ビッグデータの利用が変化させる具体例とは
近ごろ、健康年齢を保険料の算出のベースとするこれまでにない少額短期保険が出て来ました。よく知られている通り、生命保険に関しては、年齢それから、性別や健康状態によりまして掛け金が確定されるわけです。こうした要素のうち、実年齢を健康年齢へと入れ換えたことでこうした商品が成り立っています。
健康年齢と言いますのは健康診断のデーター数値、実年齢及び性別で、全部を加味した時の健康状態を年齢で示すこれまでにはない捉え方になります。健康状態に係わらず年や性別単位の平均的な死亡率で算出されていた掛け金が、被保険者の身体の具合にふさわしい死亡率で計算できることになったということを意味します。
ひとつの例として、実際の年齢が４０歳の健やかな加入者と健康でない加入者がいたとした場合、健やかな人に関しましては健康年齢が３５歳となって、健康でない人が健康年齢４５歳の保険の料金を払うようなこともありうるということを意味します。
健やかな者がそうでない者に対して掛け金がリーズナブルなのは当たり前です。しかしながら、どうしていままでこうした仕組みになっていなかったという疑問が生じます。これに関しては保険会社に必要不可欠なデーター数値がなかったため、データー活用が実現できなかったということになります。
生命保険の掛け金を決めるには多量で長期間の統計的なデーター数値を欠かすことが出来ませんし、データー活用が必要になります。こうした保険が出来るようにになった理由は、多量の健康診断のデーター数値とレセプトデータをデーター活用できたためです。
こちらの２つは保険会社が持ち合わせていないデーター数値です。健康診断データー及び健康保険のレセプトデータを多量に手にした会社組織がそのビッグデータを保持し、データー活用できたため実現できた販売商品と言えます。