건강보험통계를 활용한 간편고지 상품의 담보별 최적 언더라이팅 기준 산출
Optimal Underwriting Questionnaire Calculation of Simplified Issue Product by Coverage Using National Health Insurance Data
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이 연구는 국민건강보험 표본코호트 2.0 데이터를 사용하여, 간편고지 상품의 담보별 최적 언더라이팅 기준을 산출하였다. 표본코호트 2.0 데이터는 개별 대상자에 대한 장기간의 통합적 병력을 관찰할 수 있어, 기존 경험통계를 기준으로 산출되던 간편고지 위험률의 한계점을 보완해줄 수 있다. 분석을 위해, 9만2천여건의 가상의 청약서를 조합하였고 만들어진 청약서를 기준으로 통계 대상자 100만명에 대한 언더라이팅을 진행하였다. 이후 가입자수와 위험률 사이의 관계를 반영한 목적함수를 설정하고 가입자수는 늘리면서 위험률은 낮추는 최적화 조건을 반영한 언더라이팅 기준을 담보별로 산출하여, 담보별 최적 질문지를 도출하였다. 분석결과 암과 뇌출혈, 급성심근경색 등의 중대질환의 진단을 보장하는 상품의 경우 입원·수술 등 치료 이력이 아닌 5년 내의 해당 질병 이력을 묻는 질문지가 최적인 것으로 판단되었다. 특히, 뇌졸중과 급성심근경색을 보장하는 2대 진단 중심의 상품의 경우, 뇌혈관 심혈관 계통의 질병 병력만 충분히 체크한다면 표준청약서와 상대위험도가 통계적으로 차이가 없도록 청약서를 줄일 수 있었다. 개별 담보 단위가 아닌 종합적인 건강보험 상품을 기준으로 보더라도, 5년 내의 치료이력을 위주로 최적 질문지가 구성되었다. 반면 현재 손해보험사를 중심으로 판매되고 있는 31, 32 등 치료 이력만으로 위험을 제어하는 변형 간편고지 상품의 경우 고객확장에 비해 위험도가 현저하게 높아 효율성이 낮은 것으로 보인다. 따라서 해당 상품은 손익측면에서 판매에 각별한 유의가 필요한 것으로 보인다.
Abstract
In this paper, we calculate the optimal underwriting criteria by coverage of simplified issue product by using National Health Insurance Service Sample Cohort 2.0 dataset. This dataset enable us to trace comprehensive prehistory of each pateints in the long term period. This can make more detailed anaysis than existing silmplified risk rate with experience data. For analysis, we generate around 92 thousand vitural underwriting questionnaires and underwrite virtually 1 mil candidates. By using this result, we optimized underwriting questionnaires to minimize the cost function signifying trade-off between market size and risk rate. The analysis proves that the optimal questionnaires consis of major disease prehistory in 5 years not treament records in 5 years. Especially cancer question can enhance efficiency of questionnaire of products covering stroke and acute myocardial infarction. For comprehensive health product, major disease prehistory is the effective questions. On contrast, simplifed issue products in non-life insurers only questioning treatment history within 1 and 2 year shows higher risk than expected market growth.
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