ตัวแบบการจำแนกกลุ่มคู่กรณีฝ่ายผิดที่ไม่มีประกันภัยเพื่อประเมินความเสี่ยงเกี่ยวกับพฤติกรรมการจ่ายคืนค่าสินไหมทดแทน

ปัญหาหนึ่งที่พบในการดำเนินงานธุรกิจประกันภัยรถยนต์ในปัจจุบัน คือ การติดตามเรียกค่าสินไหม
ทดแทนคืนจากคู่กรณี (ฝ่ายผิด) ที่ไม่มีประกันภัย ซึ่งพบว่า ในหลายกรณี มักเรียกติดตามคืนได้ยาก เนื่องจาก
คู่กรณีฯ บ่ายเบี่ยง และการดำเนินการฟ้องตามกฎหมายนั้นอาจมีค่าใช้จ่ายที่ไม่คุ้มต่อการดำเนินการ ทำให้ทาง
บริษัทฯ ต้องสูญเสียงบประมาณในส่วนนี้เป็นปริมาณที่ไม่น้อยในแต่ละปี และยังมีแนวโน้มที่จะสูงขึ้นเรื่อย ๆ
อีกด้วย ดังนั้น โครงงานนี้จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อสร้างตัวแบบการจำแนกกลุ่มคู่กรณี (ฝ่ายผิด) ที่ไม่มีประกันภัย
ตามพฤติกรรมการจ่ายคืนค่าสินไหมทดแทน โดยใช้ข้อมูลการติดตามเรียกคืนค่าสินไหมฯ จากคู่กรณี (ฝ่ายผิด)
ที่ไม่มีประกันฯ ของบริษัทประกันวินาศภัยแห่งหนึ่ง ในช่วงปี พ.ศ. 2560 - 2564 จำนวนรวม 11,493 เคลม
โดยมีขั้นตอนและผลลัพธ์ของการดำเนินการดังนี้ 1) ศึกษาหาปัจจัยที่ส่งผลต่อพฤติกรรมการจ่าย/ไม่จ่ายคืนค่า
สินไหมฯ โดยทำการเปรียบเทียบผลลัพธ์จากหลาย ๆ ตัวแบบ พบว่า ตัวแบบของการถดถอยโลจิสติคมี
ประสิทธิภาพสูงที่สุด (พื้นที่ใต้โค้งอาร์โอซี (ROC) เฉลี่ย = 0.6605) โดยมีปัจจัยที่ส่งผลทั้ง 8 ปัจจัย ได้แก่
ภาคที่เกิดเหตุ ประเภทรถของคู่กรณี ยี่ห้อรถของคู่กรณี ช่วงอายุของคู่กรณี บริการซ่อม สถานการณ์โควิด ค่า
สินไหมทดแทน และค่าดัชนีผู้บริโภคทั่วไปในขณะนั้น 2) ทำการจัดกลุ่ม (ระบุกลุ่ม) คู่กรณีฯ ทั้งหมด โดยใช้ตัว
แปรจัดกลุ่ม ได้แก่ สัดส่วนค่าสินไหมฯ ที่เรียกคืนได้ และขั้นตอนการติดตามที่เรียกคืนได้ พบว่า สามารถจัด
กลุ่มคู่กรณีฯ ออกได้เป็น 3 กลุ่ม ได้แก่ กลุ่มที่ 1 “จ่ายได้ ไม่เรื่องเยอะ”, กลุ่มที่ 2 “จ่ายไม่ครบ แต่จบไว” และ
กลุ่มที่ 3 “ตามจนเหนื่อย ก็ไม่จ่าย” และ 3) เปรียบเทียบประสิทธิภาพของตัวแบบจำแนกกลุ่มจากจำนวน
ทั้งหมด 5 ตัวแบบ ด้วยเมทริกซ์ข้อผิดพลาด (Confusion Matrix) ในที่นี้ ตัวแปรตามคือ กลุ่มคู่กรณีฯ ที่ได้
จากขั้นตอนที่ 2) และตัวแปรอิสระที่ใช้ในการจำแนกกลุ่ม ได้แก่ ทั้ง 8 ปัจจัยที่ได้จากขั้นตอนที่ 1) โดยผล
ปรากฏว่า ตัวแบบต้นไม้ตัดสินใจ อัลกอริทึมแบบจำแนกและแบบถดถอย (CART) มีความแม่นยำในการ
จำแนกกลุ่มอยู่ที่ 50.55% และมีความไวในการค้นหาคู่กรณีกลุ่มที่ 2 และกลุ่มที่ 3 (สองกลุ่มที่บริษัทฯ ต้อง
หาทางวางแผนเพื่อเพิ่มยอดเรียกคืน) สูงที่สุดอยู่ที่ 27.05% และ 38.45% ตามลำดับ