Python kindlustuses: Aktuaarimudelisüsteemide loomine

Kindlustussektor, mis traditsiooniliselt toetub spetsialiseeritud tarkvarale ja keerukatele tabelitele, on läbimas märkimisväärset ümberkujundamist. Python, mitmekülgne ja võimas programmeerimiskeel, on esile kerkimas kriitilise tööriistana tugevate ja tõhusate aktuaarimudelisüsteemide loomisel. See artikkel uurib Pythoni kasutamise eeliseid kindlustuses, käsitleb peamisi teeke ja pakub praktilisi näiteid selle võimete illustreerimiseks.

Miks Python aktuaarimudeldamiseks?

Python pakub mitmeid eeliseid traditsiooniliste aktuaaritööriistade ees:

• Avatud lähtekood ja kulutõhus: Python on tasuta kasutamiseks ja levitamiseks, kaotades seega omandvara litsentsitasud. See on eriti kasulik väiksematele kindlustusettevõtetele ja piiratud eelarvega idufirmadele.
• Paindlikkus ja kohandatavus: Python võimaldab aktuaaridel luua kohandatud mudeleid vastavalt spetsiifilistele vajadustele, selle asemel et toetuda eelnevalt ehitatud funktsioonidele. See kohandatavuse tase on kriitilise tähtsusega keeruliste ja arenevate kindlustustoodete ning riskistsenaariumite lahendamisel.
• Integratsioon andmeteaduse tööriistadega: Python integreerub sujuvalt laia andmeteaduse teekide ökosüsteemiga, sealhulgas NumPy, Pandas, Scikit-learn ja TensorFlow. See võimaldab aktuaaridel kasutada masinõppe tehnikaid ennustavaks modelleerimiseks, riskihindamiseks ja pettuste avastamiseks.
• Parem koostöö ja läbipaistvus: Pythoni kood on kergesti jagatav ja auditeeritav, soodustades koostööd aktuaaride vahel ja parandades modelleerimisprotsesside läbipaistvust. Koodi saab versioonikontrollida tööriistadega nagu Git, mis veelgi parandab koostööd ja jälgitavust.
• Automatiseerimine ja tõhusus: Python suudab automatiseerida korduvaid ülesandeid, nagu andmete puhastamine, aruannete genereerimine ja mudeli valideerimine, vabastades aktuaarid keskenduma strateegilisematele tegevustele.
• Suur ja aktiivne kogukond: Pythonil on suur ja aktiivne arendajate kogukond, mis pakub ulatuslikku dokumentatsiooni, tuge ja hõlpsasti kättesaadavaid lahendusi levinud probleemidele. See on hindamatu väärtusega aktuaaridele, kes on Pythoniga algajad ja vajavad abi õppimisel ja rakendamisel.

Peamised Pythoni teegid aktuaarteaduse jaoks

Mitmed Pythoni teegid on aktuaarimudeldamiseks eriti kasulikud:

NumPy

NumPy on Pythoni numbrilise arvutuse põhiteek. See pakub tuge suurtele, mitmemõõtmelistele massiividele ja maatriksitele koos matemaatiliste funktsioonide kogumiga, et neid massiive tõhusalt käsitseda. Aktuaarimudelid hõlmavad sageli keerukaid arvutusi suurte andmekogumitega, muutes NumPy jõudluse seisukohalt oluliseks.

Näide: Tulevaste rahavoogude seeria nüüdisväärtuse arvutamine.

            
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}")

            

              
                Copy
              
            
          

Pandas

Pandas on võimas andmeanalüüsi teek, mis pakub andmestruktuure tabeliandmete tõhusaks salvestamiseks ja manipuleerimiseks. See pakub funktsioone andmete puhastamiseks, teisendamiseks, koondamiseks ja visualiseerimiseks. Pandas on eriti kasulik kindlustusandmekogumitega töötamisel, mis sisaldavad sageli mitmesuguseid andmetüüpe ja nõuavad ulatuslikku eeltöötlust.

Näide: Keskmise kahjuhüvitise summa arvutamine vanuserühma järgi.

            
import pandas as pd

# Sample insurance claim data
data = {
    'Age': [25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60],
    'ClaimAmount': [1000, 1500, 2000, 2500, 3000, 3500, 4000, 4500]
}

df = pd.DataFrame(data)

# Group by age and calculate the average claim amount
average_claim_by_age = df.groupby('Age')['ClaimAmount'].mean()

print(average_claim_by_age)

            

              
                Copy
              
            
          

SciPy

SciPy on teadusliku arvutuse teek, mis pakub laia valikut numbrilisi algoritme, sealhulgas optimeerimist, integreerimist, interpoleerimist ja statistilist analüüsi. Aktuaarid saavad SciPy'd kasutada selliste ülesannete jaoks nagu mudeliparameetrite kalibreerimine, tulevaste stsenaariumide simuleerimine ja statistiliste testide teostamine.

Näide: Monte Carlo simulatsiooni teostamine pankrotiohu tõenäosuse hindamiseks.

            
import numpy as np
import scipy.stats as st

# Parameters
initial_capital = 1000
premium_income = 100
claim_mean = 50
claim_std = 20
num_simulations = 1000
time_horizon = 100

# Simulate claims using a normal distribution
claims = np.random.normal(claim_mean, claim_std, size=(num_simulations, time_horizon))

# Calculate capital over time for each simulation
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]

# Calculate the probability of ruin
ruin_probability = np.mean(capital[:, -1] <= 0)

print(f"Probability of Ruin: {ruin_probability:.4f}")

            

              
                Copy
              
            
          

Scikit-learn

Scikit-learn on populaarne masinõppe teek, mis pakub tööriistu klassifitseerimiseks, regressiooniks, klasterdamiseks ja dimensiooni vähendamiseks. Aktuaarid saavad Scikit-learni kasutada ennustavate mudelite loomiseks hinnastamiseks, riskihindamiseks ja pettuste avastamiseks.

Näide: Lineaarregressioonimudeli loomine kahjuhüvitiste summade ennustamiseks kindlustusvõtja omaduste alusel.

            
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

# Sample insurance claim data
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)

# Prepare the data for the model
X = df[['Age', 'Income']]
y = df['ClaimAmount']

# Split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Create and train the linear regression model
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# Make predictions on the test set
y_pred = model.predict(X_test)

# Evaluate the model
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error: {mse:.2f}")

            

              
                Copy
              
            
          

Lifelines

Lifelines on Pythoni teek elulemuse analüüsimiseks. Elulemuse analüüs tegeleb ajaga sündmuse toimumiseni, mis on kindlustuse seisukohalt väga oluline (nt aeg surmani, aeg poliisi tühistamiseni). See hõlmab Kaplan-Meieri hinnanguid, Coxi proportsionaalse riski mudeleid ja palju muud.

            
import pandas as pd
from lifelines import KaplanMeierFitter
import matplotlib.pyplot as plt

# Sample data: time until event and whether the event occurred
data = {
    'duration': [5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40],
    'observed': [1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1]  # 1 = event occurred, 0 = censored
}
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()

            

              
                Copy
              
            
          

ActuarialUtilities

ActuarialUtilities on Pythoni katuspakett, mis on suunatud aktuaarteadusele. See võimaldab teil teostada ajaseeria arvutusi, aktuaarimatemaatika arvutusi ja palju muud.

            
from actuarialutilities.life_tables.actuarial_table import ActuarialTable

# Example: Create a simple life table
ages = range(0, 101)
lx = [100000 * (1 - (x/100)**2) for x in ages]

life_table = ActuarialTable(ages, lx, interest_rate=0.05)

# Print expected lifetime at age 20
print(life_table.ex(20))

            

              
                Copy
              
            
          

Põhilise aktuaarimudeli loomine Pythonis: Tähtajaline elukindlustus

Illustreerime, kuidas Pythonit saab kasutada lihtsa aktuaarimudeli loomiseks tähtajalise elukindlustuse jaoks. Arvutame üheaastase tähtajalise elukindlustuspoliisi puhasühekordse makse.

Eeldused:

• Kindlustatu vanus: 30 aastat
• Surmatõenäosus (q30): 0.001 (See väärtus pärineks tavaliselt suremustabelist. Demonstratsiooni eesmärgil kasutame lihtsustatud väärtust.)
• Intressimäär: 5%
• Kindlustussumma: 100 000

            
import numpy as np

# Assumptions
age = 30
q30 = 0.001  # Death probability at age 30
interest_rate = 0.05
coverage_amount = 100000

# Calculate the present value of the death benefit
discount_factor = 1 / (1 + interest_rate)
present_value_death_benefit = coverage_amount * discount_factor

# Calculate the expected present value of the death benefit
net_single_premium = q30 * present_value_death_benefit

print(f"Net Single Premium: {net_single_premium:.2f}")

            

              
                Copy
              
            
          

See lihtne näide demonstreerib, kuidas Pythonit saab kasutada tähtajalise elukindlustuspoliisi puhasühekordse makse arvutamiseks. Reaalses stsenaariumis kasutaksid aktuaarid keerukamaid suremustabeleid ja lisaksid täiendavaid tegureid, nagu kulud ja kasumimarginaalid.

Pythoni edasijõudnud rakendused kindlustuses

Lisaks põhilistele aktuaarsetele arvutustele kasutatakse Pythonit kindlustuses ka keerukamate rakenduste jaoks:

Ennustav modelleerimine

Pythoni masinõppe teegid võimaldavad aktuaaridel luua ennustavaid mudeleid mitmesugusteks eesmärkideks, sealhulgas:

• Hinnastamine: Kahjunõude tõenäosuse ennustamine kindlustusvõtja omaduste põhjal.
• Riskihindamine: Kõrge riskiga kindlustusvõtjate tuvastamine ja preemiate vastav kohandamine.
• Pettuste avastamine: Petturlike kahjunõuete avastamine ja kahjude vältimine.
• Kliendikao ennustamine: Kindlustusvõtjate tuvastamine, kes tõenäoliselt oma poliisid tühistavad, ja meetmete võtmine nende hoidmiseks.

Loomuliku keele töötlus (NLP)

Pythoni NLP teeke saab kasutada struktureerimata andmete, näiteks kahjunõuete kirjelduste ja klientide tagasiside, analüüsimiseks, et saada ülevaade klientide käitumisest ja parandada kahjunõuete menetlemist.

Pildituvastus

Pythoni pildituvastuse teeke saab kasutada visuaalsete andmete, näiteks kahjustatud vara fotode, töötlemise automatiseerimiseks, et kiirendada kahjunõuete lahendamist.

Robootiline protsessiautomatiseerimine (RPA)

Pythonit saab kasutada korduvate ülesannete, näiteks andmesisestuse ja aruannete genereerimise automatiseerimiseks, vabastades aktuaarid keskenduma strateegilisematele tegevustele.

Väljakutsed ja kaalutlused

Kuigi Python pakub aktuaarimudeldamiseks arvukalt eeliseid, on olemas ka mõned väljakutsed ja kaalutlused, mida tuleb meeles pidada:

• Õppimiskõver: Aktuaarid, kes on programmeerimises uued, võivad Pythoni kasutuselevõtul kokku puutuda õppimiskõveraga. Kuid aktuaaridele on Pythoni õppimisel abiks arvukad veebipõhised ressursid ja koolitused.
• Mudeli valideerimine: On ülioluline Pythonil põhinevaid mudeleid põhjalikult valideerida, et tagada nende täpsus ja usaldusväärsus. Aktuaarid peaksid oma mudelite valideerimiseks kasutama statistiliste testide ja valdkonnateadmiste kombinatsiooni.
• Andmekvaliteet: Aktuaarimudelite täpsus sõltub alusandmete kvaliteedist. Aktuaarid peaksid enne mudelite loomiseks kasutamist veenduma, et nende andmed on puhtad, täielikud ja täpsed.
• Regulatiivne vastavus: Aktuaarid peavad tagama, et nende Pythonil põhinevad mudelid vastavad kõigile asjakohastele regulatiivsetele nõuetele.
• Turvalisus: Tundlike andmetega töötamisel on oluline rakendada asjakohaseid turvameetmeid, et kaitsta volitamata juurdepääsu ja andmelekkete eest.

Globaalsed perspektiivid Pythoni kasutamisest kindlustuses

Pythoni kasutuselevõtt kindlustuses on globaalne trend. Siin on mõned näited selle kohta, kuidas Pythonit erinevates piirkondades kasutatakse:

• Põhja-Ameerika: Põhja-Ameerika juhtivad kindlustusettevõtted kasutavad Pythonit hinnastamiseks, riskijuhtimiseks ja pettuste avastamiseks.
• Euroopa: Euroopa kindlustusandjad kasutavad Pythonit Solvency II regulatsioonide täitmiseks ja oma kapitalijuhtimisprotsesside parandamiseks.
• Aasia-Vaikse ookeani piirkond: Insurtech idufirmad Aasia-Vaikse ookeani piirkonnas kasutavad Pythonit uuenduslike kindlustustoodete ja -teenuste arendamiseks.
• Ladina-Ameerika: Ladina-Ameerika kindlustusettevõtted võtavad Pythonit kasutusele oma tegevuse tõhususe parandamiseks ja kulude vähendamiseks.

Pythoni tulevik aktuaarteaduses

Pythonil on aktuaarteaduse tulevikus üha olulisem roll. Kuna андmed muutuvad hõlpsamini kättesaadavaks ja masinõppe tehnikad keerulisemaks, on Pythoni valdavad aktuaarid hästi varustatud, et tegeleda areneva kindlustusmaastiku väljakutsete ja võimalustega.

Siin on mõned trendid, mida jälgida:

• Suurenenud masinõppe kasutuselevõtt: Masinõpe integreeritakse üha enam aktuaarimudeldamisse, võimaldades aktuaaridel luua täpsemaid ja ennustavamaid mudeleid.
• Alternatiivsete andmeallikate suurem kasutus: Aktuaarid kasutavad alternatiivseid andmeallikaid, nagu sotsiaalmeedia andmed ja IoT andmed, et saada riskist terviklikum ülevaade.
• Pilvandmetöötlus: Pilvandmetöötlus pakub aktuaaridele juurdepääsu skaleeritavatele arvutusressurssidele ja täiustatud analüütikavahenditele.
• Avatud lähtekoodiga koostöö: Avatud lähtekoodiga kogukond jätkab Pythoni teekide ja tööriistade arendamisse panustamist aktuaarteaduse jaoks.

Rakendatavad teadmised

Pythoni aktuaarteaduses kasutuselevõtuks kaaluge neid rakendatavaid teadmisi:

• Investeerige koolitusse: Pakkuge aktuaaridele võimalusi õppida Pythoni ja andmeteaduse oskusi.
• Julgustage eksperimenteerimist: Looge eksperimenteerimise ja innovatsiooni kultuur, kus aktuaarid saavad uurida Pythoni uusi rakendusi.
• Looge kogukond: Soodustage Pythoni kasutajate kogukonda aktuaariosakonnas, et jagada teadmisi ja parimaid tavasid.
• Alustage väikeselt: Alustage väikesemahuliste projektidega, et näidata Pythoni väärtust ja luua hoogu.
• Võtke omaks avatud lähtekood: Panustage avatud lähtekoodiga kogukonda ja kasutage Pythoni arendajate kollektiivseid teadmisi.

Järeldus

Python muudab kindlustussektorit, pakkudes aktuaaridele võimsa ja paindliku tööriista aktuaarimudelisüsteemide loomiseks. Kasutades Pythonit ja selle rikkalikku teekide ökosüsteemi, saavad aktuaarid parandada oma tõhusust, täpsust ja koostööd ning edendada innovatsiooni kindlustussektoris. Kuna kindlustusmaastik areneb edasi, on Python hädavajalik tööriist aktuaaridele, kes soovivad olla esirinnas.