Modelo de segmentación de asegurados de salud

Abstract

El propósito del presente trabajo es diseñar un modelo que permita segmentar y proyectar el nivel de riesgo de los asegurados, vigentes y nuevos prospectos, del negocio de salud de la aseguradora MAPFRE Perú. Actualmente, la suscripción de nuevos clientes y renovación de asegurados vigentes se realiza principalmente en función a las edades de los asegurados de acuerdo con el análisis y revisión actuarial anual del portafolio por producto y por cada rango etario, lo cual, si bien es técnicamente viable, comercialmente no permite un mayor grado de flexibilidad y perfilamiento de las primas que permitan ser competitivos en la captación y retención de clientes con un mejor perfil y proyección de riesgo. Hay esfuerzos aislados de aplicar ajustes de primas, tanto bonificaciones como recargos, en base a la declaración de enfermedades pre-existentes en la solicitud de afiliación, así como en el historial de siniestralidad; sin embargo, están sujetas a cierto grado de subjetividad por parte de cada suscriptor y no existe un seguimiento del impacto de estas políticas sobre el desarrollo del negocio. En adición, esta suscripción manual perjudica los tiempos de respuesta, siendo un problema generalizado en el mercado asegurador local para el ramo de salud y que contrasta con la fluidez y automatización en la cotización de otras líneas de negocio. Así, los puntos antes señalados, se traducen en un impacto negativo tanto en la evolución del número de asegurados, como en los márgenes de rentabilidad, que ya de por sí son bastante ajustados para el ramo de salud.

El modelo propuesto en este trabajo busca segmentar el portafolio de clientes en función a características propias de cada asegurado, así como su historial de número y tipo de atenciones, en base a algoritmos de clasificación que permitan proyectar la siniestralidad y probabilidad de fuga de cada cliente, vigente o prospecto, para así optimizar la rentabilidad y nivel de retención en el negocio de salud.

The purpose of this work was to is to design a model that allows segmenting and projecting the risk level of current and prospective policyholders in the health insurance business of MAPFRE Peru. Currently, the underwriting of new clients and renewal of current policyholders is mainly based on the age of the insured according to the analysis and annual actuarial review of the portfolio by product and by each age range, which, although technically feasible, commercially does not allow a greater degree of flexibility and premium profiling that would allow to be competitive in attracting and retaining clients with a better profile and risk projection. There are isolated efforts to apply premium adjustments, both bonuses and surcharges, based on the declaration of pre-existing illnesses in the enrollment application, as well as on the claims history; however, they are subject to a certain degree of subjectivity on the part of each subscriber and there is no monitoring of the impact of these policies on the development of the business. In addition, this manual underwriting is detrimental to response times, which is a generalized problem in the local health insurance market and contrasts with the fluidity and automation in the quotation of other lines of business. Thus, the points mentioned above translate into a negative impact both on the evolution of the number of policyholders and on profitability margins, which are already quite tight for the health line of business.

The model proposed in this paper seeks to segment the client portfolio according to the characteristics of each insured, as well as their history of number and type of care, based on classification algorithms that allow projecting the loss ratio and probability of leakage of each client, current or prospective, in order to optimize profitability and retention level in the health business.