保險降低了風險聚集中不相關風險的水平。在某種程度上，風險是不相關的(即統計上獨立的)，聚合將減少領導者的風險誤差項以抵消差異。聚集不改變標的物的損失程度。然而，由分布方差度量的累積損失風險可以減少聚集，而且，個體風險統計是獨立的。對於統計上獨立的風險，總風險的總和小於單個風險的總和。風險的降低來自於大量執法經驗的聚合作用。根據這壹現象，損失概率密度函數傾向於圍繞樣本數的增加而變化，即集中。大量的法律意味著隨著越來越多的人擁有保險，
具有相同值的獨立風險，這增加了每個人生成的風險預測的準確性。預測精度的提高來自於預期結果風險方差的降低。
保險行業中的許多討論——尤其是法律文獻中的討論——描述了使用聚合函數來減少“利差”，即“利差風險”或“利差損失”，而不是風險隱喻。然而，這對於區分大量的保險公司和基於假設的損失是很重要的。
喬治神父湖222號
考慮效用水平或分配偏好以及雇傭投保人的大量人口，以降低抵消風險的風險水平。最重要的區別在於，只要這些損失和相應的風險是真正獨立的，它們的聚合不僅轉移或擴散，降低了損失對個險的影響，也降低了低於以往單個風險池總額的風險水平。