康納曼《雜訊》:保險理賠的「金髮姑娘價格」,就像抽籤般令人不安

康納曼《雜訊》:保險理賠的「金髮姑娘價格」,就像抽籤般令人不安
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我們想讓你知道的是

對營利組織來說,雜訊的問題可能非常嚴重,結果讓充滿雜訊的決策造成很大的損失。我們協助保險公司的經驗有助於解釋為什麼我們常常看不到雜訊的問題,並了解該怎麼做才能解決問題。

文:丹尼爾.康納曼(Daniel Kahneman)、奧利維.席波尼(Olivier Sibony)、凱斯.桑思汀(Cass R. Sunstein)

系統雜訊

我們會對雜訊這個主題感興趣,並不是因為碰到像刑事司法體系那樣高潮迭起的案例。其實,我們碰到的案例可說是純屬意外,因為牽涉其中的保險公司,剛好是我們當中兩個人所屬顧問公司的客戶。

當然,不是每個人都對保險業感興趣。但我們發現,對營利組織來說,雜訊的問題可能非常嚴重,結果讓充滿雜訊的決策造成很大的損失。我們協助保險公司的經驗有助於解釋為什麼我們常常看不到雜訊的問題,並了解該怎麼做才能解決問題。

保險公司的主管總是在衡量「促進判斷達到一致」(亦即減少雜訊)的潛在價值。他們希望代表公司的人員在做出重要的財務決策時,盡可能意見一致。每一個人都認為這樣的一致性是好的。然而,每一個人也都同意,他們的判斷不可能完全一致,因為判斷並非制式,而且含有主觀的成分。因此,雜訊是無可避免的。

關於雜訊問題到底有多大,每一個人的看法也有所不同。這家保險公司主管原本懷疑雜訊對公司來說是個重大的問題。幸好,他們同意透過一種簡單的實驗來找尋答案,也就是我們所謂的雜訊審查,這點非常值得讚揚。結果讓他們大吃一驚,這個案例正是雜訊問題的一個完美例證。

抽籤創造的雜訊

在任何大公司,很多專業人員在公司授權下所做的判斷,與公司利益息息相關。例如,保險公司雇用很多核保人員,他們會依據財務風險提出保費的報價給投保人,例如銀行擔心因為詐欺或魔鬼交易(rogue trading)*而導致巨額虧損,因此向保險公司投保。保險公司也雇用理賠人員來計算未來的理賠成本,並與申請理賠者交涉。

每一家保險公司的大型分支機構都有數名合格的核保人員。如果有人想要知道報價,公司會指派剛好有空的人去做。其實,挑選決定報價的特定核保人員,就跟抽籤決定沒什麼兩樣。

保費確切的金額對公司有重大影響。如果保費高,客戶也願意接受的話,對公司來說是有利的。但保費高也有將業務拱手讓給競爭對手的風險。保費低的話,客戶的接受度會比較高,但對公司也比較不利。以任何風險而言,都有所謂的「金髮姑娘價格」(Goldilocks price),也就是剛剛好,既不會太高,也不會太低。一大群專業人士判斷出來的平均價格,可能和金髮姑娘價格相差無幾。不管高於或低於這個價格都得付出代價,這就是為何判斷充滿雜訊,判斷的差異會損害公司利益。

理賠人員的工作也會影響公司的財務。例如,有一名工人因為職災右手殘廢,永遠無法復原,因而申請失能理賠。公司於是指派一名理賠人員負責這個案子,就像指派核保人員一樣,因為這個理賠人員正好有空,所以承辦此案。理賠人員蒐集關於案件的事實證據,估算最後的理賠金額。同一名理賠人員也必須負責與理賠申請人的代理人進行協商,確保申請人獲得保單條款承諾的理賠給付,同時也得保護公司,讓公司不會付出過多的理賠金。

早期的估價很重要,因為這為理賠人員未來與申請人的協商設定一個隱性目標。在法律上,保險公司有義務為每一筆理賠案件預留預計成本(亦即有足夠的現金得以支付)。

同樣的,從公司的角度來看,理賠金額最好符合金髮姑娘原則。保險公司提出的理賠金額不一定會被申請人接受。如果保險公司提出的給付金額太少,申請人可能會延請律師,將保險公司告上法院。反之,如果理賠準備金過多,理賠人員可能會輕易同意請求人的要求。因此,理賠人員的判斷對公司來說很重要,而且對申請人而言甚至更重要。

在此,我們用抽籤這個詞是為了強調在選擇核保人員和理賠人員時,機運所產生的作用。在保險公司的正常運作中,一名專業人員被指派負責某一個案件,沒有人知道如果換另一個人會有什麼樣的結果。

抽籤有其作用,不一定是不公平的。不管大學選課這種幸運的事,或是兵役抽籤這種倒楣的事,我們都會透過抽籤來分配。這樣的抽籤是有目的的,至於我們提到的抽籤找人來做判斷,並沒有分配任何東西,只會產生不確定性。想像一下,有一家保險公司的核保人員沒有雜訊問題,設定的保費總是很適當,但是一個隨機裝置介入了,使得客戶真正看到的保費報價與實際報價不同。顯然,這種抽籤沒有任何正當的道理。就專業判斷而言,若是結果取決於隨機挑選出的人是誰,這樣的系統也沒有道理可言。

利用雜訊審查,揭露系統雜訊

用抽籤的方式指派某一個法官來量刑,或是挑選某一個射擊手代表團隊射擊,都會產生變異,但這種變異是不可見的。雜訊審查,例如對聯邦法官的量刑所做的審查,是揭露雜訊的一種方式。在這樣的審查中,同一個案件會由很多人進行評估,如此一來就可以看出評估的差異。

由於核保人員和理賠人員都是根據書面資料來做判斷,因此特別適合做這樣的審查。為了準備雜訊審查,保險公司的主管為每一個小組(包括核保人員和理賠人員)建構五個具有代表性的案件,並附上詳細描述。員工必須獨立評估其中的兩、三個案例。沒有人告知他們這個研究的目的在於調查他們判斷的差異。

在繼續閱讀之前,不妨想想,你會如何回答以下的問題:在一家營運良好的保險公司,如果隨機挑選兩位核保人員和理賠人員,你預期他們對同一個案件估計的金額會有多大的差異?明確的說,兩人估算的差異會是平均值的多少百分比?


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所謂現代化智慧 IT,所有工程師最希望的境界,莫過於只要輕鬆點幾下設定,系統就會自動跑起來,管理者再也不用隨時待命在機台旁邊,從此工作悠哉又快樂!儘管這樣情境還沒到來,但隨著敏捷式開發的流行,除了 DevOps 人員,有越來越多開發者將 CI/CD 概念融入到工作流程當中,例如從 build code、執行 unit test、到部署應用程式。

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上述種種反覆步驟自動化執行,也就能提昇服務品質、主動通知開發人員以減輕人力負擔,讓專案服務能持續運作。

其中,GitLab 是執行 CI/CD 常用的工具之一,也是開發者使用程式碼儲存庫的地方。為了讓 GitLab Runner 在雲端快速實踐 CI/CD,《AWS 開發者系列》透過影片分享,如何在 Amazon EKS(Elastic Kubernetes Services)上使用 GitLab 創建自動化部署。

以下節錄工作坊影音內容,幫助開發者快速理解如何運用 Amazon EKS 的高可用性且安全的叢集,將修補、部署節點、更新等關鍵任務,全部做到自動化設定。同時影片也會示範 Amazon EKS 搭配 GitLab 如何展開自動部署,幫助工程團隊實踐 CI/CD 價值。

Amazon EKS 對容器管理輕鬆簡單、維運省時省力

容器化服務越來越興盛,當容器(Container)越來越多,在複雜的微服務(Microservice)系統環境之下,運維團隊的管理成本可能相對會增加不少,為了有效調度容器部署, 導入Kubernetes 無疑是近年企業熱門的話題之一。

建構 Kubernetes Cluster 流主要可區分兩大塊,一是安排容器調度的Control Plane、另一則是容器運行時需要用到的 Worker Node。

Control Plane 裡面涵蓋有儲存狀態的 ETCD、CoController manager 、Scheduler 的調度管理、甚至是操作時進行互動的 APIServer,若是自己創建 的 Kubernetes Cluster ,需要自己安裝這些元件,後續仍需要對 Control Plane 進行相關管理、維護、升級工作。為了減少上述 Components 的繁複維護,在透過 AWS EKS 代管的 Kubernete Control Plane 部可以獲得以下三大好處。

Amazon EKS 一鍵式部署,展現三大優勢

第一,Amazon EKS代管的 Control Plane實踐了跨AZ的高可用部署,使用者不需要擔心單一節點故障的風險。

第二,Amazon EKS 支持至少四個 Kubernetes版本,持續跟進每季 CNCF 的發佈,同時 EKS 也完全符合上游 CNCF 規範。

第三,部署 Amazon EKS 之後,可直接使用 AWS 平台上現成的服務工具,在安全性管理、網路設定方面,可以做到無縫整合。

最後 AWS 台灣解決方案架構師也提到,若想在容器環境進行 CI/CD 及應用程式的管理,可以進一步透過 IaC 整合部署 Amazon EKS 叢集,透過使用 Console、把 EKS 變成 Cloudformation 的模板、使用 AWS 所開發出來的 eksctl.io、或指令是採用 AWS CDK 可以讓開發者用自身熟悉的語言,在 AWS 平台整合 CI/CD 工具進行維運及部署 EKS。

打造第一個在 AWS 上的應用程式

了解 Amazon EKS 整合 GitLab ,獲得三面向價值

對開發者而言,想把 Amazon EKS 整合到 CI/CD 工具之一的 GitLab 平台上,可以看到那些實際的優勢?

在 DevOps 開發者示範工作坊當中,GitLab 資深解決方案架構師指出,GitLab 使用到 Kubernetes 技術,主要有三種搭配方法,包含 GitLab Server、GitLab Runner、以及創建 Deployment Environment。

本次示範教學會主要聚焦在 GitLab Runner 如何採取 Auto-scaled 方式進行 Build、Test、Package Apps;以及在 Deployment Environment 運用 Kubernetes 技術,做到 Auto Deploy、Review App。

正因為 Amazon EKS 能夠在 DevOps 過程提供所需要的彈性計算資源,幫助開發者在 GitLab 平台上面獲得以下三個層次的優勢:

  • 在 GitLab 內建的部署工作流程當中,自動生成整套 CI/CD 最佳實踐腳本。
  • Review App 過程,從 Merge Request 中可直接訪問應用程式 /App 的 UI 介面,並且根據 Git branch 名稱、專案名稱,自動生成 Review App 的 URL,以及在 Merge 前的最後防線進行 Approval 檢查。
  • 加速 CI/CD 流水線,GitLab Runner 運行時候還可藉由 Amazon EKS Cluster 進行 Auto-scaled 的支援。

Amazon EKS 整合 GitLab ,需要兩大流程

影片最後,GitLab 資深解決方案架構師示範如何把 Amazon EKS 整合至 GitLab 執行 Auto Deploy,主要可分為兩大區塊流程,第一部分聚焦在 Amazon EKS cluster 的設置,第二部分則執行 Auto Deploy 設置。

第一塊可拆分為四個階段,首先教學怎麼創建 EC2 節點的 EKS cluster,第二階段示範把 EKS Cluster 連接到開發者的 GitLab Instance、Group 或 Project,下一步則使用 Cluster Management Project Template 創建一個 Cluster Management Project,以及最後一階段透過 Cluster Management Project 自帶的 Helm Chart,安裝在 Cluster 所需要的內建 App。

第二塊執行 Auto Deploy 設置,針對需要部署的 App 創建一個 GitLab Project,接著再把 gitlab-ci.yml 添加到 Project,並從 Web IDE 選擇及導入 Auto Deploy 的 CI 模版,讓 GitLab 自動生成最佳實踐的整套流水線。

幫助開發者更了解 Amazon EKS 整合 GitLab 的 QA 系列

Q:使用 Amazon EKS 之後,如何更有效率或優化資源去配置 Worker Node 的機器數量,以及如何有效空管開發維運的成本?

A:Kubernetes 除了本身有 HPA(Horizontal Pod Autoscaling)可根據使用程度自動調整資源流量,另外也能延伸使用 AWS Auto Scaling 方案,針對可擴展資源去設定自動擴展管理。另外在成本管控,雖然 Amazon EKS 會收取額外管理費用,但可透過 AWS 平台的 Calculato r計算每個 EKS 的價格,你會發現自動化部署及管理的費用,相對工程師人力的成本更加便宜。

Q:越來越多客戶考慮把現有 Application 變成容器部署,大多是爲了加快部署的效率,那麼變成容器模式之後,對 CI/CD 的工作流程有什麽影響嗎?

A:運用容器技術最直接的效果,可以讓應用程式的環境更一致化,例如 testing 環節、stage production,讓容器避開一些差異問題。至於 CD 部分要 delivery 一些 usage 不太一樣的時候,容器會幫忙做配置,所以 CI/CD 對容器的效益是相輔相成的。

Q: 客戶在開發流程漸漸會把 Infrastructure 變成代碼或文檔,是不是可以把程式碼跟現有的應用程式的 CI/CD 流水線整合在一起,達到一套完整的 CI/CD 部署流程?

A:觀察目前市場作法,主要分成兩個階段去做整體部署。如果規模比較小的團隊,會把 Infrastructure 代碼跟 App 代碼分開,在管理上會比較靈活;如果企業規模比較大,會有另外一個 Infrastructure 團隊來控制部署事情,這種情况之下,APP 的項目會生成一個 APP package,主要做到 delivery 這個階段爲止。而 Infrastructure 的項目會指定把需要版本的文檔,部署到他們的 Kubernetes Cluster。

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