Python-vakuutukset: Aktuaarimallinnusjärjestelmien rakentaminen

Vakuutusteollisuus, joka on perinteisesti luottanut erikoistuneisiin ohjelmistoihin ja monimutkaisiin laskentataulukoihin, on kokemassa merkittävän muutoksen. Python, monipuolinen ja tehokas ohjelmointikieli, on nousemassa ratkaisevaksi työkaluksi vankkojen ja tehokkaiden aktuaarimallinnusjärjestelmien rakentamisessa. Tässä artikkelissa tarkastellaan Pythonin käytön etuja vakuutusalalla, käsitellään keskeisiä kirjastoja ja annetaan käytännön esimerkkejä sen ominaisuuksien havainnollistamiseksi.

Miksi Python aktuaarimallinnukseen?

Python tarjoaa useita etuja perinteisiin aktuaarityökaluihin verrattuna:

• Avoin lähdekoodi ja kustannustehokas: Python on vapaasti käytettävissä ja levitettävissä, mikä poistaa kaupallisiin ohjelmistoihin liittyvät lisenssimaksut. Tämä on erityisen hyödyllistä pienemmille vakuutusyhtiöille ja startup-yrityksille, joilla on rajalliset budjetit.
• Joustavuus ja mukautettavuus: Pythonin avulla aktuaarit voivat rakentaa mukautettuja malleja, jotka on räätälöity erityistarpeisiin, sen sijaan, että he luottaisivat valmiisiin toimintoihin. Tämä mukautustaso on kriittinen monimutkaisten ja kehittyvien vakuutustuotteiden ja riskiskenaarioiden käsittelyssä.
• Integraatio datatieteen työkalujen kanssa: Python integroituu saumattomasti laajaan datatieteen kirjastojen ekosysteemiin, mukaan lukien NumPy, Pandas, Scikit-learn ja TensorFlow. Tämän avulla aktuaarit voivat hyödyntää koneoppimistekniikoita ennakoivaan mallinnukseen, riskinarviointiin ja petosten havaitsemiseen.
• Parannettu yhteistyö ja läpinäkyvyys: Python-koodi on helposti jaettavissa ja auditoitavissa, mikä edistää aktuaarien välistä yhteistyötä ja parantaa mallinnusprosessien läpinäkyvyyttä. Koodia voidaan versioida Gitin kaltaisilla työkaluilla, mikä parantaa entisestään yhteistyötä ja jäljitettävyyttä.
• Automatisointi ja tehokkuus: Python voi automatisoida toistuvia tehtäviä, kuten tiedon puhdistusta, raporttien luontia ja mallin validointia, vapauttaen aktuaarit keskittymään strategisempiin toimiin.
• Suuri ja aktiivinen yhteisö: Pythonilla on suuri ja aktiivinen kehittäjäyhteisö, joka tarjoaa laajan dokumentaation, tuen ja helposti saatavilla olevia ratkaisuja yleisiin ongelmiin. Tämä on korvaamatonta aktuaareille, jotka ovat uusia Pythonin käyttäjiä ja tarvitsevat apua oppimiseen ja toteutukseen.

Keskeiset Python-kirjastot aktuaaritieteelle

Useat Python-kirjastot ovat erityisen hyödyllisiä aktuaarimallinnuksessa:

NumPy

NumPy on peruspaketti numeeriseen laskentaan Pythonissa. Se tarjoaa tuen suurille, moniulotteisille taulukoille ja matriiseille sekä kokoelman matemaattisia funktioita, jotka toimivat näissä taulukoissa tehokkaasti. Aktuaarimallit sisältävät usein monimutkaisia laskelmia suurissa tietojoukoissa, mikä tekee Numpysta välttämättömän suorituskyvyn kannalta.

Esimerkki: Tulevien kassavirtojen sarjan nykyarvon laskeminen.

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 on tehokas data-analyysikirjasto, joka tarjoaa tietorakenteita taulukkomuotoisen datan tehokkaaseen tallentamiseen ja käsittelyyn. Se tarjoaa ominaisuuksia tiedon puhdistamiseen, muuntamiseen, yhdistämiseen ja visualisointiin. Pandas on erityisen hyödyllinen vakuutusaineistojen kanssa työskentelyssä, jotka sisältävät usein erilaisia ​​datatyyppejä ja vaativat laajaa esikäsittelyä.

Esimerkki: Keskimääräisen korvausmäärän laskeminen ikäryhmittäin.

import pandas as pd # Esimerkki vakuutuskorvausdatasta data = { 'Age': [25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60], 'ClaimAmount': [1000, 1500, 2000, 2500, 3000, 3500, 4000, 4500] } df = pd.DataFrame(data) # Ryhmittele iän mukaan ja laske keskimääräinen korvausmäärä average_claim_by_age = df.groupby('Age')['ClaimAmount'].mean() print(average_claim_by_age)

SciPy

SciPy on tieteellisen laskennan kirjasto, joka tarjoaa laajan valikoiman numeerisia algoritmeja, mukaan lukien optimointi, integrointi, interpolointi ja tilastollinen analyysi. Aktuaarit voivat käyttää SciPyä tehtäviin, kuten malliparametrien kalibrointiin, tulevien skenaarioiden simulointiin ja tilastollisten testien suorittamiseen.

Esimerkki: Monte Carlo -simulaation suorittaminen konkurssin todennäköisyyden arvioimiseksi.

import numpy as np import scipy.stats as st # Parametrit initial_capital = 1000 premium_income = 100 claim_mean = 50 claim_std = 20 num_simulations = 1000 time_horizon = 100 # Simuloi vahinkoja normaalijakauman avulla claims = np.random.normal(claim_mean, claim_std, size=(num_simulations, time_horizon)) # Laske pääoma ajan mittaan jokaiselle simulaatiolle 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] # Laske konkurssin todennäköisyys ruin_probability = np.mean(capital[:, -1] <= 0) print(f"Probability of Ruin: {ruin_probability:.4f}")

Scikit-learn

Scikit-learn on suosittu koneoppimiskirjasto, joka tarjoaa työkaluja luokitteluun, regressioon, klusterointiin ja ulottuvuuden pienentämiseen. Aktuaarit voivat käyttää Scikit-learnia ennakoivien mallien rakentamiseen hinnoittelua, riskinarviointia ja petosten havaitsemista varten.

Esimerkki: Lineaarisen regressiomallin rakentaminen korvausmäärien ennustamiseksi vakuutuksenottajan ominaisuuksien perusteella.

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 # Esimerkki vakuutuskorvausdatasta 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) # Valmistele data mallia varten X = df[['Age', 'Income']] y = df['ClaimAmount'] # Jaa data harjoitus- ja testijoukkoihin X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Luo ja kouluta lineaarinen regressiomalli model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # Tee ennusteita testijoukossa y_pred = model.predict(X_test) # Arvioi malli mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print(f"Mean Squared Error: {mse:.2f}")

Lifelines

Lifelines on Python-kirjasto elinaika-analyysia varten. Elinaika-analyysi käsittelee aikaa, kunnes jokin tapahtuma sattuu, mikä on erittäin merkityksellistä vakuutuksille (esim. aika kuolemaan, aika, kunnes vakuutus peruutetaan). Se sisältää Kaplan-Meier-estimaattorit, Coxin suhteellisen vaaran mallit ja paljon muuta.

import pandas as pd from lifelines import KaplanMeierFitter import matplotlib.pyplot as plt # Esimerkkidata: aika tapahtumaan ja tapahtuiko tapahtuma data = { 'duration': [5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40], 'observed': [1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1] # 1 = tapahtuma sattui, 0 = sensuroitu } df = pd.DataFrame(data) # Sovita Kaplan-Meier-malli kmf = KaplanMeierFitter() kmf.fit(df['duration'], event_observed=df['observed']) # Tulosta eloonjäämistodennäköisyydet print(kmf.survival_function_) # Piirrä eloonjäämisfunktio kmf.plot_survival_function() plt.title('Kaplan-Meierin eloonjäämiskäyrä') plt.xlabel('Aika') plt.ylabel('Eloonjäämistodennäköisyys') plt.show()

ActuarialUtilities

ActuarialUtilities on Pythonin kattopaketti, joka on suunnattu aktuaaritieteelle. Sen avulla voit käsitellä aikasarjalaskelmia, aktuaarimatematiikan laskelmia ja paljon muuta.

from actuarialutilities.life_tables.actuarial_table import ActuarialTable # Esimerkki: Luo yksinkertainen kuolleisuustaulu ages = range(0, 101) lx = [100000 * (1 - (x/100)**2) for x in ages] life_table = ActuarialTable(ages, lx, interest_rate=0.05) # Tulosta odotettu elinikä 20 vuoden iässä print(life_table.ex(20))

Perusaktuaarimallin rakentaminen Pythonilla: Määräaikainen henkivakuutus

Havainnollistetaan, kuinka Pythonia voidaan käyttää yksinkertaisen määräaikaisen henkivakuutuksen aktuaarimallin rakentamiseen. Laskemme yhden vuoden määräaikaisen henkivakuutuksen nettokertamaksun.

Oletukset:

• Vakuutetun ikä: 30 vuotta
• Kuolleisuus todennäköisyys (q30): 0,001 (Tämä arvo tulisi tyypillisesti kuolleisuustaulukosta. Esittelyä varten käytämme yksinkertaistettua arvoa.)
• Korko: 5 %
• Vakuutusmäärä: 100 000

import numpy as np # Oletukset age = 30 q30 = 0.001 # Kuolleisuus todennäköisyys 30 vuoden iässä interest_rate = 0.05 coverage_amount = 100000 # Laske kuolemantapauskorvauksen nykyarvo discount_factor = 1 / (1 + interest_rate) present_value_death_benefit = coverage_amount * discount_factor # Laske kuolemantapauskorvauksen odotettu nykyarvo net_single_premium = q30 * present_value_death_benefit print(f"Net Single Premium: {net_single_premium:.2f}")

Tämä yksinkertainen esimerkki osoittaa, kuinka Pythonia voidaan käyttää määräaikaisen henkivakuutuksen nettokertamaksun laskemiseen. Todellisessa tilanteessa aktuaarit käyttäisivät kehittyneempiä kuolleisuustaulukoita ja ottaisivat huomioon lisätekijöitä, kuten kulut ja voittomarginaalit.

Pythonin kehittyneet sovellukset vakuutuksissa

Perusaktuaarilaskelmien lisäksi Pythonia käytetään vakuutuksissa edistyneempiin sovelluksiin:

Ennakoiva mallinnus

Pythonin koneoppimiskirjastojen avulla aktuaarit voivat rakentaa ennakoivia malleja erilaisiin tarkoituksiin, mukaan lukien:

• Hinnoittelu: Korvausvaatimuksen todennäköisyyden ennustaminen vakuutuksenottajan ominaisuuksien perusteella.
• Riskinarviointi: Suuririskisten vakuutuksenottajien tunnistaminen ja vakuutusmaksujen vastaava mukauttaminen.
• Petosten havaitseminen: Petollisten vahinkoilmoitusten havaitseminen ja tappioiden estäminen.
• Asiakkaan poistuman ennustaminen: Sellaisten vakuutuksenottajien tunnistaminen, jotka todennäköisesti irtisanovat vakuutuksensa, ja toimenpiteiden toteuttaminen heidän säilyttämiseksi.

Luonnollisen kielen käsittely (NLP)

Pythonin NLP-kirjastoja voidaan käyttää jäsentämättömän datan, kuten vahinkoilmoitusten kuvausten ja asiakaspalautteen analysointiin, jotta saadaan käsitys asiakkaiden käyttäytymisestä ja parannetaan vahinkokäsittelyä.

Kuvantunnistus

Pythonin kuvantunnistuskirjastoja voidaan käyttää visuaalisen datan, kuten valokuvien vaurioituneesta omaisuudesta, käsittelyn automatisointiin vahinkojen selvittämisen nopeuttamiseksi.

Robottiprosessien automatisointi (RPA)

Pythonia voidaan käyttää toistuvien tehtävien, kuten tietojen syöttämisen ja raporttien luomisen automatisointiin, mikä vapauttaa aktuaarit keskittymään strategisempiin toimiin.

Haasteet ja huomioitavat asiat

Vaikka Python tarjoaa lukuisia etuja aktuaarimallinnukseen, on myös joitain haasteita ja huomioitavia asioita:

• Oppimiskäyrä: Aktuaarit, jotka ovat uusia ohjelmoinnissa, saattavat kohdata oppimiskäyrän ottaessaan Pythonin käyttöön. Saatavilla on kuitenkin lukuisia online-resursseja ja koulutuskursseja, jotka auttavat aktuaareja oppimaan Pythonia.
• Mallin validointi: On erittäin tärkeää validoida Python-pohjaiset mallit perusteellisesti niiden tarkkuuden ja luotettavuuden varmistamiseksi. Aktuaarien tulisi käyttää tilastollisten testien ja toimialaosaamisen yhdistelmää malliensa validoimiseen.
• Datan laatu: Aktuaarimallien tarkkuus riippuu pohjana olevan datan laadusta. Aktuaarien tulee varmistaa, että heidän datansa on puhdasta, täydellistä ja tarkkaa ennen sen käyttämistä mallien rakentamiseen.
• Säännösten noudattaminen: Aktuaarien on varmistettava, että heidän Python-pohjaiset mallinsa noudattavat kaikkia asiaankuuluvia säädöksiä.
• Turvallisuus: Käsiteltäessä arkaluonteisia tietoja on tärkeää toteuttaa asianmukaiset turvatoimet, jotka suojaavat luvatonta pääsyä ja tietomurtoja vastaan.

Globaalit näkökulmat Pythoniin vakuutuksissa

Pythonin käyttöönotto vakuutuksissa on maailmanlaajuinen trendi. Tässä on joitain esimerkkejä siitä, kuinka Pythonia käytetään eri alueilla:

• Pohjois-Amerikka: Johtavat vakuutusyhtiöt Pohjois-Amerikassa käyttävät Pythonia hinnoitteluun, riskienhallintaan ja petosten havaitsemiseen.
• Eurooppa: Eurooppalaiset vakuutusyhtiöt hyödyntävät Pythonia Solvenssi II -säännösten noudattamiseen ja pääomanhallintaprosessien parantamiseen.
• Aasia-Tyynimeri: Insurtech-startupit Aasia-Tyynellämerellä käyttävät Pythonia innovatiivisten vakuutustuotteiden ja -palveluiden kehittämiseen.
• Latinalainen Amerikka: Latinalaisen Amerikan vakuutusyhtiöt ottavat Pythonin käyttöön parantaakseen toiminnan tehokkuuttaan ja vähentääkseen kustannuksia.

Pythonin tulevaisuus aktuaaritieteessä

Pythonilla on määrä olla yhä tärkeämpi rooli aktuaaritieteen tulevaisuudessa. Kun dataa on helpommin saatavilla ja koneoppimistekniikat kehittyvät, Pythonia taitavasti käyttävät aktuaarit ovat hyvin varustautuneita vastaamaan kehittyvän vakuutusympäristön haasteisiin ja mahdollisuuksiin.

Tässä on joitain trendejä, joita kannattaa seurata:

• Koneoppimisen lisääntynyt käyttöönotto: Koneoppiminen integroidaan yhä enemmän aktuaarimallinnukseen, mikä mahdollistaa aktuaarien tarkempien ja ennakoivampien mallien rakentamisen.
• Vaihtoehtoisten datalähteiden lisääntynyt käyttö: Aktuaarit hyödyntävät vaihtoehtoisia datalähteitä, kuten sosiaalisen median dataa ja IoT-dataa, saadakseen kattavamman käsityksen riskistä.
• Pilvilaskenta: Pilvilaskenta tarjoaa aktuaareille pääsyn skaalautuviin laskentaresursseihin ja edistyneisiin analytiikkatyökaluihin.
• Avoimen lähdekoodin yhteistyö: Avoimen lähdekoodin yhteisö jatkaa panostamista Python-kirjastojen ja -työkalujen kehittämiseen aktuaaritiedettä varten.

Käytännön oivalluksia

Ottaaksesi Pythonin käyttöön aktuaaritieteessä, harkitse näitä käytännön oivalluksia:

• Investoi koulutukseen: Tarjoa aktuaareille mahdollisuuksia oppia Python- ja datatieteen taitoja.
• Kannusta kokeiluun: Luo kokeilun ja innovoinnin kulttuuri, jossa aktuaarit voivat tutkia Pythonin uusia sovelluksia.
• Rakenna yhteisö: Edistä Python-käyttäjien yhteisöä aktuaariosastossa tiedon ja parhaiden käytäntöjen jakamiseksi.
• Aloita pienestä: Aloita pienimuotoisista projekteista osoittaaksesi Pythonin arvon ja rakentaaksesi vauhtia.
• Ota avoin lähdekoodi käyttöön: Osallistu avoimen lähdekoodin yhteisöön ja hyödynnä Python-kehittäjien kollektiivista tietoa.

Johtopäätös

Python muuttaa vakuutusteollisuutta tarjoamalla aktuaareille tehokkaan ja joustavan työkalun aktuaarimallinnusjärjestelmien rakentamiseen. Ottamalla Pythonin ja sen rikkaan kirjastojen ekosysteemin käyttöön aktuaarit voivat parantaa tehokkuuttaan, tarkkuuttaan ja yhteistyötään sekä edistää innovaatioita vakuutusalalla. Vakuutusympäristön jatkuvasti kehittyessä Python on korvaamaton työkalu aktuaareille, jotka haluavat pysyä kehityksen kärjessä.