1. Home
  2. Kennis
  3. Artikelen
  4. 9 aandachtspunten voor personalisatie van premies en voorwaarden

9 aandachtspunten voor personalisatie van premies en voorwaarden

Op 8 juni 2021 kwam de AFM met negen aandachtspunten voor de verzekeringssector voor het op een persoon toesnijden (personaliseren) van premies en voorwaarden op basis van gedrag en data. De AFM ziet op basis van haar verkenning dat de toepassing van geavanceerde data-analyse voor gepersonaliseerde verzekeringspremies groeit. Dat brengt voordelen en risico's met zich mee.
Leestijd 
Auteur artikel Rick Sanders
Gepubliceerd 09 juli 2021
Laatst gewijzigd 09 juli 2021

De verkenning van de AFM over gepersonaliseerde premies en voorwaarden is hier vindbaar.

Voorbeelden van verzekeringen waarbij je tegenwoordig steeds meer personalisatie ziet zijn verzekeringen die rijgedrag of levensstijl meten. De AFM identificeert de volgende potentiële voordelen en risico's van personalised pricing:

Voordelen

  • Minder 'subsidiëring' van risicovol gedrag als er meer verfijning van premies is. Een deel van de consumenten zal de individuele beprijzing als eerlijker ervaren.
  • Lagere schadelast door beloning van risicomijdend gedrag.
  • Betere verzekerbaarheid op individueel niveau: individuele beprijzing kan moeilijk verzekerbare groepen alsnog verzekerbaar maken. 

Nadelen

  • Onverzekerbaarheid: het gebruik van geavanceerde beprijzingstechnieken kan leiden tot onverzekerbaarheid. Groepen verhoogde risicoprofielen kunnen worden geconfronteerde met hogere of zelf ondraagbare premies. 
  • Datakwaliteit en data als acceptatie- of betaalmiddel: consumenten kunnen zich gedwongen zien of voelen om data te delen, data kan een betaalmiddel worden waarbij minder welvarenden geen keuze hebben, en als data(-analyse en -algoritmes) biased zijn, kan dit leiden tot vertekende uitkomsten.
  • Intransparantie en verlies van vertrouwen: overzichtelijk vergelijken van producten wordt effectief onmogelijk, verlies van begrip van hoe gepersonaliseerde premies en polissen tot stand komen, en afnemend consumentenvertrouwen als maatschappelijk ongewenst gebruik wordt gemaakt van beprijzingstechnieken.
  • Creatie van een acceptatiedrempel: zelfs met volledige prijstransparantie kan er via acceptatie alsnog selectie plaatsvinden.
  • Concurrentiedruk boven het morele kompas: concurrentie kan het morele kader van de verzekeringssector overschaduwen door bijvoorbeeld winstgevende klanten te binden met beprijzingstechnieken.

9 aandachtspunten

Met de volgende negen aandachtspunten geeft de AFM haar visie om met oog voor de kansen van personalisatie de risico's te verkleinen, probeert zij zo bewustzijn op te wekken bij verzekeraars en wil zij een dialoog tussen marktpartijen opstarten.

Individuele verzekeraar
  1. Houd er rekening mee hoe toerekenbaar en beïnvloedbaar de gebruikte inputdata
    is;
  2. Weeg het klantbelang evenwichtig mee bij het gebruik van data om de premie mee
    te bepalen;
  3. Gebruik opgedane inzichten uit data bij een specifieke verzekering niet ook bij de
    beprijzing van andere verzekeringen;
  4. Maak van het delen van gedragsdata geen verplichting;
  5. Borg dat de kwaliteit van data en data-analyse hoog is en dat er zodoende nooit
    sprake kan zijn van ongeoorloofde (indirecte) discriminatie.
Sector & beleidsmakers
  1. Houd rekening met zowel de korte als de lange termijn;
  2. Transparantie en uitlegbaarheid kunnen helpen om het bewustzijn van klanten te
    vergroten;
  3. Borg de verzekerbaarheid van klanten;
  4. Een acceptatieplicht is een middel om verzekerbaarheid te borgen.

Voorbeelden

De AFM schetst in haar verkenning hypothetische casussen, waarbij de AFM in alle gevallen zich in beginsel zou kunnen beroepen op PARP-normen of de algemene zorgplicht voor verzekeraars.

Casus 1: hogere premie voor vaste klanten

Een verzekeraar biedt marktconforme prijzen aan voor een reisverzekering, waarbij de prijs
gebaseerd is op risicobepaling van de klant. Aan het einde van de looptijd bepaalt de verzekeraar
op basis van data-analyses welke klanten in haar portefeuille het minst geneigd zijn over te
stappen naar een concurrent (analoog aan het voorbeeld van de FCA en loyalty penalty, zie
hoofdstuk 3). Voor deze groep klanten verhoogt de verzekeraar de premies met een
buitenproportionele prijsverhoging, puur gebaseerd op de kans van overstappen. Wie toch niet
overstapt, zal immers wel betalen. De verdiende premie wordt gebruikt om de premies voor
nieuwe klanten te verlagen en deze zo te lokken. Andere verzekeraars zien zich in de strijd om
nieuwe klanten gedwongen deze techniek ook toe te passen.

Casus 2: bepalen van de maximale betalingsbereidheid

Een verzekeraar heeft een tool ingekocht van een externe pricing partij. De tool stelt de
verzekeraar in staat om de maximale betalingsbereidheid van individuele (potentiële) klanten te
bepalen. De verzekeraar past de tool toe op haar bestaande portefeuille en wanneer potentiële
nieuwe klanten zich melden op de website van de verzekeraar. Bij de laatste groep kijkt de
verzekeraar onder andere naar de cookies om te bepalen of de consument al naar andere partijen
heeft gekeken of op een vergelijkingswebsite heeft gezocht. Zo wordt de maximale
betalingsbereidheid ingeschat. Hier kan de premie overeenkomstig op worden afgestemd, door
een relatief lagere of juist hogere premie te vragen.

Casus 3: gepersonaliseerde polisvoorwaarden

Een aanbieder van reisverzekeringen, stelt de polisvoorwaarden gepersonaliseerd samen voor
iedere nieuwe klant. Er zijn dus geen vaste sets polisvoorwaarden meer. Voor een klant van 68
jaar, wordt de vergoeding voor een op vakantie verloren bril verlaagd van 500 naar 100 euro.
Voor een klant van 27 jaar die om drie uur ’s nachts de reisverzekering afsluit, wordt dekking bij
autoschade uit de polis verwijderd. Als het product om 10 uur ’s morgens wordt afgesloten, is
gedekte autoschade wel onderdeel van de polisvoorwaarden.

Casus 4: korting in ruil voor data

Een verzekeraar biedt een korting op verzekeringsproducten als klanten data met de verzekeraar
delen. Het gaat onder meer om het doorgeven van hun Facebook- en Instagram-account. Een
tweede verzekeraar voert voor alle klanten op de vervaldatum van hun polis een premieverhoging
door van 3%. Klanten kunnen deze premieverhoging tegengaan door data te delen. Een derde
verzekeraar stelt het delen van de genoemde data als voorwaarde om een product af te kunnen
sluiten.

Casus 5: risicoselectie op basis van prijs

Een verzekeraar van overlijdensriscoverzekeringen houdt de balans in haar portefeuille
nauwgezet in de gaten. Eigenlijk wil de verzekeraar voornamelijk lage risico’s aan zich binden.
Zodra een potentiële klant zich meldt via de website, tussenpersoon, of vergelijkingssite, vindt er
een risico-inschatting plaats. Wanneer een gemiddeld of hoog risicoprofiel zich meldt, wordt de
prijs excessief verhoogd, waardoor de partij zich zogenaamd uit de markt prijst en de klant zal
afhaken. Concurrenten nemen deze praktijk over. Dit leidt ertoe dat alleen de lage risicoprofielen
een betaalbare prijs krijgen en hogere risico’s de facto onverzekerbaar worden.