Logo Море(!) аналитической информации!
IT-консалтинг Software Engineering Программирование СУБД Безопасность Internet Сети Операционные системы Hardware
2003 г

Business Intelligence – путь к решению проблем страхования

Подготовлено: по материалам зарубежных сайтов
Перевод: Intersoft Lab
Авторские права: market@iso.ru

Введение

Зададимся вопросом: какая предпосылка важнее всего для выживания в условиях современного изменчивого рынка? Ответ прост: информация, а точнее,— полезная информация. И ни в одной другой отрасли этот фактор не имеет такого огромного значения, как в страховании. Вот что, собственно, призваны обеспечить инструменты Business Intelligence — Хранилища данных, OLAP, средства data mining. Если внимательно изучить всю структуру страховой отрасли, становится ясно, что BI играет важнейшую роль практически для всех ее элементов. Эти средства позволяет выявить подходящих заказчиков в рамках целевого маркетинга, а также проанализировать причины сокращения числа тех или иных клиентов. С помощью подобных инструментов страховщику удается лучше координировать работу агентов и продавцов и за счет этого повышать эффективность актуарных и андеррайтинговых операций. BI оказывается незаменимым методом оценки претензий и выяснении фактов мошенничества. Что касается управления активами, то с помощью аналитических средств риск страховщика удается существенно снизить, генерируя сложные модели рисков. И самое главное, BI-инструменты помогают страховым компаниям обеспечить необходимую информацию для корпоративных клиентов, а следовательно укрепить взаимное сотрудничество.

Немного истории

Конец семнадцатого века ознаменовался бурным развитием международной торговли. Путешествия через океаны были полны угроз и неожиданностей, и мореплавателям нужно было защищаться от опасностей, подстерегавших их в открытом море. Тогда появились новые предприниматели — морские страховщики — люди, которые соглашались покрыть все потери в замен на фиксированную премию. Их бизнес зависел от текущей информации о морских путях, пиратах, политическом климате, погодных условиях и вкусов потребителей на экзотические продукты. Чтобы получить нужные сведения, многие из них приходили в кофейню Эдварда Ллойда (Edward Lloyd's coffeehouse) в Лондоне, где можно было поделиться «интеллектуальными ресурсами» (business intelligence) с другими страховщиками и капитанами торговых судов. В 1771 году 79 страховщиков собрались вместе, чтобы образовать общество, которое впоследствии стало самой известной среди всех страховых компаний — Лондонской компанией Ллойда (Lloyd’s of London).

Те самые «интеллектуальные ресурсы», объединявшие морских страховщиков у Ллойда, стали еще актуальнее в современном страховании. Сегодня оно полностью зависит от возможности преобразования исходных разрозненных данных в информацию о клиентах, рынках, конкурентах, положении бизнеса в целом. За последние годы средства обработки данных получили огромное развитие, и инструменты Business Intelligence широко используются в различных сферах. Однако в страховании они приживались довольно медленно, в основном из-за не очень высокой конкуренции в этой области, обусловленной протекционистской политикой государства. Но теперь, по мере внедрения Internet, консолидации и объединения страхования с другими финансовыми услугами, базовая структура отрасли меняется, и страховщики уже не могут «самодовольно почивать на лаврах».

Страхование. Обзор и основные тенденции

Отрасль страхования очень разнообразна, и в целом различные компании обеспечивают широкий спектр услуг, которые можно подразделить на две основные категории:

  • страхование имущества и несчастных случаев (Property and Casualty, сокр. P&C);
  • страхование жизни.

Последнее, в свою очередь, делится на:

  • непосредственно страхование жизни;
  • медицинское страхование;
  • и пенсионное страхование.

Растущая консолидация и изменения в структуре регулирования со стороны государства заставили многих страховщиков расширять свою деятельность и предоставлять новые услуги. Есть еще ряд факторов, которые также указывают на важность внедрения эффективных BI-средств, однако они же являются источником определенных сложностей при построении аналитической среды. Рассмотрим некоторые из них:

  • Растущая консолидация. Консолидация  — основной фактор, изменяющий структуру страховой отрасли. Страховщики пытаются расширять пакеты предоставляемых услуг.

  • Объединение финансовых служб. Поглощение страховых компаний другими поставщиками финансовых услуг (например банками) привело к появлению интегрированных финансовых компаний.

  • Новые каналы распространения. Эффективность новых каналов распространения уже ничем не уступает традиционным методам работы страховых агентов; способы взаимодействия страховщиков и клиентов при этом существенно изменяются.

  • Ориентация на управление отношениями с клиентами (CRM, Customer Relationship Management). На сегодняшний день для страховщиков есть единственная правильная стратегия — ориентация на нужды клиентов и стремление к их наилучшему удовлетворению. Потребности заказчиков очень сильно отличаются, кроме того, выгодность отдельных клиентов очень разная, поэтому эффективная CRM-стратегия становится самым важным звеном страхового бизнеса.

BI и структура страхового бизнеса

За предыдущие три десятилетия страховые компании существенно расширили спектр услуг, но при этом в понимании истинных потребностей клиентов они очень отстали. В итоге большинство фирм действуют по принципу «предлагаем то, что умеем», а не по принципу «то, что нужно заказчикам». Однако в последние годы из-за тенденций к дерегулированию (сокращению объема вмешательства государства в экономику) наблюдается рост конкуренции, и это заставляет страховщиков отказаться от традиционной ориентации на услугу и сосредоточиться на нуждах клиентов, корректируя соответствующим образом все бизнес-процессы.

В осуществлении этой цели инструменты Business Intelligence (Хранилища данных, OLAP и data mining) оказывают существенную поддержку на всех этапах страховой деятельности. На рисунке 1 показана цепочка начисления стоимости для страхования. В следующих разделах мы рассмотрим, какие BI-приложения можно применить для каждого элемента этой структуры.

Структура страхового бизнеса
Рис. 1. Структура страхового бизнеса


Управление отношениями с клиентами

Средняя страховая компания обычно работает по различным направлениям (каждое из которых подразумевает несколько услуг), имеет большую клиентскую базу, массу каналов распространения и географически обширный рынок. На каждом из этапов CRM-процесса страховщик должен максимально использовать гигантский объем данных, получая информацию для разработки новых продуктов и услуг, чтобы удовлетворить постоянно меняющимся потребностям клиентов. На рисунке 2 проиллюстрирована роль BI на каждом из этапов CRM-процесса.



BI и CRM
Рис. 2. BI и CRM.


Процесс управления отношениями с клиентами в страховой компании состоит из трех этапов:

  1. Выявление наиболее прибыльных или потенциально прибыльных клиентов для дальнейшего взаимодействия.

  2. Понимание их потребностей и покупательских интересов.

  3. Взаимодействие с клиентами с целью удовлетворение всех их ожиданий.

На этих этапах инструменты BI находят ряд применений:

  • Выгодность клиентов. Очень важно не просто приобретать новых клиентов, но сохранять старых и получать от них максимальную прибыль. Первый шаг в этом направлении – выделить самых выгодных заказчиков. Страховщик должен оценить:

    1. расходы, связанные с обслуживанием клиента за некоторый период;
    2. доходы, полученные от этого заказчика за тот же период.

    В результате можно выявить причины, которые делают некоторых клиентов менее выгодными, по сравнению с другими. Например, клиент может пользоваться теми услугами, которые не соответствуют его профилю рисков. Анализ выгодности клиента может существенно помочь в разработке новых страховых продуктов или изменении уже существующих для нужд конкретного клиента или группы.

  • Ценность клиента на всем промежутке эффективного взаимодействия с ним (Customer Lifetime Value, CLV). Клиент может в будущем купить доходные услуги или порекомендовать их другим, более прибыльным клиентам. Аналитические средства часто используются для моделирования CLV, при этом учитываются все факторы, имеющие отношение к ценности клиента на всем этапе его взаимодействия со страховой компанией.

  • Сегментация клиентов. Этот метод используется для распределения клиентов с общими характеристиками по сегментам. Такие сегменты можно в дальнейшем рассматривать как отдельные сущности и соответствующим образом строить дальнейшее взаимодействие с ними. Сегментация клиентуры позволяет сэкономить массу усилий при выполнении маркетинговых мероприятий. Для этих целей также часто используются аналитические инструменты. Для разделения клиентской базы на сегменты на основе различных демографических и психографических факторов применяются алгоритмы кластеризации.

  • Анализ потерь. По данным некоторых исследований, приобретение новых клиентов обходится намного дороже, чем сохранение старых. Это особенно актуально для страхования. Анализ потерь подразумевает рассмотрение всех данных об отдельном клиенте, собранных при взаимодействии с ним. Кроме того, эти сведения объединяются с данными из других источников (например из претензий и страховых полисов). Затем конечная выборка объединяется с информацией о клиентах, которые отказались от услуг компании, и выявляются причины, побудившие их к этому решению. Результаты можно использовать для повышения качества обслуживания клиентов.

  • Анализ сходств. Его также часто называют анализом «потребительской корзины». Определенные продукты (страховые услуги) имеют ряд общих признаков и часто приобретаются вместе. Например, молодой мужчина (тридцати с небольшим лет), приобретающий полис на страхование жизни весьма вероятно заинтересуется и определенным типом аннуитета[1] (страховой ренты). Иногда такая родственность услуг не очевидна, ее трудно сразу обнаружить и для этого используются аналитические инструменты. Применяется методика ассоциативного анализа, которая помогает найти нужную комбинацию продуктов и услуг для отдельного клиента или группы.

  • Целевой маркетинг. Целевой маркетинг направлен на определенную группу клиентов, возникает как естественный итог сегментации. Выбирается определенный сегмент, затем BI-инструменты используются для поиска продуктов, чаще всего покупаемых клиентами этой группы. Кроме того, нередко с помощью аналитических средств создаются прогнозирующие модели, с помощью которых определяется склонность конкретного сегмента клиентов к покупке уже существующих или новых услуг.

  • Анализ кампаний. Анализ кампаний используется для оценки результативности маркетинговых мероприятий или программ продвижения. Отследить эффективность той или иной кампании по продаже или продвижению продукта можно с помощью BI-средств. Данные о мероприятии размещаются в Хранилище данных и могут использоваться для прогнозирования аналогичных кампаний в будущем.

Управление каналами сбыта

Традиционно страховые компании рассчитывали в своей деятельности на независимых агентов, брокеров и продавцов, распространявших их продукты. До сих пор эти каналы сбыта являются основными и в ближайшее время таковыми и останутся. Но в качестве альтернативы все более популярным способом продажи становится Internet, особенно для некоторых видов страховой деятельности, как, например, страхование автомобилей. Однако особого успеха в продвижении страховых услуг через сеть пока не наблюдается, в первую очередь в силу сложности страховых транзакций. Поэтому неудивительно, что большинство страхователей на сегодняшний день используют Internet только для того, чтобы распространять информацию о своих продуктах. Очевидно одно: интеграция традиционных каналов сбыта в Internet-пространство в будущем неизбежна.

Рассмотрим, как BI средства позволяют оценить эффективность различных каналов:

  • Распределение агентов и продавцов. Анализируя географию клиентской базы, страховщик может оптимально распределить нужное количество агентов и продавцов в разных местах. Такой анализ должен учитывать потенциальных клиентов новые и уже существующих продуктов.

  • Рационализация деятельности агентов и управление связями. С помощью BI-инструментов можно проанализировать данные о продажах (размещенных в Хранилище) и оценить качество работы агентов и продавцов. За счет этого удается выделить лучших сотрудников и адекватно вознаградить их труд. Анализ можно расширить, включив в него некоторые дополнительные аспекты, которые в дальнейшем можно применить при разработке обучающих программ для агентов. Например, некоторым сотрудникам удается продавать только определенные продукты. В этом случае необходимо обучить их распространению и других услуг.

  • Анализ каналов. Подразумевает оценку эффективности различных каналов. Используя BI-инструменты страхователи могут сравнивать производительность различных каналов, а также получать детальную информацию по отдельным агентам и продуктам.


  • Развитие электронного бизнеса. Аналитические операции можно применять к данным о клиентах и транзакциях, полученным через Internet. Эти данные необходимо интегрировать информацией из традиционных каналов, чтобы правильнее выполнять сегментацию клиентов, покупающих страховые полисы через сеть. Есть еще один источник потенциально полезных данных, которые могут существенно повысить качество услуг, предоставляемых в online-режиме, — это файлы записи Web-протоколов (Web logs). Обработка Web-протоколов выявляет типичные пути и ошибки навигации на сайте страховщика, находит наиболее посещаемые страницы, определяет узлы, с которых пользователи чаще всего переходят на данный сайт, анализирует ключевые слова, которые набирали посетители сайта, обнаружившие его через поисковые машины. Благодаря такому подходу удается разрешить многие проблемы и оптимизировать сайт с точки зрения удобства использования.

Актуарные операции

Актуарные операции — одни из самых сложных в страховом бизнесе. Они включают в себя оценку риска, связанного со страхованием некоторого имущества. В случае страхования жизни или медицинского страхования актуарные операции сводятся к расчету вероятности несчастного случая или смерти на основе различных демографических, психографических и других внешних характеристик. В актуарных вычислениях для определения будущих премий и распределения части перечня дел (book of business) для перестрахования часто используются сложные математические модели, разрабатываемые с помощью аналитических инструментов.

  • Моделирование рисков. Актуарии[2] разрабатывают прогнозирующие модели с помощью аналитических средств для определения структур рисков (risk profile) различных клиентских сегментов. В моделях используется ряд характеристик рисков: средняя сумма претензий, частота претензий, коэффициенты убыточности. (Например, богатый мужчина, который любит выпить и водит спортивную машину, относится к группе с высоким риском). Характеристики рисков могут в дальнейшем использоваться для расчета надлежащей суммы страховой премии.

  • Перестрахование. Компания-перестраховщик часто берет на себя часть риска страховщика взамен части премии. В случае, если возникает претензия, перестраховщик должен будет выплатить соответствующую сумму по претензии. Актуарий должен точно оценить сумму перестрахования, чтобы максимизировать прибыль от рисков, удовлетворяющую страховую компанию. В этом случае также можно создавать прогнозирующие модели с помощью аналитических инструментов. Такие модели помогут выявить подходящую политику перестрахования на основе опыта убытков от таких же операций в прошлом.

  • Анализ прибыльности. Прибыльность существующих продуктов можно отслеживать по ряду параметров — по виду изделия, по географическому положению, по агентам, по клиентскому сегменту и т.п. Как правило, это всего лишь первый шаг в прогнозировании жизнеспособности новых продуктов. Имея информацию о доходности в прошлом, актуарии могут создавать более сложные модели с помощью средств BI.

Андеррайтинг и обработка полисов

Андеррайтер[3] определяет, приемлем ли риск, который берет на себя компания, страхуя клиента. Если приемлем, то рассчитывается сумма взимаемой премии. BI-средства позволяют выгодно использовать содержащиеся в Хранилище данные о претензиях, полисах и убытках, с тем чтобы повысить эффективность андеррайтинга.

Перечислим основные сферы применения Business Intelligence в этой области.

  • Анализ премий. Поступления от премий — основной источник дохода для страховой компании. Анализ премий помогает отслеживать выгодность премии по продукту или группе продуктов, по географическому положению, агентам или филиалам. Применяя метод «slice and dice» можно сгенерировать множество видов анализа и отчетов.

  • Анализ убытков. Для некоторых продуктов или видов продуктов доход от премий может оказаться ниже, чем стоимость обслуживания. Обычно такие потери называют андеррайтинговыми убытками. Считается, что они связаны с неточностями при первоначальной оценке. Страховщики вынуждены постоянно отслеживать данные об убытках, чтобы определить расходы на приобретение новых клиентов и изменение тактики работы с прежними клиентами, использующими эти продукты. За счет этого удается повысить эффективность андеррайтинговых программ.

Управление претензиями

Быстрая и эффективная обработка претензий составляет основу качественного управления отношениями с клиентом. В то же время страховщик должен защищаться от постоянно расширяющегося спектра мошеннических претензий.

Возможные издержки, связанные с неэффективным управлением претензиями, очень высоки. Поспешное удовлетворение претензий часто выливается в дополнительные расходы, связанные с мошенничеством. С другой стороны, слишком длительная работа по выявлению случаев обмана может растянуть во времени весь цикл удовлетворения претензий, что вызовет недовольство клиентуры. Опыт многих компаний подсказывает, что без специальных аналитических средств решение этой проблемы было бы невозможно.

Перечислим основные сферы применения BI в управлении претензиями:

  • Анализ претензий. Это одна из сфер страхования, где BI-приложения применяются наиболее часто. Выполняется анализ данных по претензиям и информации по андеррайтингу и полисам. В первую очередь это необходимо для оценки эффективности обработки полисов. Кроме того, с помощью такого анализа удается выявить те едва заметные тенденции в этой области, которые другим способом было бы трудно определить. Как правило, для таких целей применяется OLAP-анализ, позволяющий углубляться в детализированные данные. Кроме того, анализ претензий помогает выявить случаи мошенничества, поскольку исследует все выплаты выше определенной нормы по множеству факторов, таких как географическое положение, агент и т.п. Так, в случае медицинского страхования анализ претензий помогает сократить количество злоупотреблений отдельных практикующих врачей. Удается обнаружить тех медиков, которые постоянно назначают дорогие лекарства и тесты в тех случаях, где они не требуются.

  • Выявление мошенничества. Вероятность мошенничества можно оценить, анализируя данные по претензиям вкупе с другими внешними и внутренними показателями, в том числе с историей выплат, андеррайтингом и др. BI-инструменты обычно используются для разработки моделей, которые могут отслеживать характерные признаки «фальшивых» претензий.

  • Оценка претензий. Точный размер претензии нельзя узнать заранее, т.е. до того, как новый страховой продукт будет введен в употребление. В таких случаях резервируют некоторую оценочную сумму, и образуют фонды, которые нельзя использовать для долговременного инвестирования. Точность таких оценок сильно влияет на доходность бизнеса. OLAP-инструменты можно использовать для анализа данных о претензиях по географическому положению и сегментам клиентов. В результате удается получить более точные оценки претензий.

Управление финансами и активами

Традиционно проценты от инвестиций были самым значимым источником доходов для страховщиков, тогда как андеррайтинговые расходы радикально снижали прибыльность бизнеса. Поэтому, чтобы конкурировать на этом рынке, страховщикам надо повышать эффективность вложений и сокращать страховые издержки. Для этого необходим быстрый доступ к финансовым данным для их анализа. Многие компании, пытаясь повысить качество финансовой отчетности и принимаемых решений, интегрировали данные в Финансовое Хранилище (Financial Data Warehouse, FDW ).

  • Бюджетирование. Хранилище данных упрощает анализ несоответствия реальных расходов и затрат, заложенных в бюджете, по различным статьям: кампаниям по продвижению, андеррайтинговым операциям, комиссиям и т.п. С помощью OLAP-средств можно углубляться в данные, выясняя причины повышения расходов. Так же аналитические средства применяются для распределения бюджета на следующий финансовый период.

  • Управление имущественными обязательствами. С помощью BI-инструментов можно создавать модели для оценки того, насколько страховщик подвержен влиянию тех или иных факторов риска, таких как изменения в структуре процентной ставки, изменчивость на фондовом рынке и т.п. Эти модели можно использовать для прогнозирования эффективности при различных экономических условиях, а также для оценки будущих потребностей в ликвидных средствах.

  • Анализ финансовых коэффициентов. Иногда необходимо выполнить анализ различных финансовых коэффициентов за определенный промежуток времени (например соотношения заемного и собственного капитала, нормы ликвидности и т.п.) Возможность углубления в данные и объединения взаимосвязанных отчетов и анализов, предоставляемая большинством поставщиков OLAP-продуктов, может сделать такой анализ гораздо более удобным.

  • Анализ прибыльности. Включает в себя оценку прибыльности отдельных продуктов, видов продуктов, страховых операций и инвестиций. Основной компонент этого анализа — тщательная оценка расходов, связанных с андеррайтингом, которые в большой мере снижают прибыльность страховых компаний в целом.

  • Web-отчетность и анализ. Своевременное принятие решений требует быстрого доступа к финансовым данным через удобный интерфейс. Все чаще и чаще компании обеспечивают заинтересованным сотрудникам доступ к финансовой информации из Хранилища через Web. Почти все стандартные OLAP-инструменты снабжены Web-интерфейсом, который существенно упрощает создание нерегламентируемых запросов и распространение отчетов.

Человеческие ресурсы

Хранилище данных может существенно помочь в разработке согласованной стратегии управления человеческими ресурсами (Human Resources, сокр. HR ). Оно дает возможность получить полное представление о кадровых ресурсах, повысить производительность труда и сократить расходы.

Рассмотрим некоторые аспекты применения BI в управлении человеческими ресурсами.

  • Отчеты/Аналитика по HR. Чтобы иметь полное представление о сотрудниках, удобно воспользоваться отчетами и специальными аналитическими функциями. Можно анализировать перемещение кадров и производительность труда, убыль рабочей силы по отделам, соотношение заработной платы и случаев ухода сотрудников и т.п. Данные по HR можно рассматривать вкупе со средними показателями по страховой отрасли и создавать различные отчеты, оценивая производительность данной компании по сравнению с отраслью в целом.

  • Распределение сотрудников. Связано с распределением персонала при вводе в употребление новых страховых продуктов. В связи с дополнительными потребностями в кадрах агенты и продавцы распределяются по конкретным регионам, где возрастает спрос на страховые услуги (или предполагается его рост).

  • Портал по человеческим ресурсам. Чтобы получать информацию по зарплате, пенсиям, пенсионным условиям и т.п., работодателю следует четко регистрировать все сведения о сотрудниках, и именно в Хранилище интегрируются данные из платежных ведомостей и других приложений управления кадрами. Затем эти сведения публикуются на портале и становятся доступными для всей компании.

  • Планирование обучения. Данные о квалификации сотрудников могут загружаться в Хранилище и затем использоваться при разработке специальных программ обучения и повышения квалификации.

Корпоративное управление

Информационный отдел отвечает за предоставление всех отчетов высшему руководству. Кроме того, он обеспечивает нормативные отчеты, которые подаются в различные внешние организации, а также удовлетворяет дополнительные информационные потребности внутри и вне компании. Обычно информация предлагается клиентам в виде различных отчетов. BI-среда, обрабатывающая данные собранные по всем подразделениям компании, является оптимальным решением для информационного отдела.

  • Отчеты на инструментальных панелях. Ряд показателей эффективности, таких как прибыльность вида продукции, расходы по страхованию, эффективность вложений для портфеля инвестиций и т.п., можно представить высшему руководству в виде отчетов на инструментальной панели. Это упрощает процесс принятия решений. Кроме того, можно организовать рассылку предупреждений, если некоторые показатели эффективности достигают пороговых значений. В отчеты для сравнения часто вносятся средние отраслевые показатели.

  • Нормативная отчетность. Страхователи обязаны предоставлять ряд нормативных отчетов внешним организация, правительственным структурам и торговым консорциумам. С помощью BI-средств создание таких отчетов существенно упрощается.

  • Служба информирования клиентов. Исторические данные о претензиях очень важны для корпоративных клиентов, которые выплачивают своим сотрудникам компенсации при несчастных случаях. Выявив определенные тенденции в претензиях, можно принять адекватные корректирующие меры. Службы информирования клиентов могут не только снизить расходы, связанные с претензиями, но и упрочить отношения с заказчиками.

Заключение

Внедрение BI-средств (Хранилищ данных, OLAP и других аналитических инструментов) в страховую отрасль идет очень неравномерно. Лишь немногие компании активно пользуются этими инструментами, но уже многим страховщикам очевидны преимущества данной технологии. Некоторые фирмы прибегли к временным, не масштабируемым решениям, которые часто не справляются со всё возрастающим объемом данных. Поэтому очень важно осознать необходимость применения эффективной BI-среды. Но это лишь первый шаг. Самое сложное — сделать аналитические инструменты неотъемлемой частью процесса принятия решений.

Успех любого Хранилища состоит в эффективном сборе информационных требований от всех групп пользователей. Мнение о том, что «если систему разработать, то ее будут использовать» — ошибочно. Поэтому, опираясь на поддержку высшего руководства страховой компании, очень важно поставить четкие бизнес-цели для BI-решения.

 


[1]Аннуитет (страховая рента) — договор, в соответствии с которым лицо оплачивает страховщику установленную страховую премию, как правило, единовременную, после чего страховщик обеспечивает выплату периодических платежей в пользу данного лица. Выплаты в соответствии с условиями договора начинают производиться страховщиком по истечении определенного периода времени или после наступления обусловленной даты и продолжаются в течение установленного периода или пожизненно.

[2]Актуарий — специалист по технике страхования, прошедший обучение в области прикладной математики, статистики и учета, в обязанности которого входит определение ставок, резервов, расчет дивиденда, а также проведение других статистических исследований. Или: Действительный член Общества актуариев (актуарных исследований)

[3]Андеррайтер — лицо, прошедшее обучение в области оценки рисков, а также определения ставок страховой премии и форм страховых покрытий, которые могут использоваться для защиты от установленных рисков. Термин происходит от практики страхования Ллойда, при которой каждое лицо, желающее принять часть риска на свою ответственность, подписывало свое имя под суммой и описанием риска.

Новости мира IT:

Архив новостей

Последние комментарии:

Loading

IT-консалтинг Software Engineering Программирование СУБД Безопасность Internet Сети Операционные системы Hardware

Информация для рекламодателей PR-акции, размещение рекламы — adv@citforum.ru,
тел. +7 985 1945361
Пресс-релизы — pr@citforum.ru
Обратная связь
Информация для авторов
Rambler's Top100 TopList liveinternet.ru: показано число просмотров за 24 часа, посетителей за 24 часа и за сегодня This Web server launched on February 24, 1997
Copyright © 1997-2000 CIT, © 2001-2015 CIT Forum
Внимание! Любой из материалов, опубликованных на этом сервере, не может быть воспроизведен в какой бы то ни было форме и какими бы то ни было средствами без письменного разрешения владельцев авторских прав. Подробнее...