专利名称：用于评估承保要求的系统和方法
技术领域：
本发明总地涉及保险，并更具体地涉及连同保险产品使用的评估承保要求的系统和方法。在某些实施例中，本发明涉及量化存在于多个承保要求之间的唯一和共享值关系，以及评估改变一个或多个要求的影响的系统和方法。
背景技术：
寿险公司受到日益增加的挑战，要减少承保费用以及增加承保速度和决策制定，同时维持较好的死亡率保护(mortality protection)并提升风险选择的公平性。面对这些日益增大的压力，一些保险商修改了承保程序以及实践而没有完全理解改变的潜在的长期影响。对于一些保险商，对直接的承保成本以及承保程序的简化的关注是极为重要的。未来的死亡率成本受到了较少的强调，因为那些成本经常难以精确地预测，并且可以通过再保险协议、通货膨胀以及其他因素来减轻。
由增强的隐私性以及安全性考虑导致的增加的管理成本也影响了保险商对承保要求的选择。这些措施也影响了管理工作流程以及对待保险消费者的方式。
保险商能够通过执行对相关公布数据以及它们自己的经验数据的广泛研究和分析来对现有的和提出的保险产品评估承保程序和要求的改变的影响。但是，这样的研究是耗时的和费力的。需要自动的基于技术的方法以评估现有的承保要求，以及快速地并且成本有效地评估伴随着这样的要求变化的影响。
本发明的一个实施例提供一种用于评估可保险类的死亡率的预期改变的计算机方法以响应承保要求的改变。该方法包括步骤存储与多个承保要求的保护值相关的数据；使用第一承保要求集合确定可保险类的预期死亡率；改变第一承保要求集合中的一个或者多个承保要求；以及使用改变的承保要求集合以及与保护值相关的存储的数据来重新确定可保险类别的预期死亡率。该实施例可还包括执行保护值研究以标识与多个承保要求的保护值相关的数据的步骤。这个以及其它实施例也可以进一步包括确定人口中的一个或者多个伤害的流行，和/或标识由多个承保要求的至少一个所揭示的一个或者多个伤害的步骤。在后者的情形中，该方法还可以包括确定通过筛选由承保要求揭示的伤害所消除的一个或者多个死亡原因的步骤。
某些实施例可以还包括确定由多个承保要求的至少一个所消除的总死亡原因，以及将可保险类的预期死亡原因与一般人口的死亡原因比较的步骤。这些和其它的实施例可以进一步包括为至少一个承保要求计算死差益的步骤。所计算的死差益可以通过年龄、性别以及吸烟状况来存储。计算死差益的步骤可以进一步包括为承保要求计算唯一死差益，共享死差益以及总死差益的步骤。
本发明的另一实施例包括计算机化的系统，用于评估可保险类的死亡率的预期改变以响应承保要求的改变。该主题系统可包括现有的计算机硬件，其被编程为执行与上面提到的方法的实施例相联系的上述步骤。
本发明的另一实施例包括一种设计寿险产品的计算机方法。此方法包括步骤存储与多个承保要求的保护值相关的数据；为至少一个承保要求计算唯一死差益、共享死差益和/或总死差益；使用第一承保要求集合确定可保险类的预期死亡率；改变第一步骤的一个或者多个承保要求；使用改变的要求集合重新确定可保险类的预期死亡率；以及使用确定的预期死亡率以及重新确定的预期死亡率中的至少一个，设计寿险产品。此方法可以迭代地操作以考虑产品设计中的多个承保要求集合。可以操作此方法以便得到可保险类的预定死亡率比率(mortality rate)，或者得到一些其它指定的目标。该方法可还包括步骤执行保护值研究以标识与承保要求的保护值相关的数据，和/或根据年龄、性别以及吸烟状况为承保要求存储唯一、共享或者总死差益。
该主题方法的一个实施例可以进一步包括步骤确定人口中的一个或多个伤害的流行，以及标识由承保要求的至少一个所揭示的一个或者多个伤害。这个或者其它实施例可进一步包括步骤确定通过筛选由承保要求揭示的一个或多个伤害所消除的一个或者多个死亡原因，以及确定通过第一承保要求集合以及改变的承保要求集合所消除的全部死亡原因。可保险类的预期死亡原因可以进一步与一般人口的死亡原因比较。
本主题发明的又一实施例包括用于设计寿保险产品的自动化系统。该自动化系统包括编程为完成上面提到的方法的步骤的公知的计算机硬件。
本系统和方法的附加特征和优点将通过对下面说明性实施例的详细描述的思考而对于本领域的技术人员变得明显，该说明性实施例示例了如当前构想的执行该系统和方法的最佳模式。
下文中将参照仅作为非限制性实例给出的附图而描述本公开，其中图1是图示用于评估承保要求的方法和系统的实施例的流程图。
图2是图1的流程图的继续。
图3是图2的流程图的继续。
图4是图3的流程图的继续。
图5是如从对多个承保要求的保护值研究所确定的共享的、唯一的以及总死差益的图形表示。
图6是图示该系统和方法的一个说明性实例应用的图形表示。
图7是进一步图示该系统和方法的应用的图形表示。
图8和9是图示另一实施例的流程图。
这里陈述的范例图示了该系统和方法的实施例，并且这样的范例的目的不应被理解为以任意方式限制本发明的范围。
具体实施例方式
图1是流程图10的一部分，其图示了用于评估承保要求的方法和系统的一个实施例。图1的流程图描述了该实施例的可以表征为“研究”阶段的部分。此实施例的第一步骤12是执行与多个承保要求的值相关的研究。承保要求是保险商在设计和/或给保险产品定价时考虑的因素。对承保要求的考虑允许保险商作出与可保险事件的发生可能性相关的判断。在寿险的情况中，承保要求的实例包括1.保险应用上收集的数据；2.医学检查中收集的信息；3.血概况；4.尿分析；5.心电图；6.主治医师的陈述；7.处方概况；8.机动车辆报告；以及9.来自医学情报局的信息；保险商可以不使用上面列出的与特定保险产品相联系的所有要求实例。也可以结合或者替换列出的实例来使用其它要求。在所使用的要求选择中重要的考虑是与实施该要求相关联的成本(无论那些成本是由保险商还是由申请人产生的)、能够实施要求的速度、由该要求提供的有用信息(即通过实施该要求而标识的伤害)、要求是否唯一地适合于标识有用信息以及其它考虑。
用于确定承保要求值的一个工具公知为保护值研究。执行保护值研究的步骤在图1的说明性实施例中由步骤14所图示。保护值可以定义为可归因于由特定承保要求所揭示的风险的预期额外死亡率成本的当前值。保护值研究是对现有保险保单以及作为那些保单的基础的承保要求的检查。结果包括就每保单帐面数量的美元的死差益而言的个体要求有效性的测量。结果也可以表示为每有效保险的美元数量的未来死亡赔偿的当前值，其是通过消除可归因于由要求揭示的风险的预期额外死亡率成本而节省的。量化死差益的保护值研究需要相对大量的数据以产生最理想的结果。一般而言，需要几千个案例来得出有意义的结论。但是，可以通过较小研究得到与要求的保护值相关的较不精确但有价值的信息。
有两个基本方法可以用于执行保护值研究。第一方法是“单变量的”方法，其每次考虑单个要求。另一个是“多变量”方法，多个要求以及它们的互作用被同时评估，尽管每种方法都有优点和缺点，但是在所图示的实施例的境况中，多变量的方法一般是优选的。
可能有某些要求，与其相关的有用信息可能未由保护值研究所揭示。采集与这种要求相关的信息在图1中由步骤16所示出。在此步骤中，检查临床和流行病学数据以确定一般人口中伤害的流行。标识揭示这种伤害的承保要求。当心不要“重复计算”关于个体要求的值，以及将在临床和流行病学检查中揭示的数据与保护值研究结果相关联。
在流程图10的实施例中，步骤18表示由承保要求所揭示的伤害的确定。例如，“血概况”要求可以用于揭示脂质(lipid)异常和/或肝脏异常。相关的步骤20示出确定通过以具体的承保要求来筛选具体的伤害而消除的死亡原因。例如，使用血概况来筛选脂质异常将消除来自心血管疾病的某些死亡百分比。类似地，对某些肝脏酶的筛选将消除来自肝脏疾病的某些死亡百分比。在示出的实施例中，步骤18和20的结果在步骤22中组合，其中针对承保要求集合而给出所消除的全部死亡原因的确定。针对其作出确定的承保要求集合可以包括由该系统所考虑的要求的所有可能的组合，或者仅是那些由该方法和系统所评估的具体要求集合，该系统和方法通常或者可能由保险商使用。
接着步骤22，说明性的实施例核实了框24所示步骤中使用的假定。核实的具体方式在与图2联系的附加的细节中讨论。
图2图示了附加的流程图部分26，该流程图部分26图示出用于评估承保要求的方法和系统的实施例。图2的流程图描述了可以表征为“确认”或“核实”阶段的实施例的一部分。图2的流程图中的步骤28是由联系图1所讨论的步骤所预测的总死差益与保护值结果的比较。
如果结果不匹配(步骤30)，则该方法和系统分支返回到图1的步骤20以重新确定通过筛选具体伤害而消除的死亡原因。如果结果匹配，则过程如图2中所示地进行。在步骤32中，为已知承保要求集合收集被保险的生命的死亡原因百分比。此信息通常不是公共可获得的，但是可以基于以前经验从保险商的文件收集，或者从相似的源收集。在图2的步骤34中，收集关于一般人口中的死亡原因的信息。在步骤36中，对步骤34中收集的信息进行调整以解释所保险的组和一般人口之间的差异。该结果是预承保阶段中“伪”申请者池的生成。在步骤38中，作为被保险的生命的死亡原因百分比的基础的已知承保要求被叠加在伪保险申请者池上以为该已知要求创建预期死亡原因的分布。然后这些结果在决定步骤40中与步骤32的结果比较。如果该结果不匹配，则该过程分支返回图1的步骤20，并以迭代的方式继续。如果步骤40的结果匹配，则该模型用于预计死亡率经验是已知的实例中的预期的死差益。此操作在步骤42中图示。在步骤44中，在已知情形中得到的实际死差益与由该模型预计的预期死差益进行比较。如果结果不匹配(步骤46)，则该过程再次分支返回图1的步骤20，且该过程迭代地进行。如果步骤44的比较结果匹配，则该过程如图3中所图示地进行。
图3是流程图的一部分48，其进一步图示出用于评估承保要求的方法和系统的实施例。图3的流程图示出在发现步骤44的比较结果一致之后该过程继续的方式。在某些实施例中，该结果被编辑成考虑年龄、性别和吸烟状况的组合。此特征在图3的流程图中通过步骤50示出。步骤52示出用于承保要求的共享死差益的计算。类似地，步骤54示出用于每个承保要求的唯一死差益的计算。唯一和共享死差益的计算两者都有助于标识在承保要求之间发生多少复制。下面讨论的图5图形地示出用于具体承保要求的实例值。
在步骤56中，针对体承保要求的多个组合计算总死差益。在示出的实施例中，对考虑中的每个可能的承保要求进行这种计算。其它的实施例可以忽略某些不太可能发生的组合。在步骤56中的对总死差益的计算之后，该结果针对年龄、性别以及吸烟状况的要求组合而存储在由步骤58所表示的操作中。
在步骤58的存储操作之后，该过程如连同图4所图示地进行。图4示出用于评估承保要求的方法和系统的实施例的流程图的一部分60。图4的步骤62表示对承保要求的“基本”集合的确定或选择。此承保要求集合可以是保险商使用的与具体产品相联系的现有集合，或者是为了可能与未来(或现有)的产品一起使用而待评估的新集合。在这两个的任何一个情况中，步骤64是一个操作，其中从存储器提取用于基本承保要求组合的先前在步骤58中存储的死差益。使用用于具体组合的死差益，用于一块商业的标准死亡率在步骤66中计算。如果可替选场景(即可替选承保要求组合)的评估不是所要求或者所需的，输出(步骤68)以及存储(步骤70)在步骤66中所计算的基线死亡率比率。如果需要可替选场景的评估，则该过程如图4中所示而继续。特别地，可以作出由步骤72、74以及76所示例的改变。这些包括改变与该组合中的承保要求相联系而使用的限制(步骤72)，对该组合增加新的承保要求(步骤74)，或者从该组合去除承保要求中的一个(步骤76)。这些步骤可以单个地或者组合地实践。在进行所需的改变之后，提取“新”的承保要求集合的死差益，如步骤78所示。然后计算死亡率的预期改变，如步骤80中所指示。如果计算的结果是不可接受的(或如果待产生其它替选项以用于比较)，该过程如所示地返回到步骤72、74和/或76。该过程可以迭代地进行，直到步骤80的计算结果是可接受的。输出(步骤82)以及存储(步骤70)这些结果，如图4中所指示的。
步骤70中产生和存储的结果可以如步骤84中指示地使用，以评估或者确定与新的或者现有的保险产品相联系的定价，或者用于新保险产品的设计和开发。
图5是如从用于多个承保要求的保护值研究所确定的共享、唯一以及总死差益的图形表示。如前面所提到的，“唯一值”表示仅归因于具体承保要求的死差益的当前值。“共享”值表示考虑对风险的分类贡献信息的所有其它要求的影响的死差益的当前值。对共享值和唯一值两者的考虑标识了发生在多个要求之间的复制，并且该要求可以表示对死亡率具有最大影响的“核心”要求。该唯一和共享值也证明了与通过多个承保要求源获得的确认和细化知识相关联的值。
现在将描述所示方法的应用的一个简化实例。公司XYZ是定期人寿保险提供者。为了简化，将假定由公司XYZ所提供的产品仅具有一个非烟草优选类和一个剩余标准类。最小保单大小是$100,000并且所有申请人利用完整的血和尿测试而得到辅助医疗地检查。优选的标准允许血压达到140/85，总胆固醇达到205，5.0的胆固醇/hdl比率，以及29.2的BMI。如果省略血测试，并且如果在某些年龄使用医史调查表而不是完整的辅助医疗检查，则公司XYZ愿意知道对预期死亡率的增加的和总的影响。对于当前的和提出的产品的年龄和数量方针是相同的，并且这里只考虑一个年龄和数量带以用于说明目的。
图6示出优选类的当前基线死亡率(图6的线90)。图6的线92示出如果省略血测试的预期死亡率。如所指示的，在持续时间1-5内，死亡率将增加30％，而在持续时间6-10内，增加26％。在此假定的实例中，23％的申请人将被预期为当前方针下的优选非烟草类。如果公司XYZ通过依赖尿测试而不是血和尿测试两者来改变其优选的定义，并且依赖自报告的胆固醇值，则符合优选产品的要求的那些将显著地增加到53％，并且更多剩余类风险将符合优选类的要求。因此，对于此年龄以及数量分组，从原始基线到新基线的预期优选死亡率将预期平均增加20％。
图7进一步示出，如果使用医史调查表而不是完全的辅助医学检查，以及如果尿测试取代血和尿测试，对预期优选死亡率的累积效果。在此情形中预期死亡率由线94所示。该累积效果是在持续时间1-5内死亡率增加66％以及在持续时间6-10内增加58％。除通过取消血测试而生成的改变外，转换到非医学调查表而没有身体检查的益处导致优选死亡率的额外增加，这是由于不能核实体格(BMI)以及血压。
公司XYZ可能想评估这种变化的原因包括与该主题要求相关联的成本。例如，当与血测试比较时，尿测试可以基本上较容易并且较便宜地获得。类似地，医史调查表的使用可能比完全的辅助医疗检查更容易和便宜。这种变化对被保险组的死亡率的预期影响的评估将允许保险商如公司XYZ作出关于这种变化的经济上合理的决定。
进一步的实例将示出确定死亡原因以及唯一和共享死差益的方式。为了简化，假设保险产品仅具有两个承保要求血测试和机动车报告(MVR)。血测试揭示(在其它伤害当中)脂质异常和肝脏异常。MVR揭示机动车违章行为，包括超速单、DUI(酒精影响下的驾驶)以及其它。为了说明的目的，我们将考虑两个相对的死亡原因缺血性心脏病(IHD)以及机动车事故(MVA)。假设下面的死亡原因通过筛选上面的伤害来消除对脂质异常的筛选消除50％的IHD死亡以及0％的MVA死亡；对肝脏异常的筛选消除0％的IHD死亡以及20％的MVA死亡(肝脏异常指示过度饮酒和醉酒驾驶可归因于大比例的机动车死亡)；对机动车违章行为的筛选消除0％的IHD死亡以及50％的MVA死亡。最后，假设由提高的肝脏值所消除的20％中的90％，或者18％(0.9*20％)的MVA死亡将由MVR所揭示(不包括申请人具有DUI)。现在假定对于承保之前的不同年龄的以下死亡原因分布
如果仅要求血测试，则总死差益将是50％的IHD死亡(来自脂质)以及20％的MVA死亡(来自肝脏)。如果仅要求MVR，则总死差益将是0％的IHD死亡(来自脂质)以及50％的MVA死亡。如果血测试和MVR两者都要求，则总死差益将是50％的IHD死亡以及52％(50％+20％-18％)的MVA死亡。这导致了下面的表格
读该表，得到男性年龄45∶70死亡通过单独收集血来消除(70＝50％*100+20％*100)；50死亡通过单独收集MVR来消除(50＝0*100+50％*100)；以及如果两个要求都收集，则血的唯一值是52(50来自IHD，2来自MVA)，MVR的唯一值仅是32(由两种要求揭示的50-18死亡)，以及共享值是18。
对唯一和共享值的考虑都是重要的，因为如果对男性年龄45省略血测试，则70的死差益将不会损失。相反，仅52的死差益将会损失，因为18的共享死差益由血测试或MVR所揭示。
进一步指出，将该模型基于作为基础的死亡原因通过年龄自然地调整以适合于不同承保要求的重要性。例如，在年龄25，大多数死差益(在此简化实例中)可以简单地通过获得MVR而实现。但是，在年龄85，收集血远比MVR重要。
图8和9示出另外的实施例，如权利要求39到50所参考的。
尽管已经参照具体实施例描述了该系统和方法，根据前面描述，本领域的技术人员能够容易地确定该系统和方法的基本特性，并且可以在不脱离如权利要求中所述的本发明的精神和范围的情况下作出各种改变和修改以适合于各种使用和特性。
权利要求
1.一种计算机方法，用于评估可保险类的死亡率的预期变化以响应承保要求的变化，包括步骤a.存储与多个承保要求的保护值相关的数据；b.使用第一承保要求集合确定可保险类的预期死亡率；c.改变所述第一承保要求集合中的一个或者多个；以及d.使用该改变的承保要求集合以及与保护值相关的所述存储的数据来重新确定所述可保险类的预期的死亡率。
2.如权利要求1的方法，其中所述存储与多个承保要求的保护值相关的数据的步骤包括为至少一个所述承保要求存储唯一保护值、共享保护值以及总保护值的至少一个。
3.如权利要求1的方法，其中所述确定预期死亡率的步骤包括为所述多个承保要求的至少一个计算死差益的步骤。
4.如权利要求3的方法，还包括通过年龄、性别以及吸烟状况为所述多个承保要求的至少一个存储死差益的步骤。
5.如权利要求3的方法，其中所述计算死差益的步骤包括为所述多个承保要求的至少一个计算唯一死差益、共享死差益以及总死差益的至少一个的步骤。
6.如权利要求1的方法，还包括存储与人口中的一个或者多个伤害的流行相关的数据的步骤。
7.如权利要求1的方法，还包括标识由多个承保要求的至少一个所揭示的一个或者多个伤害的步骤。
8.如权利要求7的方法，还包括确定通过筛选由所述多个承保要求的至少一个所揭示的所述一个或多个伤害而消除的一个或者多个死亡原因的步骤。
9.如权利要求1的方法，还包括确定由所述第一承保要求集合以及所述改变的承保要求集合中的至少一个所消除的总死亡原因的步骤。
10.如权利要求9的方法，还包括将所述可保险类的预期死亡原因与一般人口的死亡原因进行比较的步骤。
11.一种计算机化的系统，用于评估可保险类的死亡率预期改变以响应承保要求改变，包括a.用于存储与多个承保要求的保护值相关的数据的装置；b.用于使用第一承保要求集合来确定所述可保险类的预期死亡率的装置；c.用于改变所述第一承保要求集合中的一个或者多个的装置；以及d.用于使用所述改变的承保要求集合以及所述与保护值相关的存储的数据来重新确定所述可保险类的预期死亡率的装置。
12.如权利要求11的系统，其中所述用于存储数据的装置包括用于为至少一个所述承保要求存储唯一保护值、共享保护值以及总保护值的至少一个的装置。
13.如权利要求11的系统，其中所述用于确定预期死亡率的装置包括用于为所述多个承保要求的至少一个计算死差益的装置。
14.如权利要求13的系统，还包括用于通过年龄、性别和吸烟状况为所述多个承保要求的所述至少一个存储死差益的装置。
15.如权利要求13的系统，其中所述用于计算死差益的装置包括用于为所述多个承保要求的至少一个计算唯一死差益、共享死差益以及总死差益的至少一个的装置。
16.如权利要求11的系统，还包括用于存储与人口中的一个或者多个伤害的流行相关的数据的装置。
17.如权利要求11的系统，还包括用于标识由所述多个承保要求的至少一个所揭示的一个或者多个伤害的装置。
18.如权利要求17的系统，还包括用于确定通过筛选由所述多个承保要求的至少一个所揭示的所述一个或多个伤害而消除的一个或者多个死亡原因的装置。
19.如权利要求11的系统，还包括用于确定通过所述第一承保要求集合以及所述改变的承保要求集合中的至少一个而消除的总死亡原因的装置。
20.如权利要求19的系统，还包括用于将所述可保险类的预期死亡原因与一般人口的死亡原因进行比较的装置。
21.一种设计寿险产品的计算机方法，包括步骤a.存储与多个承保要求的保护值相关的数据；b.为所述多个承保要求计算唯一死差益、共享死差益以及总死差益的至少一个；c.使用第一承保要求集合确定可保险类的预期死亡率；d.改变所述第一承保要求集合中的一个或者多个；e.使用所述改变的承保要求集合来重新确定所述可保险类的预期死亡率；以及f.使用所述确定的预期死亡率以及所述重新确定的预期死亡率的至少一个，设计寿险产品。
22.如权利要求21的方法，还包括重复步骤d和e以考虑多个承保要求集合的步骤。
23.如权利要求21的方法，还包括以迭代过程重复步骤d和e以便得到所述可保险类的预定死亡率比率的步骤。
24.如权利要求21的方法，其中所述存储与多个承保要求的保护值相关的数据的步骤包括为至少一个所述承保要求存储唯一保护值、共享保护值以及总保护值的至少一个的步骤。
25.如权利要求21的方法，还包括通过年龄、性别以及吸烟状况为所述多个承保要求的至少一个存储死差益的步骤。
26.如权利要求21的方法，还包括存储与人口中的一个或者多个伤害的流行相关的数据的步骤。
27.如权利要求21的方法，还包括标识由所述多个承保要求的至少一个所揭示的一个或者多个伤害的步骤。
28.如权利要求27的方法，还包括确定通过筛选由所述多个承保要求的至少一个所揭示的所述一个或多个伤害而消除的一个或者多个死亡原因的步骤。
29.如权利要求21的方法，还包括确定由所述第一保险业要求集合以及所述改变的承保要求集合中的至少一个所消除的总死亡原因的步骤。
30.如权利要求29的方法，还包括将所述可保险类的预期死亡原因与一般人口的死亡原因进行比较的步骤。
31.一种用于设计寿险产品的计算机化的系统，包括a.用于存储与多个承保要求的保护值相关的数据的装置；b.用于为所述多个承保要求计算唯一死差益、共享死差益以及总死差益的至少一个的装置；c.用于使用第一承保要求集合来确定可保险类的预期死亡率的装置；d.用于改变所述第一承保要求集合中的一个或者多个的装置；e.用于使用所述改变的承保要求集合来重新确定所述可保险类的预期死亡率的装置；以及f.用于在保险产品的设计中使用所述确定的预期死亡率以及所述重新确定的预期死亡率的至少一个的装置。
32.如权利要求31的系统，其中用于存储与多个承保要求的保护值相关的数据的所述装置包括用于为至少一个所述承保要求存储唯一保护值、共享保护值以及总保护值的至少一个的装置。
33.如权利要求31的系统，还包括用于通过年龄、性别以及吸烟状况为所述多个承保要求的至少一个存储死差益的装置。
34.如权利要求31的系统，还包括用于存储与人口中的一个或者多个伤害的流行相关的数据的装置。
35.如权利要求31的系统，还包括用于标识由所述多个承保要求的至少一个所揭示的一个或者多个伤害的装置。
36.如权利要求35的系统，还包括用于确定通过筛选由所述多个承保要求的至少一个所揭示的所述一个或多个伤害而消除的一个或者多个死亡原因的装置。
37.如权利要求31的系统，还包括用于确定由所述第一承保需求集合以及所述改变的承保要求集合中的至少一个所消除的总死亡原因的装置。
38.如权利要求37的系统，还包括将所述可保险类的预期死亡原因与一般人口的死亡原因进行比较的装置。
39.用于用户特定最优化风险索引的自动化方法，基于分析，该用户数据借助于输入单元来捕获，且风险索引基于该用户数据来确定，借助于所述索引，对应于该用户数据而草拟风险合同，并且/或者对其监视，特征在于，借助于至少一个数据库，且基于临床和/或流行病学的人口记录，针对具体风险参数确定死亡率因子，并且将其存储、分配给该风险参数，在于，借助于综合模块，基于至少临床和/或流行病学数据记录，确定针对所有风险参数的综合死亡率因子，在于，借助于关联模块，结合一个或者多个其它风险参数针对所有风险参数确定关联因子，在于，基于所述临床和/或流行病学人口记录，针对每个风险参数为一般人口确定频率分布因子，在于根据所述死亡率因子以及所述未捕获的风险因子来确定风险成本参数，包括风险事件发生时的成本，以及在于将风险索引分配给所述用户数据，且根据所述风险索引来草拟用户特定适合的风险合同，并将其存储、分配给所述用户数据。
40.如权利要求39的自动化方法，特征在于另外所述死亡率因子的变化用于确定所述频率分布因子。
41.如权利要求39或40之一的自动化方法，特征在于确定未由风险索引所捕获的风险因子并且将其用于确定所述风险成本参数。
42.如权利要求39到41之一的自动化方法，特征在于所述死亡率因子包括至少一个死亡率概率。
43.如权利要求39到42之一的自动化方法，特征在于用户借助于公众可获得的分析工具以自动化的方式捕获他的用户数据，该用户数据借助于输入单元来输入。
44.如权利要求39到43之一的自动化方法，特征在于不同的用户从不同的网络位置借助于网络终端可以访问所述数据。
45.用于用户特定最优化风险索引的计算机辅助的装置，基于分析，用户数据借助于输入单元来捕获，且风险索引基于该用户数据来确定，借助于所述索引，对应于该用户数据草拟风险合同，并且/或者对其监视，特征在于，所述装置包括用于确定死亡率因子的装置，借助于至少一个数据库、基于临床和/或流行病学的人口记录，所述死亡率因子可存储地分配给所述风险参数，在于，所述装置包括综合模块，用于基于至少所述临床和/或流行病学数据记录为所有风险参数确定综合死亡率因子，在于，所述装置包括关联模块，用于结合一个或者多个其它风险参数针对所有风险参数确定关联因子，在于，所述装置包括用于基于该临床和/或流行病学人口记录，针对每个风险参数，为一般人口确定频率分布因子的装置，在于所述装置包括成本估计模块，借助于它，包括风险事件发生时的成本的风险成本参数是可根据所述死亡率因子和所述未捕获的风险因子确定的，以及在于所述装置包括存储器模块，借助于它，所述风险索引可分配给所述用户数据，且用户特定适应的风险合同能够根据所述风险索引而草拟，并且可存储地分配给所述用户数据。
46.如权利要求45的计算机辅助的装置，特征在于所述频率分布因子还包括所述死亡率因子的变化。
47.如权利要求45或46之一的计算机辅助的装置，特征在于借助于所述装置，未由风险索引所捕获的风险因子是可计算的，并且所述风险成本参数的确定包括该未捕获的风险因子。
48.如权利要求45到47之一的计算机辅助的装置，特征在于所述死亡率因子包括至少一个死亡率概率。
49.如权利要求45到48之一的计算机辅助的装置，特征在于用于用户的用户数据是可借助于公众可获得的分析工具以自动化的方式而确定的，所述用户数据借助于所述输入单元来输入。
50.如权利要求45到49之一的计算机辅助的装置，特征在于所述数据被存储为可由用户从不同的网络位置借助于网络终端访问。
全文摘要
一种计算机系统和方法，用于评估承保要求，以及用于评估可保险类的死亡率的预期改变以响应这样的要求的改变。在某些实施例中，该方法和系统涉及存储与要求相关的数据，使用第一要求集合来确定预期的死亡率，改变所述要求的一个或者多个，以及使用改变的要求集合和存储的数据来预先确定预期的死亡率。除评估保险要求中提出的改变之外，该系统和方法可以用于保险产品的设计和定价。
文档编号G06Q40/00GK1856799SQ200480027268
公开日2006年11月1日 申请日期2004年11月8日 优先权日2003年11月6日
发明者南希·J·霍夫曼, 布里安·N·伊万诺维奇, 爱德华·J·赖特, 黛安娜·M·斯特布勒, 艾伦·C·平卡姆四世 申请人:瑞士再保险公司