پاکستانی انشورنس میں underwriting کا انصاف

تین طریقے

1. 1

   انشورنس کے انصاف میں ایسی چیزیں ہیں جو انشورنس ریگولیٹر بینکنگ سے زیادہ دیکھتا ہے۔ جغرافیائی امتیاز: actuarial نہیں، باہمی عوامل کی وجہ سے زیادہ قیمت۔ صحت ڈیٹا کی حساسیت: جینیاتی، ذہنی صحت، یا دائمی بیماری کا غیر متوقع استعمال۔ صنفی قیمت: پاکستان میں لائف اور موٹر میں مجاز، یورپ میں سخت نگرانی۔ Proxy امتیاز: postcode، نسل/مذہب سے جڑے نام۔ ہر ایک ریگولیٹر کا ٹیسٹ۔

2. 2

   پہلا طریقہ: چھ ماہ کی پالیسیاں اور پریمیم نکالیں۔ AI کی قیمت سے متوقع loss ratio کا realised loss ratio سے موازنہ: ضلع، صنف، عمر، پیشہ، آمدنی۔ جہاں AI زیادہ قیمت لے رہا ہے (loss ratio < ہدف)، وہ سلائس نا انصاف۔ جہاں کم لے رہا ہے (loss ratio > ہدف)، انشورر کا نقصان۔ دونوں قابلِ عمل ہیں۔

3. 3

   دوسرا طریقہ: صحت ڈیٹا پر نظم۔ AI نے صحت ڈیٹا استعمال کیا تو بتائیں: کیا، کس مقصد کے لیے، کس رضامندی سے۔ گاہک جب پتہ چلے کہ پرانے ہسپتال ریکارڈ قیمت میں استعمال ہوئے، تو کبھی بعد میں رضامند، اکثر شکایت کرتے ہیں۔ بعد کی شکایت خطرناک۔ پاکستانی انشورر SECP کی پابندی سے پہلے ہر صحت فیچر پر صریح informed consent اپنائیں۔

کیوں؟

Claude کے ساتھ آزمائیں

آزمانے کے لیے پرامپٹ: 'EIOPA کے ساتھ ہم آہنگ actuarial فیئرنیس جائزہ کار کے طور پر، پاکستانی ہیلتھ پرائسنگ ماڈل جو عمر، صنف، ضلع، آمدنی، اور حالیہ ہسپتال وزٹ استعمال کرے، پانچ خدشات ریگولیٹر ترجیح سے ترتیب۔ ٹیسٹ اور علاج۔' دائرہ کار کا مسودہ۔