最近的报告表明,公司可能正在使用算法工具来破坏竞争,并将额外的费用推向从其保险网络中获得医疗保健的患者。《纽约时报》报道了一家这样的公司Multiplan,该公司出售数据以帮助保险公司确定他们应该向提供商支付多少支付网络外的医疗服务,以及其中多少费用直接将其传递给患者。虽然患者通常为网络外护理支付不同的费率,但我担心的是,与雇主竞争企业相比,通过降低雇员的成本来竞争企业 - Algorithmic工具正在处理跨众多竞争对手收集的数据,以颠覆保险公司之间的竞争。结果是,(而不是互相竞争)保险公司正在向员工和患者推动额外的隐藏费用。
随着我们进入 2024 年,上游市场继续在盈利能力和产能之间挣扎。我们看到市场向买方倾斜,就像保险公司在 1 月 1 日续保时自己购买再保险一样。再保险续保期间的动态在许多方面反映了客户购买保险的体验,因为合约市场买家(承保人)利用了更好的市场条件和产能。通过委托再保险经纪人获得更好的价格和条件,市场现在将难以向自己的客户群出售上调评级。2023 年是能源再保险公司盈利的一年,也是能源保险公司利润微薄的一年。虽然市场出现了亏损,但其中大部分是由保险公司从强制自保中保留的,或者是他们交易费率的。值得注意的损失包括海上平台和“EF”风险代码部门,其中包括陆上上游和中游部门以及陆上油井控制。保险公司遭遇了几项可能造成重大损失的损失,但对于大多数保险公司而言,这些损失不足以导致 2023 年承保年度出现赤字。
他们也经历了更少的违法行为,并且不太可能申请失业保险福利。降低对信用和保险的依赖允许工人避免潜在的负面后果,例如由于依赖失业保险计划而导致债务陷阱并减少工作动机的过度借贷。
由被保险人在2024年和2024年第二年的下半年
模型偏差。人寿保险部门内的后果是深远的,影响了围绕政策定价,承保和风险评估的关键决策,以及潜在的歧视性影响的资格。本节段深入研究模型偏差的理论基础,对其各种表现进行了分类,并通过特定于部门的场景说明了其发生。通过剖析偏见无意间编码为预测模型的实例,我们旨在阐明这种偏见使社会差异永久存在的途径,从而挑战精算专业,以严格评估和完善其分析方法。
