保険スコア

保険スコア（保険信用スコアとも呼ばれる）は、特定の信用報告書の特性に基づく数値ポイント システムです。保険スコアは信用力を測るものではなく、リスクを予測するためのものであるため、融資の決定に使用される金融信用スコアとは直接関係がありません。保険会社は保険スコアを引受の決定や保険料の請求額の決定に部分的に使用します。保険スコアは、個人向け商品ライン、つまり住宅所有者保険や自家用乗用車保険に適用され、通常は他の分野では適用されません。

保険スコアリング モデルは、信用報告書の要素の選択から構築され、保険金請求および収益性データと組み合わせて、数値式またはアルゴリズムを作成します。スコアリング モデルは、考慮のために選択された要素とポイント割り当ての重み付けに関して、保険会社および各事業ライン (住宅所有者または自動車など) に固有の場合があります。保険信用スコアは信用力を測ることを目的としていないため、一般的に金融習慣と選択 (つまり、最も古いアカウントの経過年数、過去 24 か月間の照会数、総残高と総限度額の比率、開いている小売クレジットカードの数、残高が限度額の 75% を超える回転式口座の数など) に焦点を当てています。したがって、金融信用スコアが高く、支払い履歴が優れた消費者でも、保険スコアが低くなる可能性があります。保険会社は、収益性と損失リスクの予測因子として、引受および価格設定の決定において信用報告書の情報を考慮します。

さまざまな研究により、信用ベースの保険スコアと収益性または損失リスクとの間には強い関係があることがわかっています。スコアは、無事故の運転記録や保険金請求がない場合など、他の情報がほとんどまたはまったく存在しない場合に一般的に最も予測力があります。過去の請求、ポイント、またはその他の同様の情報が記録されている場合は、通常、スコアよりも個人履歴の方が予測力があります。保険会社は、運転経験、過去の請求、車両年式などの他の要素とともに信用レポート情報を考慮し、消費者のリスクプロファイルの全体像を描き、保険料率を設定します。信用ベースの保険スコアと保険全体の収益性および損失との相関関係は、異論の余地がありません。

保険の価格設定や引受における信用情報の利用については激しい論争が繰り広げられている。保険信用スコアリングの支持者には、保険会社、米国保険数理士会（AAA）^[1] 、保険情報協会（III）^{[2] 、および}フェア・アイザック^{[3] [4]}やトランスユニオン^[5]などの信用調査機関がある。積極的な反対者には、多くの州の保険局や規制当局、および経済正義センター^{[6] 、}米国消費者連盟[ ^7]、全米消費者法律センター^{[8] 、テキサス・ウォッチ[9]などの}消費者保護団体がある。保険業界によるロビー活動が成功した結果、信用スコアリングはほぼすべての州で合法となっている。ハワイ州は、個人向け自動車の引受および評価における信用情報の利用を全面的に禁止しており、他の州も制限を設けている。^[10]また、いくつかの州がこの慣行を禁止または制限しようとしたが、失敗している。全米保険監督官協会は、保険スコアと損失の間に相関関係が存在することを認めているが、消費者に対する信用レポートのメリットはまだ確立されていないと主張している。^[11]

保険信用スコアリング モデルは、ほとんどの場合、独自のものであり、企業秘密であると見なされています。設計者は、モデルが保険市場で競争上の優位性をもたらす可能性があること、または計算が一般に知られている場合、消費者が提供する情報を変更して結果を変更しようとする可能性があることなど、いくつかの理由から、モデルを公開しないようにしたいと考えています。したがって、保険信用スコアリング モデルの詳細については、公開されている情報はほとんどありません。

• 保険数理研究として、ジェームズ・モナハン（ACAS MAAA）による「個人信用履歴が個人保険の損失実績に与える影響」が出版されている。 ^[12]
• オールステートは、民間乗用車信用スコアリングモデルであるISM7（NI）スコアカード（「NI」は照会が考慮されないことを示す）を公開している。^[13]

信用ベースの保険スコア：自動車保険の消費者への影響、連邦取引委員会による議会への報告書。^[14] この調査では、保険信用スコアがリスクの効果的な予測因子であることが判明しました。また、アフリカ系アメリカ人とヒスパニックは最低信用スコアで大幅に過剰に代表され、最高信用スコアで大幅に過小代表されているのに対し、白人とアジア人はスコア全体でより均等に分散していることが示されました。信用スコアは各民族グループ内のリスクを予測することも判明し、連邦取引委員会（FTC）は、スコアリングモデルはレッドラインの単なる代理ではないと結論付けました。FTCは、消費者に対する保険スコアのメリットを評価するためのデータがほとんどないと述べました。この報告書は、米国消費者連盟、全国公正住宅連盟、全国消費者法律センター、経済正義センターの代表者から、保険業界から提供されたデータに依存しており、そのデータは検証されていないとして異議を唱えられました。^[15]

個人信用履歴が個人保険の損失実績に与える影響、ジェームズ・モナハンACAS MAAA著。^[12]この保険数理研究では、17万件の保険記録と信用報告書の情報を照合し、過去の損失率と信用報告書のさまざまな要素との相関関係を示しました。

個人向け保険における信用履歴の利用：全米保険監督官協会、米国アクチュアリー会、損害保険商品・価格設定・市場委員会リスク分類小委員会への報告書。^[1]

オハイオ州の住宅所有者保険における保険会社の信用スコアリングの利用：オハイオ州公民権委員会への報告書、経済正義センターのバーニー・バーンバウム氏による。^[16]コンサルティングエコノミストのバーニー・バーンバウム氏は、保険の信用スコアリングは本質的に消費者に対して不公平であり、基本的なリスク分類の原則に違反していると主張している。

保険信用スコアリング：不公平な慣行、経済正義センター。^[17]この報告書は、保険スコアリングは本質的に不公平であり、貧困層や少数派コミュニティの消費者に不均衡な影響を与え、消費者の合理的な行動や健全な財務管理慣行を罰し、支払い履歴とは無関係な貸し手のビジネス上の決定を罰し、恣意的な慣行であり、基本的な保険メカニズムと保険に関する公共政策の目標を損なうと主張しています。

自動車保険と住宅所有者保険における信用スコアリングの利用、ミシガン州知事、議会、およびミシガン州民への報告書、フランク・M・フィッツジェラルド、金融保険サービス局長。^[18] この報告書では、業界、代理店、消費者、その他の利害関係者の視点が検討されています。結論として、保険信用スコアリングはミシガン州法の範囲内であることが判明しました。

テキサス州の保険会社による信用情報の利用、第79回議会への報告書、テキサス州保険局。^[19]この調査では、異なる人種/民族グループ間で信用スコアに一貫した違いがあることが判明しました。白人とアジア人は黒人やヒスパニックよりもスコアが高いことがわかりました。所得レベルの違いは人種/民族グループほど顕著ではありませんでしたが、高所得レベルの平均信用スコアは低所得および中所得レベルのものよりも優れていました。この調査では、総計で信用スコアと請求経験の間に強い関係があることがわかりました。2002年、テキサス州保険局は信用スコアリングに関連する苦情をピーク時に600件受け取ったが、その後減少し、年間300件に落ち着きました。

アラスカ州の保険信用スコアリング、アラスカ州、コミュニティ経済開発省、保険部。^[20]この調査では、さまざまな収入と民族的背景を持つ消費者に不平等な影響があることが示唆されました。具体的には、高収入地域と白人の割合が高い地域では、信用スコアリングの影響が最も少なかった。調査に利用できるデータは限られていたが、アラスカ州は、公衆を保護するために信用スコアリングに一定の制限を設けることが適切であると判断した。

• 保険情報協会信用保険ファクトシート

• 保険スコアリングの真実、www.InsuranceScored.com
• 保険会社は信用スコアのルールで非難される、ハーブ・ワイズバウム、MSNBC の Con$umerMan (2010 年 1 月)
• ワシントン州コミッショナー、保険会社の信用スコアの利用を批判、Insurance Journal（2010 年 7 月）
• 注意！自動車保険の裏に隠された秘密のスコア、消費者レポート（2006 年 8 月）