясь на отдел информационных технологий. "Мы создали упрощенное хранилище данных, ориентированное на требования департамента автострахования, и сделали акцент на корректном моделировании данных, в отличие от использования инструментов запросов к данным", - говорит Вильянуэва. Estrella Seguros использовала программное обеспечение SAS для создания двух приложений – Актуарной Лаборатории для расчетов страховых премий и многомерной Актуарной Лаборатории для контроля за основными показателями работы компании посредством гибкого инструментария прогнозирования и отчетности. Несмотря на сложность этих приложений, они они легки и удобны в использовании для пользователи различной квалификации без знаний ИТ и технологий SAS.

Точная настройка, авто страхового бизнеса
"Благодаря приложениям SAS мы можем децентрализовать процесс принятия решений, сохраняя при этом высокую степень управленческого контроля", - отмечает Вильянуэва. Например, в компании регулярно оценивают качество андеррайтинга новых продаж и анализируют причины не возобновляется действия полисов. Так же контролируются результаты относительно бюджетных показателей (например, частоты поступления страховых требований, средней суммы страхового требования и изменения резервов на выплату страховых возмещений). "Два-три года назад мы пережили кризис автострахования, результаты которого оказались довольно плачевными", - вспоминает Вильянуэва. Многие компании предприняли попытку выбраться из кризиса путем снижения цен, намереваясь тем самым увеличить свою долю на рынке, за что впоследствии серьезно поплатились. "Благодаря технологиям и опыту компании SAS, компания Estrella Seguros смогла эффективно провести "тонкую настройку" своей стратегии и преодолеть экономический спад быстрее конкурентов. Средства SAS дали нам возможность спрогнозировать следующую фазу кризисного цикла и соответствующим образом позиционировать и переоценить наши страховые предложения", - заявляет Вильянуэва. К настоящему времени компания Estrella Seguros уже в течение пяти лет использует средства SAS для актуарного анализа и стратегического управления. Основываясь на этом положительном опыте, недавно Estrella Seguros совместно со своим партнером по страховому бизнесу, компанией Vitalico Seguros, внедрила корпоративную экспертную систему для поддержки маркетинга, финансового и стратегического управления всеми направлениями бизнеса. Вильянуэва считает, что тем самым обе компании обеспечили задел будущей эффективности в условиях растущей конкуренции.
"В автостраховании очень легко прогореть, если вам не хватает информации о клиентах и понимания рыночных тенденций. Вне всякого сомнения, SAS предоставляет наилучшие технологии не только для обработки огромных массивов информации, но и для выполнения сложного анализа, необходимого для выживания компании".