Python u osiguranju: Izgradnja sustava aktuarskog modeliranja

Industrija osiguranja, tradicionalno oslonjena na specijalizirani softver i složene proračunske tablice, prolazi kroz značajnu transformaciju. Python, svestran i moćan programski jezik, postaje ključni alat za izgradnju robusnih i učinkovitih sustava aktuarskog modeliranja. Ovaj članak istražuje prednosti korištenja Pythona u osiguranju, raspravlja o ključnim knjižnicama i pruža praktične primjere za ilustraciju njegovih mogućnosti.

Zašto Python za aktuarsko modeliranje?

Python nudi nekoliko prednosti u odnosu na tradicionalne aktuarske alate:

• Otvorenog koda i isplativ: Python je besplatan za korištenje i distribuciju, eliminirajući troškove licenciranja povezane s vlasničkim softverom. Ovo je posebno korisno za manje osiguravajuće kuće i startupe s ograničenim proračunima.
• Fleksibilnost i prilagodba: Python omogućuje aktuarsima da izgrade prilagođene modele usklađene sa specifičnim potrebama, umjesto da se oslanjaju na unaprijed izgrađene funkcionalnosti. Ova razina prilagodbe ključna je za rješavanje složenih i evoluirajućih proizvoda osiguranja i scenarija rizika.
• Integracija s alatima za znanost o podacima: Python se besprijekorno integrira s ogromnim ekosustavom knjižnica za znanost o podacima, uključujući NumPy, Pandas, Scikit-learn i TensorFlow. To aktuarsima omogućuje korištenje tehnika strojnog učenja za prediktivno modeliranje, procjenu rizika i detekciju prijevara.
• Poboljšana suradnja i transparentnost: Python kod se lako dijeli i revidira, potičući suradnju među aktuarsima i poboljšavajući transparentnost procesa modeliranja. Kod se može kontrolirati verzijama pomoću alata poput Git-a, dodatno poboljšavajući suradnju i sljedivost.
• Automatizacija i učinkovitost: Python može automatizirati ponavljajuće zadatke, poput čišćenja podataka, generiranja izvješća i validacije modela, oslobađajući aktuare da se usredotoče na strateškije aktivnosti.
• Velika i aktivna zajednica: Python ima veliku i aktivnu zajednicu programera, pružajući opsežnu dokumentaciju, podršku i lako dostupna rješenja za uobičajene probleme. Ovo je neprocjenjivo za aktuare koji su novi u Pythonu i trebaju pomoć s učenjem i implementacijom.

Ključne Python knjižnice za aktuarsku znanost

Nekoliko Python knjižnica posebno je korisno za aktuarsko modeliranje:

NumPy

NumPy je temeljni paket za numeričke izračune u Pythonu. Pruža podršku za velike, višedimenzionalne nizove i matrice, zajedno sa zbirkom matematičkih funkcija za učinkovito operiranje tim nizovima. Aktuarski modeli često uključuju složene izračune na velikim skupovima podataka, čineći NumPy bitnim za performanse.

Primjer: Izračun sadašnje vrijednosti niza budućih novčanih tokova.

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 je moćna biblioteka za analizu podataka koja pruža strukture podataka za učinkovito pohranjivanje i manipulaciju tabličnim podacima. Nudi značajke za čišćenje podataka, transformaciju, agregaciju i vizualizaciju. Pandas je posebno koristan za rad s podacima osiguranja, koji često sadrže razne vrste podataka i zahtijevaju opsežnu predobradu.

Primjer: Izračun prosječnog iznosa štete po starosnoj skupini.

import pandas as pd # Uzorak podataka o štetama osiguranja data = { 'Age': [25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60], 'ClaimAmount': [1000, 1500, 2000, 2500, 3000, 3500, 4000, 4500] } df = pd.DataFrame(data) # Grupiranje po dobi i izračun prosječnog iznosa štete average_claim_by_age = df.groupby('Age')['ClaimAmount'].mean() print(average_claim_by_age)

SciPy

SciPy je biblioteka za znanstveno računanje koja pruža širok raspon numeričkih algoritama, uključujući optimizaciju, integraciju, interpolaciju i statističku analizu. Aktuari mogu koristiti SciPy za zadatke poput kalibracije parametara modela, simulacije budućih scenarija i izvođenja statističkih testova.

Primjer: Izvođenje Monte Carlo simulacije za procjenu vjerojatnosti propasti.

import numpy as np import scipy.stats as st # Parametri initial_capital = 1000 premium_income = 100 claim_mean = 50 claim_std = 20 num_simulations = 1000 time_horizon = 100 # Simulacija šteta pomoću normalne raspodjele claims = np.random.normal(claim_mean, claim_std, size=(num_simulations, time_horizon)) # Izračun kapitala tijekom vremena za svaku simulaciju 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] # Izračun vjerojatnosti propasti ruin_probability = np.mean(capital[:, -1] <= 0) print(f"Probability of Ruin: {ruin_probability:.4f}")

Scikit-learn

Scikit-learn je popularna biblioteka za strojno učenje koja pruža alate za klasifikaciju, regresiju, klasteriranje i smanjenje dimenzionalnosti. Aktuari mogu koristiti Scikit-learn za izradu prediktivnih modela za potrebe određivanja cijena, procjene rizika i detekcije prijevara.

Primjer: Izrada modela linearne regresije za predviđanje iznosa štete na temelju karakteristika vlasnika police.

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 # Uzorak podataka o štetama osiguranja 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) # Priprema podataka za model X = df[['Age', 'Income']] y = df['ClaimAmount'] # Podjela podataka na skupove za treniranje i testiranje X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Kreiranje i treniranje modela linearne regresije model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # Predviđanja na testnom skupu y_pred = model.predict(X_test) # Evaluacija modela mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print(f"Mean Squared Error: {mse:.2f}")

Lifelines

Lifelines je Python biblioteka za analizu preživljavanja. Analiza preživljavanja bavi se vremenom do događaja, što je vrlo relevantno za osiguranje (npr. vrijeme do smrti, vrijeme do otkazivanja police). Uključuje Kaplan-Meierove procjenitelje, Coxove modele proporcionalnih opasnosti i još mnogo toga.

import pandas as pd from lifelines import KaplanMeierFitter import matplotlib.pyplot as plt # Uzorak podataka: vrijeme do događaja i je li se događaj dogodio data = { 'duration': [5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40], 'observed': [1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1] # 1 = događaj se dogodio, 0 = cenzurirano } df = pd.DataFrame(data) # Prilagođavanje Kaplan-Meierovog modela kmf = KaplanMeierFitter() kmf.fit(df['duration'], event_observed=df['observed']) # Ispis vjerojatnosti preživljavanja print(kmf.survival_function_) # Nacrtaj krivulju preživljavanja kmf.plot_survival_function() plt.title('Kaplan-Meier Survival Curve') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Survival Probability') plt.show()

ActuarialUtilities

ActuarialUtilities je paket u Pythonu usmjeren na aktuarsku znanost. Omogućuje vam obradu izračuna vremenskih serija, aktuarskih matematičkih izračuna i mnogo više.

from actuarialutilities.life_tables.actuarial_table import ActuarialTable # Primjer: Stvaranje jednostavne tablice smrtnosti ages = range(0, 101) lx = [100000 * (1 - (x/100)**2) for x in ages] life_table = ActuarialTable(ages, lx, interest_rate=0.05) # Ispis očekivanog životnog vijeka u dobi od 20 godina print(life_table.ex(20))

Izgradnja osnovnog aktuarskog modela u Pythonu: Rentna životna polica

Ilustrirajmo kako se Python može koristiti za izgradnju jednostavnog aktuarskog modela za rentnu životnu policu. Izračunat ćemo neto jedinstvenu premiju za jednogodišnju rentnu životnu policu.

Pretpostavke:

• Dob osiguranika: 30 godina
• Vjerojatnost smrti (q30): 0.001 (Ova vrijednost bi se obično uzela iz tablice smrtnosti. Za demonstraciju, koristit ćemo pojednostavljenu vrijednost.)
• Kamatna stopa: 5%
• Iznos pokrića: 100.000

import numpy as np # Pretpostavke age = 30 q30 = 0.001 # Vjerojatnost smrti u dobi od 30 godina interest_rate = 0.05 coverage_amount = 100000 # Izračun sadašnje vrijednosti naknade za smrt discount_factor = 1 / (1 + interest_rate) present_value_death_benefit = coverage_amount * discount_factor # Izračun očekivane sadašnje vrijednosti naknade za smrt net_single_premium = q30 * present_value_death_benefit print(f"Net Single Premium: {net_single_premium:.2f}")

Ovaj jednostavan primjer pokazuje kako se Python može koristiti za izračun neto jedinstvene premije za rentnu životnu policu. U stvarnom scenariju, aktuari bi koristili sofisticiranije tablice smrtnosti i uključili dodatne faktore poput troškova i marži dobiti.

Napredne primjene Pythona u osiguranju

Osim osnovnih aktuarskih izračuna, Python se u osiguranju koristi za naprednije primjene:

Prediktivno modeliranje

Pythonove knjižnice za strojno učenje omogućuju aktuarsima izradu prediktivnih modela za razne svrhe, uključujući:

• Određivanje cijena: Predviđanje vjerojatnosti štete na temelju karakteristika vlasnika police.
• Procjena rizika: Identificiranje vlasnika polica s visokim rizikom i prilagodba premija u skladu s tim.
• Detekcija prijevara: Otkrivanje lažnih zahtjeva i sprječavanje gubitaka.
• Predviđanje odljeva kupaca: Identificiranje vlasnika polica koji će vjerojatno otkazati svoje police i poduzimanje koraka za njihovo zadržavanje.

Obrada prirodnog jezika (NLP)

Pythonove NLP knjižnice mogu se koristiti za analizu nestrukturiranih podataka, poput narativa o šteti i povratnih informacija kupaca, kako bi se dobili uvidi u ponašanje kupaca i poboljšala obrada zahtjeva.

Prepoznavanje slika

Pythonove knjižnice za prepoznavanje slika mogu se koristiti za automatizaciju obrade vizualnih podataka, poput fotografija oštećene imovine, radi ubrzanja rješavanja zahtjeva.

Robotizirana automatizacija procesa (RPA)

Python se može koristiti za automatizaciju ponavljajućih zadataka, poput unosa podataka i generiranja izvješća, oslobađajući aktuare da se usredotoče na strateškije aktivnosti.

Izazovi i razmatranja

Iako Python nudi brojne prednosti za aktuarsko modeliranje, postoje i neki izazovi i razmatranja koja treba imati na umu:

• Krivulja učenja: Aktuari koji su novi u programiranju mogu se suočiti s krivuljom učenja pri usvajanju Pythona. Međutim, dostupni su brojni online resursi i tečajevi za pomoć aktuarsima u učenju Pythona.
• Validacija modela: Ključno je temeljito validirati modele temeljene na Pythonu kako bi se osigurala njihova točnost i pouzdanost. Aktuari bi trebali koristiti kombinaciju statističkih testova i stručnog znanja kako bi validirali svoje modele.
• Kvaliteta podataka: Točnost aktuarskih modela ovisi o kvaliteti temeljnih podataka. Aktuari bi trebali osigurati da su njihovi podaci čisti, potpuni i točni prije nego što ih koriste za izradu modela.
• Regulatorna usklađenost: Aktuari moraju osigurati da njihovi modeli temeljeni na Pythonu budu u skladu sa svim relevantnim regulatornim zahtjevima.
• Sigurnost: Prilikom rada s osjetljivim podacima, važno je provesti odgovarajuće sigurnosne mjere kako bi se zaštitili od neovlaštenog pristupa i curenja podataka.

Globalne perspektive o Pythonu u osiguranju

Usvajanje Pythona u osiguranju globalni je trend. Evo nekoliko primjera kako se Python koristi u različitim regijama:

• Sjeverna Amerika: Vodeće osiguravajuće kuće u Sjevernoj Americi koriste Python za određivanje cijena, upravljanje rizicima i detekciju prijevara.
• Europa: Europski osiguravatelji koriste Python za usklađivanje s propisima Solvency II i poboljšanje svojih procesa upravljanja kapitalom.
• Azijsko-pacifička regija: Insurtech startupi u Azijsko-pacifičkoj regiji koriste Python za razvoj inovativnih proizvoda i usluga osiguranja.
• Latinska Amerika: Osiguravajuće kuće u Latinskoj Americi usvajaju Python kako bi poboljšale svoju operativnu učinkovitost i smanjile troškove.

Budućnost Pythona u aktuarskoj znanosti

Python je spreman igrati sve važniju ulogu u budućnosti aktuarske znanosti. Kako podaci postaju lakše dostupni, a tehnike strojnog učenja sve sofisticiranije, aktuari koji su vješti u Pythonu bit će dobro opremljeni da se nose s izazovima i prilikama evoluirajućeg krajolika osiguranja.

Evo nekih trendova na koje treba obratiti pozornost:

• Povećano usvajanje strojnog učenja: Strojno učenje će se sve više integrirati u aktuarsko modeliranje, omogućujući aktuarsima da izgrade točnije i prediktivnije modele.
• Veća upotreba alternativnih izvora podataka: Aktuari će koristiti alternativne izvore podataka, poput podataka sa društvenih mreža i IoT podataka, kako bi stekli sveobuhvatnije razumijevanje rizika.
• Računalstvo u oblaku: Računalstvo u oblaku pružit će aktuarsima pristup skalabilnim računalnim resursima i naprednim alatima za analizu.
• Suradnja otvorenog koda: Zajednica otvorenog koda nastavit će doprinositi razvoju Python knjižnica i alata za aktuarsku znanost.

Upotrebljivi uvidi

Da biste prihvatili Python u aktuarskoj znanosti, razmotrite ove upotrebljive uvide:

• Uložite u obuku: Pružite aktuarsima prilike za učenje Pythona i vještina znanosti o podacima.
• Potaknite eksperimentiranje: Stvorite kulturu eksperimentiranja i inovacija gdje aktuari mogu istraživati nove primjene Pythona.
• Izgradite zajednicu: Njegujte zajednicu korisnika Pythona unutar aktuarskog odjela radi dijeljenja znanja i najboljih praksi.
• Započnite s malim: Započnite s projektima malog opsega kako biste demonstrirali vrijednost Pythona i izgradili zamah.
• Prihvatite otvorenog koda: Doprinosite zajednici otvorenog koda i iskoristite kolektivno znanje Python programera.

Zaključak

Python transformira industriju osiguranja pružajući aktuarsima moćan i fleksibilan alat za izgradnju sustava aktuarskog modeliranja. Prihvaćanjem Pythona i njegovog bogatog ekosustava knjižnica, aktuari mogu poboljšati svoju učinkovitost, točnost i suradnju te potaknuti inovacije u industriji osiguranja. Kako se krajolik osiguranja nastavlja razvijati, Python će biti neophodan alat za aktuare koji žele ostati ispred krivulje.