보험 요율 계산기

알림을 주지 못해 생긴 폐사를 보상하는 상품의 적정 보험료를 계산합니다.

먼저 알아야 할 것

월 1만원에 어항 가치 전액을 보상하는 구조는 성립하지 않습니다.

손해율
176%
합산비율
211%
연간 손익
-1.34억원

가격을 시장이 정한다면 보험사가 움직일 수 있는 축은 가격이 아니라 보장 범위입니다. 같은 모델에서 1사고당 보상한도를 100만원으로 제한하면 월 1만원이 성립합니다. 손해액이 로그정규 분포를 따르므로 한도를 자르면 두꺼운 꼬리가 함께 잘려 기대 지급액이 급격히 줄어들기 때문입니다.

가정을 바꿔보기

아래 값은 전부 가정입니다. 실제 사고 통계와 계약자 포트폴리오가 없으므로, 이 계산기의 쓸모는 정답을 말하는 데 있지 않고 어디서 상품이 깨지는지 보여주는 데 있습니다.

1만원
85%

우리 알고리즘이 사고를 사전에 잡아내는 비율. 이 값이 곧 보험 원가다.

어항 가치의 10%
0.35회/년
1사고당 보상한도
이 조합은 성립합니다
가입자 수
1,000건
연 수입보험료
1.20억원
기대 지급액
7,188만원
손해율
59.9%
합산비율
94.9%
파산확률
0.00%
기대 이익
612만원
99% 필요자본
1,269만원

어항 가치 구간별 요율

실제 판매는 단일 가격이 아니라 이 표로 합니다.

구간어항 가치보상한도월 보험료
1구간담수100만원100만원5,571원
2구간담수300만원100만원7,765원
3구간해수600만원100만원1만원
4구간해수1,000만원100만원2만원
5구간해수2,000만원100만원2만원

탐지 성능이 곧 원가

지급 사유가 되는 것은 “어항 사고”가 아니라 “우리가 놓친 어항 사고”입니다. 그래서 알고리즘 개선이 곧바로 원가 절감이 됩니다. 다른 보험 상품에는 없는 구조입니다.

  • 60%
    1만원
  • 70%
    1만원
  • 80%
    1만원
  • 85%
    1만원
  • 90%
    9,964원
  • 95%
    9,273원

계산 방법

  1. 1. 사고 빈도 — 연간 사고 건수를 포아송 분포로 둡니다. 다만 지급 사유는 우리가 놓친 사고뿐이므로 유효 빈도는 λ × (1 − 재현율 × 대응성공률) 입니다.
  2. 2. 손해액 — 사고당 손해액을 로그정규로 둡니다. 중앙값은 어항 가치의 35%, σ=0.95 로 꼬리를 두껍게 잡았습니다. 고가 산호나 브리딩 개체가 한 번에 죽는 경우가 실제로 존재하기 때문입니다.
  3. 3. 지급액 — 자기부담금과 보상한도를 적용한 min(max(X − d, 0), L) 의 기댓값을 구합니다. 이 값은 로그정규 절단적률의 닫힌 형태로 정확히 계산됩니다.
  4. 4. 영업보험료 (순보험료 + 고정비) / (1 − 변동사업비율 − 목표이익률)
  5. 5. 최적화 — 파산확률 1% 이하, 합산비율 100% 이하를 제약으로 두고 기대이익을 최대화하는 가격을 찾습니다. 가입자 수는 가격탄력성으로 변합니다.

이 화면은 닫힌 형태로 즉시 계산합니다. 같은 모델을 몬테카를로 20만 회로 돌리는 Python 스크립트가 scripts/insurance_pricing.py 에 있고, 두 구현이 일치하는지는 단위 테스트가 확인합니다.