インドには 3 億人を超える自営業者がおり、労働力のほぼ 50% を占めています。この多様なグループには、ギグワーカー、中小企業経営者、フリーランサー、医師、弁護士、建築家などの独立した専門家などが含まれます。
自営業はインド最大の雇用源であり、経済の推進に重要な役割を果たしています。政府はさまざまな取り組みを通じて、自立の促進に注力しています。自営業者は巨額の貢献にもかかわらず、経済的保護を確保する上で、特に適切な定期生命保険に加入する上で大きな課題に直面しています。
自営業者が直面する課題
雇用主が提供する保険プランや定期収入から恩恵を受けることが多いサラリーマンとは異なり、自営業者は定期生命保険に加入する際にいくつかのハードルに直面します。主な課題には次のようなものがあります。
収入が不安定: 多くの自営業者は収入の変動を経験しています。たとえば、 キラナ 店主、弁護士、または小規模な作業場経営者は、経営状況に応じて月収が異なる場合があります。同様に、公認会計士 (CA) の収入は、納税申告シーズンには大幅に増加し、オフピーク月には減少する可能性があります。このような不正により、保険会社が適格性を評価する能力が複雑になります。
正式な文書の欠如：生命保険会社は通常、給与明細や所得税申告書などの正式な財務書類に基づいて個人の収入源を判断します。しかし、多くの自営業者はそのような書類を持っていないため、実際の収入を反映した保障を確保することが困難になっています。
高いリスクを認識：収入が不規則であるため、保険会社は自営業者の保険料支払い能力やヒューマン・ライフ・バリュー（HLV）に疑問を抱くようになりました。その結果、多くの人が拒否されたり、補償内容が不十分であったりすることがあります。
この排除的なアプローチにより、国民の大部分が十分な保険を受けられないか、無保険のままとなり、早すぎる死亡の場合に家族が経済的リスクにさらされることになります。この問題は、大都市圏以外の地域の女性にとって特に深刻であり、農村部の女性の 73.5%、都市部の女性の 43.2% が自営業をしています。
テクノロジーを活用してより良い引受業務を実現
保険業界は、顧客中心の課題に対処するために、人工知能とテクノロジー主導のソリューションをいち早く導入してきました。自営業セグメントにより良いサービスを提供するために、保険会社は代替データ ソースを自社の引受モデルに統合できます。
革新的なデータ活用: 銀行取引記録、GST 申告、UPI 支払い、その他のデジタル証跡は、ITR や給与明細などの従来の文書の代わりに使用できます。
AIを活用したリスクプロファイル：高度な AI モデルは、支出習慣、ローン返済履歴などのさまざまなデータ ポイントを評価して、総合的なリスク プロファイルを作成できます。このプロセスを自動化することで、保険会社は弁護士、CA、ギグワーカーなどの専門職特有の収入パターンを考慮できるようになります。
ダイナミックなプレミアム構造: 保険会社は、これらのパーソナライズされたリスク プロファイルに基づいて、個人の収入の季節性に合わせた動的な保険料設定を提供し、包括性を促進できます。
包括的な保険エコシステム
政策立案者、保険会社、金融機関は、この十分なサービスを受けられていない層の保険ニーズに優先順位を付けるために協力する必要があります。保険会社は画一的なモデルから脱却し、インドの自営業労働者の現実を反映した戦略を採用する必要がある。
しばしば「押し込み商品」とみなされる生命保険は、インドでは引き続き普及率が低く、3％程度にとどまっている。厳格な制度は、ますます経済的安全を求めるインドの自営業者を遠ざけるリスクがある。保険会社は、テクノロジーを活用した引受業務とカスタマイズされた保険を採用することで、 「2047 年までにすべての人に保険を」を達成するという IRDAI の野心的な目標に貢献できます。
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堅牢で包括的な保険エコシステムは、何百万もの人々の経済的安全を強化するだけでなく、国家のより安定した未来の構築にも役立ちます。
Sabyasachi Sarkar は、Go Digit Life Insurance の暫定 MD 兼 CEO です。表明された見解は個人的なものです。
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