위험 손해율에 따른 언더라이팅 가이드라인 최적화

1. 현황 진단 (Baseline)

• 위험손해율(A/E Ratio) 분석
  • 담보/상품/채널/연령군 별 분석
    
  • Chain Ladder (Basic, Mack, Bootstrap)에 의한 구간 추정
    
  • 손해율 편차의 주요 원인 식별 (연령, 성별, 상품 구조, 채널)
• 경쟁사 및 시장 벤치마킹
  • NHISS/공단 데이터 활용 Virtual underwriting
    
  • 타사 동일 연령/질병 위험도 대비 보험료 수준 비교

2. 위험도 정량화 (Risk Segmentation)

• 상대위험도 (Relative Risk)
  • 주요 위험 요인(연령, 성별, 과거병력 등)에 따른 상대위험도 산출
    
  • 의료 코호트에서 과거병력이 미치는 영향도 분석
  • Underwriting misclassification 영역 도출 (예: 특정 연령대 과소/과대 인수)
    • 과소 인수(Under-restriction): 실제로 위험도가 높은데 현재 기준에서 인수되는 그룹 → 손해율 악화 원인
      
    • 과대 인수(Over-restriction): 실제로 위험도가 낮은데 현재 기준에서 거절되거나 부담보로 빠지는 그룹 → 불필요한 판매 기회 상실

3. 시나리오 분석 (Scenario & Forecasting)

• Chain Ladder / Stochastic Models
  • ICIS 미래 발생 손해율 분포 추정
    
  • 언더라이팅 기준 완화/강화 시의 손해율 변화 시뮬레이션
    
• Elasticity 분석
  • 언더라이팅 변경 시 예상되는 가입률 변화 vs. 손해율 개선 효과 비교
    
  • 손해율 안정화 vs. 신계약 성장의 Trade-off 제시

4. 언더라이팅 가이드라인 개선안

• Virtual Underwriting 기반 가이드라인 제시
  • 가입심사 기준 강화/완화 구간 정의 (예: 고고당 등 통계과거질환별 기준)
    
  • 상대위험도가 일정 threshold 이상인 그룹 → 인수 거절/부담보/할증
    
  • 상대위험도가 낮은데 과도하게 제한된 그룹 → 완화 가능성 제시
• 자동심사 규칙(Auto UW Rule Set) 설계
  • Rule-based + Relative Risk기반
    
  • 향후 머신러닝 기반 자동화 가능성까지 로드맵 제시

5. 패키지 및 소스코드 교육

• 최적 분석 패키지 제공
  • 규격화된 데이터 입력을 통한 자동화된 결과 도출
  • 해석 방법과 한계점,

6. 실행 및 모니터링 (Implementation & Monitoring)

• KPI 설계
  • 변경 이후 손해율 모니터링 체계 (월별/분기별)
    
  • 가입률, UW 통과율, 손해율, 신계약 기여도 추적
    
• Feedback Loop
  • Chain Ladder 기반 예측 vs. 실제 경험 비교 → 언더라이팅 기준 재보정
    
  • Virtual underwriting DB 업데이트 및 리프레시 주기 제안

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🔹 요약 플로우

Baseline → Segmentation → Forecast → UW Guideline → Monitoring

• Baseline: 현 손해율 & Chain Ladder IBNR
  
• Segmentation: 상대위험도 & Virtual UW
  
• Forecast: 손해율 시나리오
  
• Guideline: UW 기준 조정
  
• Monitoring: 지속 피드백