Python за застраховане: Изграждане на системи за актюерско моделиране

Застрахователната индустрия, традиционно разчитаща на специализиран софтуер и сложни електронни таблици, претърпява значителна трансформация. Python, универсален и мощен език за програмиране, се очертава като решаващ инструмент за изграждане на стабилни и ефективни системи за актюерско моделиране. Тази статия изследва предимствата на използването на Python в застраховането, обсъжда ключови библиотеки и предоставя практически примери, които илюстрират неговите възможности.

Защо Python за актюерско моделиране?

Python предлага няколко предимства пред традиционните актюерски инструменти:

• Отворен код и рентабилност: Python е безплатен за използване и разпространение, елиминирайки разходите за лицензиране, свързани със собственически софтуер. Това е особено полезно за по-малки застрахователни компании и стартиращи фирми с ограничени бюджети.
• Гъвкавост и персонализиране: Python позволява на актюерите да изграждат персонализирани модели, съобразени със специфичните нужди, вместо да разчитат на предварително изградени функционалности. Това ниво на персонализиране е от решаващо значение за справяне със сложни и развиващи се застрахователни продукти и рискови сценарии.
• Интеграция с инструменти за наука за данните: Python безпроблемно се интегрира с огромна екосистема от библиотеки за наука за данните, включително NumPy, Pandas, Scikit-learn и TensorFlow. Това позволява на актюерите да използват техники за машинно обучение за прогнозно моделиране, оценка на риска и откриване на измами.
• Подобрено сътрудничество и прозрачност: Кодът на Python е лесен за споделяне и одитиране, насърчавайки сътрудничеството между актюерите и подобрявайки прозрачността на процесите на моделиране. Кодът може да бъде контролиран на версии, използвайки инструменти като Git, което допълнително подобрява сътрудничеството и проследимостта.
• Автоматизация и ефективност: Python може да автоматизира повтарящи се задачи, като почистване на данни, генериране на отчети и валидиране на модели, освобождавайки актюерите да се съсредоточат върху по-стратегически дейности.
• Голяма и активна общност: Python има голяма и активна общност от разработчици, предоставяща обширна документация, поддръжка и лесно достъпни решения на често срещани проблеми. Това е безценно за актюерите, които са нови в Python и се нуждаят от помощ при обучението и внедряването.

Ключови Python библиотеки за актюерска наука

Няколко Python библиотеки са особено полезни за актюерско моделиране:

NumPy

NumPy е основният пакет за числени изчисления в Python. Той осигурява поддръжка за големи, многоизмерни масиви и матрици, заедно с колекция от математически функции за ефективно опериране с тези масиви. Актюерските модели често включват сложни изчисления върху големи набори от данни, което прави NumPy от съществено значение за производителността.

Пример: Изчисляване на настоящата стойност на серия от бъдещи парични потоци.

import numpy as np discount_rate = 0.05 cash_flows = np.array([100, 110, 120, 130, 140]) discount_factors = 1 / (1 + discount_rate)**np.arange(1, len(cash_flows) + 1) present_value = np.sum(cash_flows * discount_factors) print(f"Present Value: {present_value:.2f}")

Pandas

Pandas е мощна библиотека за анализ на данни, която предоставя структури от данни за ефективно съхраняване и манипулиране на таблични данни. Той предлага функции за почистване на данни, трансформация, агрегиране и визуализация. Pandas е особено полезен за работа със застрахователни набори от данни, които често съдържат различни типове данни и изискват обширна предварителна обработка.

Пример: Изчисляване на средната сума на иска по възрастова група.

import pandas as pd # Примерни данни за застрахователни искове data = { 'Age': [25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60], 'ClaimAmount': [1000, 1500, 2000, 2500, 3000, 3500, 4000, 4500] } df = pd.DataFrame(data) # Групиране по възраст и изчисляване на средната сума на иска average_claim_by_age = df.groupby('Age')['ClaimAmount'].mean() print(average_claim_by_age)

SciPy

SciPy е библиотека за научни изчисления, която предоставя широка гама от числени алгоритми, включително оптимизация, интегриране, интерполация и статистически анализ. Актюерите могат да използват SciPy за задачи като калибриране на параметри на модела, симулиране на бъдещи сценарии и извършване на статистически тестове.

Пример: Извършване на симулация на Монте Карло за оценка на вероятността от фалит.

import numpy as np import scipy.stats as st # Параметри initial_capital = 1000 premium_income = 100 claim_mean = 50 claim_std = 20 num_simulations = 1000 time_horizon = 100 # Симулиране на искове, използвайки нормално разпределение claims = np.random.normal(claim_mean, claim_std, size=(num_simulations, time_horizon)) # Изчисляване на капитала във времето за всяка симулация capital = np.zeros((num_simulations, time_horizon)) capital[:, 0] = initial_capital + premium_income - claims[:, 0] for t in range(1, time_horizon): capital[:, t] = capital[:, t-1] + premium_income - claims[:, t] # Изчисляване на вероятността от фалит ruin_probability = np.mean(capital[:, -1] <= 0) print(f"Probability of Ruin: {ruin_probability:.4f}")

Scikit-learn

Scikit-learn е популярна библиотека за машинно обучение, която предоставя инструменти за класификация, регресия, клъстеризация и намаляване на размерността. Актюерите могат да използват Scikit-learn за изграждане на прогнозни модели за ценообразуване, оценка на риска и откриване на измами.

Пример: Изграждане на модел на линейна регресия за прогнозиране на сумите на исковете въз основа на характеристиките на притежателите на полици.

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error # Примерни данни за застрахователни искове data = { 'Age': [25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60], 'Income': [50000, 60000, 70000, 80000, 90000, 100000, 110000, 120000], 'ClaimAmount': [1000, 1500, 2000, 2500, 3000, 3500, 4000, 4500] } df = pd.DataFrame(data) # Подготовка на данните за модела X = df[['Age', 'Income']] y = df['ClaimAmount'] # Разделяне на данните на тренировъчен и тестов набор X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Създаване и обучение на модела на линейна регресия model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # Правене на прогнози върху тестовия набор y_pred = model.predict(X_test) # Оценка на модела mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print(f"Mean Squared Error: {mse:.2f}")

Lifelines

Lifelines е Python библиотека за анализ на оцеляването. Анализът на оцеляването се занимава с времето до настъпване на дадено събитие, което е много важно за застраховането (напр. време до смърт, време до анулиране на полица). Той включва Kaplan-Meier оценители, модели на пропорционална опасност на Cox и др.

import pandas as pd from lifelines import KaplanMeierFitter import matplotlib.pyplot as plt # Примерни данни: време до събитие и дали събитието е настъпило data = { 'duration': [5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40], 'observed': [1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1] # 1 = събитието е настъпило, 0 = цензурирано } df = pd.DataFrame(data) # Fit Kaplan-Meier model kmf = KaplanMeierFitter() kmf.fit(df['duration'], event_observed=df['observed']) # Print survival probabilities print(kmf.survival_function_) # Plot survival function kmf.plot_survival_function() plt.title('Kaplan-Meier Survival Curve') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Survival Probability') plt.show()

ActuarialUtilities

ActuarialUtilities е всеобхватен пакет в Python, насочен към актюерската наука. Той ви позволява да обработвате изчисления на времеви серии, актюерски математически изчисления и много други.

from actuarialutilities.life_tables.actuarial_table import ActuarialTable # Пример: Създаване на проста таблица на смъртността ages = range(0, 101) lx = [100000 * (1 - (x/100)**2) for x in ages] life_table = ActuarialTable(ages, lx, interest_rate=0.05) # Отпечатване на очакваната продължителност на живота на 20-годишна възраст print(life_table.ex(20))

Изграждане на основен актюерски модел в Python: срочна застраховка живот

Нека илюстрираме как Python може да се използва за изграждане на прост актюерски модел за срочна застраховка живот. Ще изчислим нетната еднократна премия за едногодишна полица за срочна застраховка живот.

Предположения:

• Възраст на застрахованото лице: 30 години
• Вероятност за смърт (q30): 0.001 (Тази стойност обикновено идва от таблица на смъртността. За демонстрация ще използваме опростена стойност.)
• Лихвен процент: 5%
• Размер на покритието: 100 000

import numpy as np # Предположения age = 30 q30 = 0.001 # Вероятност за смърт на 30-годишна възраст interest_rate = 0.05 coverage_amount = 100000 # Изчисляване на настоящата стойност на обезщетението при смърт discount_factor = 1 / (1 + interest_rate) present_value_death_benefit = coverage_amount * discount_factor # Изчисляване на очакваната настояща стойност на обезщетението при смърт net_single_premium = q30 * present_value_death_benefit print(f"Net Single Premium: {net_single_premium:.2f}")

Този прост пример демонстрира как Python може да се използва за изчисляване на нетната единична премия за полица за срочна застраховка живот. В реален сценарий актюерите биха използвали по-сложни таблици на смъртността и биха включили допълнителни фактори като разходи и маржове на печалба.

Разширени приложения на Python в застраховането

Освен основните актюерски изчисления, Python се използва в застраховането за по-напреднали приложения:

Прогнозно моделиране

Библиотеките за машинно обучение на Python позволяват на актюерите да изграждат прогнозни модели за различни цели, включително:

• Ценообразуване: Прогнозиране на вероятността от иск въз основа на характеристиките на притежателя на полицата.
• Оценка на риска: Идентифициране на притежателите на полици с висок риск и съответно коригиране на премиите.
• Откриване на измами: Откриване на измамни искове и предотвратяване на загуби.
• Прогнозиране на оттока на клиенти: Идентифициране на притежателите на полици, които е вероятно да анулират своите полици, и предприемане на стъпки за задържането им.

Обработка на естествен език (NLP)

Библиотеките за NLP на Python могат да се използват за анализ на неструктурирани данни, като разкази за искове и обратна връзка от клиенти, за да се получи представа за поведението на клиентите и да се подобри обработката на искове.

Разпознаване на изображения

Библиотеките за разпознаване на изображения на Python могат да се използват за автоматизиране на обработката на визуални данни, като снимки на повредено имущество, за да се ускори уреждането на искове.

Роботизирана автоматизация на процеси (RPA)

Python може да се използва за автоматизиране на повтарящи се задачи, като въвеждане на данни и генериране на отчети, освобождавайки актюерите да се съсредоточат върху по-стратегически дейности.

Предизвикателства и съображения

Въпреки че Python предлага многобройни предимства за актюерско моделиране, има и някои предизвикателства и съображения, които трябва да имате предвид:

• Крива на обучение: Актюерите, които са нови в програмирането, може да се сблъскат с крива на обучение при приемането на Python. Въпреки това, има много онлайн ресурси и обучителни курсове, които да помогнат на актюерите да научат Python.
• Валидиране на модела: От решаващо значение е да се валидират старателно моделите, базирани на Python, за да се гарантира тяхната точност и надеждност. Актюерите трябва да използват комбинация от статистически тестове и експертни познания в областта, за да валидират своите модели.
• Качество на данните: Точността на актюерските модели зависи от качеството на основните данни. Актюерите трябва да гарантират, че техните данни са чисти, пълни и точни, преди да ги използват за изграждане на модели.
• Съответствие с нормативните изисквания: Актюерите трябва да гарантират, че техните модели, базирани на Python, отговарят на всички приложими нормативни изисквания.
• Сигурност: Когато работите с чувствителни данни, е важно да приложите подходящи мерки за сигурност, за да се предпазите от неоторизиран достъп и нарушения на данните.

Глобални перспективи за Python в застраховането

Приемането на Python в застраховането е глобална тенденция. Ето някои примери за това как Python се използва в различни региони:

• Северна Америка: Водещи застрахователни компании в Северна Америка използват Python за ценообразуване, управление на риска и откриване на измами.
• Европа: Европейските застрахователи използват Python, за да спазват разпоредбите на Solvency II и да подобрят процесите си за управление на капитала.
• Азиатско-тихоокеански регион: Insurtech стартиращи фирми в Азиатско-тихоокеанския регион използват Python, за да разработват иновативни застрахователни продукти и услуги.
• Латинска Америка: Застрахователните компании в Латинска Америка приемат Python, за да подобрят оперативната си ефективност и да намалят разходите.

Бъдещето на Python в актюерската наука

Python е готов да играе все по-важна роля в бъдещето на актюерската наука. Тъй като данните стават все по-лесно достъпни, а техниките за машинно обучение стават по-усъвършенствани, актюерите, които са опитни в Python, ще бъдат добре подготвени да се справят с предизвикателствата и възможностите на развиващия се застрахователен пейзаж.

Ето някои тенденции, които трябва да наблюдавате:

• Повишено приемане на машинно обучение: Машинното обучение ще бъде все по-интегрирано в актюерското моделиране, което ще позволи на актюерите да изграждат по-точни и прогнозни модели.
• По-голямо използване на алтернативни източници на данни: Актюерите ще използват алтернативни източници на данни, като данни от социални медии и данни от IoT, за да получат по-задълбочено разбиране на риска.
• Изчисления в облак: Изчисленията в облак ще предоставят на актюерите достъп до мащабируеми изчислителни ресурси и инструменти за разширен анализ.
• Сътрудничество с отворен код: Общността с отворен код ще продължи да допринася за разработването на Python библиотеки и инструменти за актюерската наука.

Действащи прозрения

За да възприемете Python в актюерската наука, обмислете тези действащи прозрения:

• Инвестирайте в обучение: Предоставете на актюерите възможности да научат Python и умения за наука за данните.
• Насърчавайте експериментирането: Създайте култура на експериментиране и иновации, където актюерите могат да изследват нови приложения на Python.
• Изградете общност: Насърчавайте общност от потребители на Python в рамките на актюерския отдел, за да споделяте знания и най-добри практики.
• Започнете от малко: Започнете с малки проекти, за да демонстрирате стойността на Python и да изградите инерция.
• Възприемете отворен код: Допринесете за общността с отворен код и използвайте колективните знания на Python разработчиците.

Заключение

Python трансформира застрахователната индустрия, като предоставя на актюерите мощен и гъвкав инструмент за изграждане на системи за актюерско моделиране. Като възприемат Python и неговата богата екосистема от библиотеки, актюерите могат да подобрят своята ефективност, точност и сътрудничество и да стимулират иновациите в застрахователната индустрия. Тъй като застрахователният пейзаж продължава да се развива, Python ще бъде незаменим инструмент за актюерите, които искат да останат пред кривата.