過去が戻ってくるとき
遡及的補償の決定は、クレームが今日提出されるが、トリガーイベントが何年または何十年も前に発生し、過去の期間からの保険ポリシーを巻き込むときに発生します。環境汚染、潜伏性疾患、建設欠陥、過去の性的虐待クレームはすべて、遡及的補償の質問を一般的に伴います。分析には、関連する期間中にどのポリシーが有効であったか、それらが提供した補償、トリガーと配分の法的基準がどう適用されるかを理解することが必要です。
これらの決定は、保険で最も複雑なものの一つです。それらは、現代の形式とは異なる言語を持つ古いポリシーの解釈を含みます。ポリシーが発行されてから進化したかもしれない法的基準の適用が必要です。そしてそれらはしばしば、異なる補償条件を持つ複数のポリシー期間と複数の保険会社を含みます。
過去のポリシーの再構築
最初の課題は、関連するポリシーを単に見つけて組み立てることです。何十年も遡るクレームの場合、ポリシーは紛失、破棄、またはアクセスが困難なアーカイブに保管されている可能性があります。AIは、利用可能な記録を検索して補償履歴を再構築することで支援します。これには、ポリシーデータベース、保険料の支払いを示す会計記録、譲渡された補償を示す再保険記録、ポリシー条件を参照する利用可能な書簡が含まれます。
完全なポリシーが見つからない場合、AIは関連する期間中に使用された標準的なフォーム、保険会社の既知の引受慣行、存在する部分的なポリシードキュメンテーションに基づいて、可能性のある補償条件を確立するのに役立ちます。
トリガー分析
保険補償トリガーは、どのポリシー期間がクレームによって関与するかを決定します。異なる管轄区域は異なるトリガー理論を適用します:暴露トリガー(暴露期間中に有効なすべてのポリシー)、傷害事実トリガー(実際の損害が発生したときに有効なポリシー)、発現トリガー(損害が発見されたときに有効なポリシー)、または継続的トリガー(初めての暴露から発現までのすべてのポリシー)。AIは、管轄区域とクレームタイプに基づいて適用可能なトリガー理論を適用し、どのポリシーが応答するかを識別します。
配分方法
トリガーされたポリシーが識別されると、損失をそれらに配分する必要があります。異なる管轄区域は異なる配分方法を使用します:リスク上の時間によるプロラタ、トリガーされた任意のポリシーへのすべての金額、またはさまざまなハイブリッドアプローチ。AIは、各適用可能な方法論の下で配分をモデル化し、損失がトリガーされたポリシー全体にどう分配されるか、各保険会社のシェアがどうなるかを示します。
この配分モデリングは、異なる保険会社が異なる限度と異なる条件で異なる期間をカバーしたマルチキャリア状況で特に貴重です。配分結果は、どの方法論が適用されるかによって大きく異なる可能性があります。
補償条件の分析
各トリガーされたポリシーは、特定の補償条件について分析される必要があります。1事故あたりの限度はいくらだったか?総額限度はいくらだったか?関連する除外はあったか?補償に影響する裏書きはあったか?AIは各ポリシーを調査し、特定のクレームに関連する条件を抽出して、すべてのトリガーされた期間にわたる利用可能な補償の包括的な絵を構築します。
法的基準の適用
遡及的クレームの補償決定は、判例法に大きく影響されます。異なる裁判所は、類似のクレームタイプのトリガー、配分、補償解釈について異なる結論に達しました。AIは、関連する判例法のデータベースを維持し、適用可能な管轄区域からの判決を各クレームの特定の事実に適用します。
和解戦略のサポート
遡及的補償の決定は、しばしば和解戦略を駆動します。保険会社が特定の期間の強い補償防御を持っている場合、それらの期間への配分に抵抗するかもしれません。一部の期間で補償が明確だが他の期間で争われている場合、それは全体的な和解ダイナミクスに影響します。AIは、さまざまな補償決定が保険会社の財務エクスポージャーにどう影響するかを示すさまざまな解決シナリオをモデル化し、補償問題を訴訟するか、グローバルな解決を交渉するかについて情報に基づいた意思決定をサポートします。
AIが複雑な保険補償分析をどう処理するかの詳細については、FirmAdapt保険ソリューションをご覧ください。