Чому важливо реагувати до того, як стало пізно

        Більшість рішень у страхових компаніях приймаються після того, як ризик уже реалізувався: збитковість зросла, скарг стало більше, резерви довелося доформовувати, канал продажів виявився токсичним. Але ключ до стійкості — не в швидкості реагування, а у випередженні подій. Для цього існує концепція ранніх тригерів ризику — тобто таких показників, які змінюються до того, як відбувається небажаний ефект.

       Не потрібно складного програмного забезпечення. Часто достатньо одного Excel-файлу, в якому закладено 10–15 умов типу «якщо X > Y — тоді дія D«. Але ці умови мають бути влучними. Бо вміння відстежити f(x) — функцію впливу показника на фінансовий результат — сильніше за 100 сторінок звітності.

1. Що таке ранні тригери ризиків — і чому вони важливі

Ранній тригер ризику — це конкретний числовий показник, який починає відхилятись раніше, ніж настає основна проблема. Наприклад:

• збільшення частоти збитків по одному агенту → за 2 місяці до стрибка загальної збитковості в регіоні;
• погіршення середнього часу врегулювання → за місяць до сплеску скарг;
• зростання відмов у клієнтів віком 18–22 роки → за квартал до репутаційної кризи в соцмережах.

Ранній тригер — це не сигнал тривоги, це сигнал для дії. Він дозволяє:

• адаптувати андеррайтинг або ціноутворення ще до втрати прибутковості,
• посилити контроль ще до регуляторного штрафу,
• скоригувати комунікацію ще до інформаційного вибуху.

Цінність тригерів — у часі. Це як гальма в машині: важливо не те, що ти можеш зупинитись, а те, на якій відстані від перешкоди ти це зробиш.

2. Як знайти правильні f(x): не просто цифри, а сенс

Тригер має сенс лише тоді, коли ми чітко розуміємо, як він впливає на фінансовий результат. Тобто його потрібно не просто зафіксувати в таблиці, а зв’язати з функцією впливу — f(x).

Поганий приклад:
«Кількість заяв на виплату зросла». — І що далі?

Хороший приклад:
f(x) = частота збитків × середній збиток × витрати → зменшення технічного прибутку.
Тригер: якщо частота > 4% у портфелі, де план було 3,2% — ми в мінусі через 2 місяці.

Це означає:

• ми не просто моніторимо цифру — ми розуміємо, що вона означає для прибутку,
• і ми діємо на випередження, доки ще є час не тільки скорочувати витрати, а й адаптувати підхід.

Приклад 1: збитковість через агентську мережу
f(x) = частка збиткових заяв × середній розмір збитку × комісія.
Тригер: якщо збитковість агентів > 90% 2 місяці поспіль — зниження КВ на 3 п.п.
→ Компанія таким чином зменшує притік ризикових клієнтів через фінансову мотивацію.

Приклад 2: зростання судових витрат
f(x) = середній розмір виплати по судових кейсах / загальний обсяг виплат.
Тригер: якщо > 12% — запуск перегляду практик врегулювання або посилення досудового супроводу.

Ідея проста: кожен тригер повинен «зшиватися» з ризик-апетитом. Ми не просто дивимося на цифру, а маємо заздалегідь визначений поріг, після якого «режим роботи змінюється».

3. Де в страховій компанії ховаються хороші тригери

Не всі метрики підходять. Деякі змінюються запізно, інші — занадто “шумні”. Але у типовій страховій компанії принаймні 5 напрямів, де можна впровадити якісні тригери вже зараз:

1. Андеррайтинг
   – частота збитків нових клієнтів у перші 30 днів;
   – збитковість по регіонах / марках авто / агентських каналах.
2. Продажі
   – середній чек клієнта × коефіцієнт пролонгації;
   – перекіс портфеля у сторону ризикових авто/водіїв.
3. Врегулювання
   – середній термін обробки заяви;
   – частка заяв без фото / з відхиленням часу ДТП від дати укладення.
4. Клієнтський досвід
   – кількість скарг на 1000 договорів;
   – середній NPS у проблемних регіонах.
5. Репутаційний фон
   – кількість негативних згадок у ЗМІ / на форумах;
   – зростання частки звернень до МТСБУ або регулятора.

Приклад 3: авто зі “скрутками” і тоталами
У базі видно: авто віком понад 25 років дають у 2,5 рази більше тотальних збитків.
Тригер: якщо частка таких авто в портфелі > 15%, переглядається політика прийняття — або ж вводиться спеціальний тариф.

Приклад 4: репутаційна криза через один процес
Протерміновані виплати > 30 днів по регіону X > 10% →
→ вмикається публічна реакція, пояснення у соцмережах, компенсаційна програма.
Не після скарг, а до того, як почалося «хейтерство» в інтернеті.

4. Excel-панель — найпростіший інструмент для ранніх тригерів

Не потрібні системи за мільйони гривень.  Добре збудована Excel-панель або Google Sheet може бути ефективнішою за красивий дашборд без дії.

Що має бути в такій панелі:

Це — управлінська матриця f(x) → дія. Що особливо важливо: вказати відповідального, ідеально з ім’ям.

Як її зробити:

1. Щотижневий Excel-файл, де формули автоматично порівнюють значення з лімітами.
2. У кольорах — не “ризики”, а стан рішення (зелений — все гаразд, жовтий — увага, червоний — дія).
3. Додати колонку “коли востаннє перевірено” — щоб було видно, чи тригер реально використовується.
4. Зробити фільтр: “Показати тільки червоні/жовті” — щоб фокусуватися лише на потрібному.

Цей формат простий, але потужний. Ним може користуватись будь-який керівник або менеджер продукту.

5. Як вбудувати тригери у фреймворк рішень компанії

Щоб панель не стала ще одним файлом, треба забити тригери в алгоритми рішень компанії.

Формат: “Якщо Х > Y — запускається дія D”

Ось приклади алгоритмів, які працюють:

📌 Продажі
«Якщо коефіцієнт збитковості по каналу Z > 100% протягом 2 місяців → автоматичне замороження пролонгації + службова записка до андеррайтингу».

📌 Агенти
«Якщо агент згенерував >10 збиткових кейсів у сегменті «авто до 2000 року» → змінити бонусну схему до індивідуального перегляду».

📌 PR
«Якщо зафіксовано >3 негативних згадки у Facebook щодо врегулювання протягом 7 днів → готується аналітика + публічна відповідь до 48 годин».

📌 Резерви
«Якщо середній строк врегулювання перевищив 45 днів по регіону → додаткове коригування RBNS на 8% + перевірка службою врегулювання».

Що ще важливо:

• Кожен тригер — має “власника”. Тобто не просто “маркетинг”, а “Марина, керівник каналів продажу”.
• Оновлення щотижня або раз на місяць — залежно від процесу.
• Якщо тригер спрацьовує регулярно — значить, або межа ліміту неправильна, або процес не працює.
• Рішення за замовчуванням (default action): коли нема часу — система вже “знає”, що робити.

6. Як побудувати свою систему f(x): покроково і з прикладами

Крок 1. Визначте ключові фінансові метрики

Не потрібно починати з усього одразу. Виберіть 3–4 метрики, які прямо впливають на фінансовий результат:

• Loss ratio (коефіцієнт збитковості)
• Середній розмір збитку
• Частота заяв
• Рівень скарг/відмов
• Комісійні витрати

Крок 2. Побудуйте базову формулу f(x)

f(x) = частота × середній збиток + витрати + волатильність

Приклад 1:
f(x) = 3,2% × 48 000 грн + 15% КВ + 10% волатильності = очікуваний технічний тариф
Якщо премія < f(x) — тригер для перегляду.

Приклад 2:
f(x) = кількість скарг / кількість договорів
Якщо >1,5% — перегляд сервісної моделі або обмеження продажів через канал.

Крок 3. Накладіть ліміт — тобто межу

Це не прогноз, а допустимий максимум, після якого починається дія.

Наприклад:
• Середній збиток > 60 000 грн по агенту → зупинка роботи.
• NPS < 50 по регіону → стратегічна ініціатива по сервісу.

Крок 4. Призначте відповідального та алгоритм дій

Приклад:
Тригер: збитковість у Х-каналі > 90% 2 місяці поспіль
Власник: керівник продажів
Дія: службова записка, перегляд бонусів, обмеження авто до 2000 року

Крок 5. Занесіть у просту таблицю

Зробіть першу версію панелі. В Excel, без автоматизації, але щоби її відкривали щотижня.

7. Чому для ОСЦПВ це не просто важливо — а життєво необхідно

    У ринку ОСЦПВ немає розкоші обирати “кращих клієнтів” — це масовий продукт з регуляторним тиском і високою конкуренцією. У таких умовах:

• Кожна десята гривня збитку б’є по маржі.
• Кожна затримка реакції веде до портфельної деградації.
• Кожен агент із 120% loss ratio «з’їдає» п’ятьох хороших.

Особливості ОСЦПВ, які вимагають f(x)-підходу:

• Обмежені тарифи. Діапазон зміни ціни — вузький, тому важливо не допускати в портфель «токсичних» клієнтів.
• Стандартизований продукт. Немає великої різниці в покритті, тому управління портфелем — єдина конкурентна перевага.
• Висока частота дрібних збитків. Один великий неочевидний шаблон шахрайства може коштувати річного прибутку.

Що буде, якщо не використовувати ранні тригери?

     Компанія бачить, що в листопаді кількість збитків подвоїлась у певному районі. Але тригеру немає. Рішення відкладається до кінця кварталу. За цей час портфель набирає ще +10% збитковості, й на момент перегляду — ситуація вже стала системною.
Замість управління — реакція. Замість прибутку — збиток.

8. 12 прикладів f(x)-тригерів, які можна впровадити вже завтра

Ці приклади — не фантазія, а спроба дати вам просту таблицю з умовою “якщо X, тоді Y” на основі досвіду ОСЦПВ.

Порада: виберіть 3 з них, запишіть у Excel, і перевіряйте щотижня. Не потрібна складна система — потрібна реакція.

9. З чого почати, якщо ресурсів обмаль, а хочеться “вже”

      Навіть без системи Business Intelligence, без автоматизації, без Data Science — f(x)-підхід можна запустити з одним аналітиком і Excel’ем.

Покрокова інструкція:

1. Обрати 5 метрик, які впливають на прибуток (збитковість, премії, частота, розмір збитку, скарги).
2. Для кожної визначити f(x) — що відбувається, якщо показник змінюється.
3. Встановити межу, після якої необхідна дія.
4. Назначити відповідального, хто реагує.
5. Оновлювати щотижня вручну — навіть це вже в рази краще за реакцію постфактум.

Чого не робити:

• Не будувати одразу складну модель на 50 змінних — вона ніколи не буде завершена.
• Не чекати автоматизації — Excel достатньо для перших 3 місяців.
• Не перетворювати тригери на “поради” — якщо написано діяти, має бути дія.

10. Висновки: ризик-менеджмент, який змінює поведінку

     Ця стаття — не про Excel, не про BI-системи, не про чергову модну методологію. Вона — про те, як ризик-менеджмент може реально впливати на поведінку бізнесу. Не після звітів. Не через квартал. А тут і зараз.

Якщо ризик-функція:

• лише моніторить та звітує,
• збирає ризики в матрицю без впливу на рішення,
• описує ризик словами «високий/низький» без цифр і дій — тоді це не ризик-менеджмент, а адміністративна рутина.

Справжній ризик-менеджмент — це коли ти:

• бачиш зміну f(x),
• маєш межу (ліміт),
• маєш прописану дію,
• і ця дія запускається до того, як збиток реалізується.

      Це про управління, а не контроль. Про зміни, а не оцінки. Про систему реакції, яка не чекає кризи, а попереджає її.

        І навіть якщо для цього потрібен лише Excel і трохи сміливості, — значить, це вже початок системного підходу.