एक अनिश्चित अतीत से एक निश्चित भविष्य

रिजर्व बैंक ऑफ इंडिया (आरबीआई) के एक पूर्व गवर्नर ने एक बार प्रसिद्ध कहा, "दुनिया में हर जगह भविष्य अनिश्चित है। भारत में, अतीत भी अनिश्चित है। "वह भारतीय अर्थव्यवस्था के स्वास्थ्य का आकलन करने के लिए नियमित रूप से उपयोग किए जाने वाले अविश्वसनीय डेटा की विशाल मात्रा का जिक्र कर रहे थे। जब लोगों के स्वास्थ्य की बात आती है, जो बीमा कंपनियां अपने जीवन और स्वास्थ्य नीतियों को कम करने से पहले जानना चाहती हैं, तो समस्या भी गड़बड़ी हो जाती है।

भारत में डेटा वास्तविकता को सटीक रूप से प्रतिबिंबित नहीं करता है। हम कह सकते हैं कि गणित ही एकमात्र सत्य है, लेकिन सांख्यिकी-गणित की एक शाखा-किसी भी कहानी को स्पिन कर सकती है।

बीमाकर्ता जीवन के दर्द बिंदुओं के बारे में सच्चाई का पता लगाना पसंद करते हैं: हम कब तक रहते हैं, कब मरते हैं, हम कौन सी बीमारियों से पीड़ित होंगे ...। सभी अस्तित्व संबंधी प्रश्न जो कम प्राणियों का उत्तर देने के लिए संघर्ष करेंगे। लेकिन बीमा कंपनियों में अंडरराइटर्स का मानना है कि वे इन सत्यों को पा सकते हैं, और दुर्भाग्य से वे पिछले डेटा पर निर्भर करते हैं।

बीमाकर्ता बीमा कारोबार का एक प्रमुख स्तंभ हैं। दूसरा खंभा विक्रेता है। लेकिन उनके बीच एक सास-बहू (सास और बहू) तरह का तनाव है। अंडरराइटर्स का मानना है कि विक्रेता बिक्री के लिए बुरे जोखिम लाते हैं, और विक्रेता सोचते हैं कि केवल एक ही बुरा जोखिम प्रतियोगियों को व्यवसाय खो रहा है।

बाड़ के दोनों किनारों पर काम करने के बाद, मुझे आश्चर्य है कि हम बीमा कारोबार का संचालन क्यों जारी रखते हैं-चाहे वह अंडरराइटिंग या बिक्री हो - जैसा कि दुनिया लंबे समय तक चल रहा है।

अंडरराइटिंग का काम यह सुनिश्चित करना है कि व्यय का कटौती करने के बाद बीमा उत्पाद के लिए कार्यवाही द्वारा तय की गई कीमत दावों के लिए भुगतान करने के लिए पर्याप्त है। वे चाहते हैं कि ग्राहक सही जोखिम के लिए सही मूल्य का भुगतान करें। यदि वे नहीं करते हैं, तो एक निःशुल्क फ्लोटिंग मूल्य किसी भी व्यवसाय को दिवालिया कर सकता है।

किसी भी सामान्य उत्पाद में, लागत को लाभ के तत्व को जोड़ने के बाद मूल्य निर्धारित किया जाता है। उत्पादन, प्रशासन और वितरण खर्चों को जोड़कर और बिक्री की अनुमानित मात्रा से उन्हें विभाजित करके लागत निर्धारित करने के लिए अपेक्षाकृत आसान है।

लेकिन बीमा में, उत्पादन लागत क्या है? हम वास्तव में क्या उत्पादन करते हैं? हम वादे का एक गुच्छा पैदा करते हैं।

एक नीति एक अनिश्चित घटना पर एक निश्चित राशि का भुगतान करने का वादा है। अब, अगर घटना अनिश्चित है, तो किसी के अनुमान है कि इसकी संभावित लागत से निपटने के तरीके पर इसका कोई अनुमान है।

अंडरराइटर्स का मानना है कि अगर हम लोगों से कुछ सवाल पूछते हैं, तो वे सचमुच जवाब देंगे। यही समस्या है। बीमा के लिए कई आवेदक महात्मा गांधी या मदर टेरेसा की तरह नहीं हैं। कभी-कभी वे अपने स्वास्थ्य, पारिवारिक इतिहास और अन्य विवरणों के बारे में झूठ बोलते हैं। इससे भी बदतर, भले ही वे सच्चाई बताते हैं, अंडरराइटर्स को यह नहीं पता कि इसे कैसे समझना है।

मेरे साथ कई उल्लसित उदाहरण रहे हैं। मैंने एक ऐसे मामले का उल्लेख किया जहां एक वरिष्ठ चिकित्सा चिकित्सक, जो बीमा लेना चाहता था, ने दुर्भाग्य से एक मामूली स्वास्थ्य स्थिति का उल्लेख किया जो कि बीमित होने के जोखिम पर असर नहीं पड़ा। उसका मामला जल्दी से खारिज कर दिया गया था। जब डॉक्टर ने मेडिकल सबूत के साथ निर्णय लिया, तो अंडरराइटिंग टीम - जिसमें शायद ही कोई मेडिकल ज्ञान था-तुरंत एक पशु चिकित्सक को दूसरी राय के लिए मामला संदर्भित किया। जब परेशान आवेदक ने सकल अप्रासंगिकता के लिए कंपनी पर मुकदमा चलाने की धमकी दी, तो उन्होंने चुपचाप बिना किसी शिकायत के प्रस्ताव को स्वीकार कर लिया और, ज़ाहिर है कि कोई दावा नहीं था। जमीन की वास्तविकता यह है कि भारत में अंडरराइटिंग का अभ्यास लगभग छद्म विज्ञान में कम हो गया है। अंडरराइटर्स की वजह से जो अपनी व्यावसायिक नियम पुस्तिका का परिश्रमपूर्वक पालन नहीं करते हैं, बल्कि उस प्रणाली के कारण, जिसमें व्यवसाय संचालित होता है।

एक अन्य उदाहरण में, डेटा-आधारित अंडरराइटिंग के महत्व को जानकर, मैंने बड़े समूह के लिए स्वास्थ्य बीमा में उचित मूल्य निर्धारण के लिए एक तार्किक मामला पेश करने के लिए प्रासंगिक डेटा एकत्रित किया। लेकिन ऊब गए प्रबंधक ने मेरी प्रस्तुति को अलग कर दिया और बस पूछा कि उसे अपने प्रतिद्वंद्वियों से सौदा करने के लिए कीमत कितनी कम करनी चाहिए। वह स्पष्ट रूप से किसी भी विश्लेषिकी में दिलचस्पी नहीं था।

शायद वह व्यावहारिक था। वह जानता था कि भारत में डेटा बकवास है। इससे भी बदतर, भले ही यह सटीक है, यह भविष्य की भविष्यवाणी करने में अप्रभावी है, क्योंकि पारस्परिक रूप से निर्भर चर के अंतःक्रिया की वजह से स्वास्थ्य देखभाल लागत बढ़ती है।

यदि बीमा अनुप्रयोगों से प्राप्त पिछले स्वास्थ्य डेटा अप्रभावी है, तो कंपनियां अपने संभावित ग्राहकों को बीमा करने से पहले नैदानिक क्लीनिकों को भेजते समय प्रयोगशाला परीक्षणों से वर्तमान जानकारी के बारे में क्या हैं?

यह एक और आकर्षण है, खासकर छोटे शहरों और कस्बों में। यदि आप मानते हैं कि सभी चिकित्सकीय रिपोर्टें कि अंडरराइटर्स जोखिम को स्वीकार करने से पहले हर दिन जुनूनी उत्साह के साथ जांच करते हैं, तो असली हैं, आप भद्दा हैं। आवेदक पहले स्थान पर परीक्षण के लिए कभी नहीं गया था। हालांकि फोटो पहचान की प्रक्रिया है, यह एक फारस है। एजेंट प्रॉक्सी परीक्षण का प्रबंधन करता है और ग्राहक मूर्खतापूर्वक मानता है कि प्रयोगशाला में नहीं जाकर, वह बहुमूल्य समय बचा रही है।

यहां सवाल बीमा या दवा में नैतिकता के बारे में नहीं है। यह शायद ही कभी विश्वसनीय डेटा के साथ सांख्यिकीय रूप से मुश्किल समस्या को हल करने की कोशिश करने की व्यर्थता के बारे में है। जब आप नहीं जानते कि ऐतिहासिक डेटा सत्य है या नहीं, तो अंडरराइटिंग गंभीरता से क्यों लें? जोखिम का मूल्यांकन करने में पारंपरिक दृष्टिकोण बहुत उपयोगी नहीं है।

एक बार, अधिनियमों के एक प्रतिष्ठित वैश्विक समाज ने बीमा में घाटे को कम करने में अंडरराइटिंग की प्रभावकारिता पर एक अध्ययन किया। अगर हम पूरी तरह से अंडरराइटिंग से दूर हो जाए तो क्या होगा? अध्ययन से पता चला कि दावों की लागत बढ़ जाएगी, लेकिन कंपनियां अधिक मुनाफा कमाएंगी क्योंकि उन्होंने अंडरराइटिंग के बड़े खर्चों को बचाया और उन ग्राहकों को लाया जो उन्होंने पेश की गई परेशानी मुक्त प्रक्रिया को प्राथमिकता दी। किसी भी अंडरराइटिंग के लाभ प्रतिकूल चयन के नुकसान से अधिक हो गए (जहां बुरे जोखिम पुस्तक में प्रवेश करते हैं और अधिक दावों का कारण बनते हैं)।

नई तकनीक और बड़े डेटा कुछ जवाब प्रदान करते हैं। आप ऐतिहासिक डेटा के आधार पर पारंपरिक अंडरराइटिंग से दूर जा सकते हैं। सोशल मीडिया की जानकारी, वाहन बीमा के लिए स्वास्थ्य और टेलीमैटिक्स के लिए पहनने योग्य उपकरण शामिल जोखिमों की एक अधिक भरोसेमंद तस्वीर प्रदान करते हैं। यदि आप उन्नत अर्थशास्त्र के गतिशील मूल्य निर्धारण के एल्गोरिदम जोड़ते हैं, तो आपके पास एक नई आयु बीमा कंपनी होगी जो आपको कोई प्रश्न नहीं पूछती है लेकिन आपको प्रीमियम के रूप में कितना शुल्क लेना है इसके बारे में सही उत्तर पता है।