Python a biztosításban: Aktuáriusi modellező rendszerek építése

A biztosítási ipar, amely hagyományosan a speciális szoftverekre és a komplex táblázatokra támaszkodott, jelentős átalakuláson megy keresztül. A Python, egy sokoldalú és hatékony programozási nyelv, kulcsfontosságú eszközzé válik a robusztus és hatékony aktuáriusi modellező rendszerek építéséhez. Ez a cikk a Python biztosításban történő használatának előnyeit tárgyalja, megvitatja a legfontosabb könyvtárakat, és gyakorlati példákat mutat be képességeinek illusztrálására.

Miért a Python az aktuáriusi modellezéshez?

A Python számos előnyt kínál a hagyományos aktuáriusi eszközökkel szemben:

• Nyílt forráskódú és költséghatékony: A Python szabadon használható és terjeszthető, kiküszöbölve a szabadalmazott szoftverekkel kapcsolatos licencköltségeket. Ez különösen előnyös a kisebb biztosítótársaságok és a korlátozott költségvetésű induló vállalkozások számára.
• Rugalmasság és testreszabás: A Python lehetővé teszi az aktuáriusok számára, hogy egyedi modelleket építsenek, amelyek az egyedi igényekhez igazodnak, ahelyett, hogy az előre beépített funkciókra támaszkodnának. Ez a testreszabási szint kritikus fontosságú a komplex és fejlődő biztosítási termékek és kockázati forgatókönyvek kezeléséhez.
• Integráció az adattudományi eszközökkel: A Python zökkenőmentesen integrálódik az adattudományi könyvtárak hatalmas ökoszisztémájával, beleértve a NumPy, Pandas, Scikit-learn és TensorFlow programot. Ez lehetővé teszi az aktuáriusok számára, hogy gépi tanulási technikákat alkalmazzanak a prediktív modellezéshez, a kockázatértékeléshez és a csalásfelismeréshez.
• Továbbfejlesztett együttműködés és átláthatóság: A Python-kód könnyen megosztható és auditálható, elősegítve az aktuáriusok közötti együttműködést, és javítva a modellezési folyamatok átláthatóságát. A kód olyan eszközökkel, mint a Git, verzióvezérelhető, ami tovább javítja az együttműködést és a nyomon követhetőséget.
• Automatizálás és hatékonyság: A Python automatizálhatja az ismétlődő feladatokat, például az adatok tisztítását, a jelentéskészítést és a modellérvényesítést, így az aktuáriusok a stratégiaibb tevékenységekre összpontosíthatnak.
• Nagy és aktív közösség: A Python nagy és aktív fejlesztői közösséggel rendelkezik, kiterjedt dokumentációt, támogatást és a gyakori problémákra kész megoldásokat biztosítva. Ez felbecsülhetetlen értékű az olyan aktuáriusok számára, akik újak a Pythonban, és segítségre van szükségük a tanuláshoz és a megvalósításhoz.

Legfontosabb Python-könyvtárak az aktuáriusi tudományhoz

Számos Python-könyvtár különösen hasznos az aktuáriusi modellezéshez:

NumPy

A NumPy a numerikus számítások alapvető csomagja a Pythonban. Támogatást nyújt a nagyméretű, többdimenziós tömbökhöz és mátrixokhoz, valamint matematikai függvények gyűjteményét, amelyek hatékonyan működnek ezeken a tömbökön. Az aktuáriusi modellek gyakran nagyméretű adatkészleteken végzett komplex számításokat foglalnak magukban, ami a NumPy-t a teljesítmény szempontjából elengedhetetlenné teszi.

Példa: A jövőbeni pénzforgalmak sorozatának jelenértékének kiszámítása.

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"Jelenérték: {present_value:.2f}")

Pandas

A Pandas egy hatékony adatelemző könyvtár, amely olyan adatszerkezeteket biztosít, amelyek hatékonyan tárolják és kezelik a táblázatos adatokat. Olyan funkciókat kínál az adatok tisztításához, átalakításához, összesítéséhez és vizualizációjához. A Pandas különösen hasznos a biztosítási adatkészletekkel való munkavégzéshez, amelyek gyakran többféle adattípust tartalmaznak, és kiterjedt előfeldolgozást igényelnek.

Példa: Az átlagos kárösszeg kiszámítása korcsoportonként.

import pandas as pd # Mintabiztosítási kár adatok data = { 'Age': [25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60], 'ClaimAmount': [1000, 1500, 2000, 2500, 3000, 3500, 4000, 4500] } df = pd.DataFrame(data) # Korcsoportok szerinti csoportosítás és az átlagos kárösszeg kiszámítása average_claim_by_age = df.groupby('Age')['ClaimAmount'].mean() print(average_claim_by_age)

SciPy

A SciPy egy tudományos számításhoz készült könyvtár, amely numerikus algoritmusok széles skáláját kínálja, beleértve az optimalizálást, integrálást, interpolációt és statisztikai elemzést. Az aktuáriusok a SciPy-t olyan feladatokhoz használhatják, mint például a modellparaméterek kalibrálása, a jövőbeli forgatókönyvek szimulálása és statisztikai tesztek végzése.

Példa: Monte Carlo-szimuláció végzése a tönkremenetel valószínűségének becsléséhez.

import numpy as np import scipy.stats as st # Paraméterek initial_capital = 1000 premium_income = 100 claim_mean = 50 claim_std = 20 num_simulations = 1000 time_horizon = 100 # Szimulált kártérítések normál eloszlással claims = np.random.normal(claim_mean, claim_std, size=(num_simulations, time_horizon)) # A tőke kiszámítása idővel az egyes szimulációkhoz 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] # A tönkremenetel valószínűségének kiszámítása ruin_probability = np.mean(capital[:, -1] <= 0) print(f"Tönkremenetel valószínűsége: {ruin_probability:.4f}")

Scikit-learn

A Scikit-learn egy népszerű gépi tanulási könyvtár, amely eszközöket biztosít az osztályozáshoz, regresszióhoz, klaszterezéshez és dimenziócsökkentéshez. Az aktuáriusok a Scikit-learnt használhatják prediktív modellek építésére az árazáshoz, a kockázatértékeléshez és a csalásfelismeréshez.

Példa: Lineáris regressziós modell építése a kárösszegek előrejelzéséhez a biztosításpolitikai tulajdonságok alapján.

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 # Mintabiztosítási kár adatok 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) # Készítse elő az adatokat a modellhez X = df[['Age', 'Income']] y = df['ClaimAmount'] # Ossza az adatokat képzési és tesztkészletekre X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Hozzon létre és képezze a lineáris regressziós modellt model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # Készítsen előrejelzéseket a tesztkészleten y_pred = model.predict(X_test) # Értékelje a modellt mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print(f"Átlagos négyzetes hiba: {mse:.2f}")

Lifelines

A Lifelines egy Python-könyvtár a túlélési elemzéshez. A túlélési elemzés egy esemény bekövetkezéséig eltelt idővel foglalkozik, ami nagyon releváns a biztosítás szempontjából (pl. a halálig eltelt idő, a politika megszűnéséig eltelt idő). Tartalmazza a Kaplan-Meier becslőket, a Cox-féle arányos veszélyességi modelleket és még sok mást.

import pandas as pd from lifelines import KaplanMeierFitter import matplotlib.pyplot as plt # Mintapélda: eseményig eltelt idő és az esemény bekövetkezett-e data = { 'duration': [5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40], 'observed': [1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1] # 1 = esemény bekövetkezett, 0 = cenzúrázott } df = pd.DataFrame(data) # Kaplan-Meier modell illesztése kmf = KaplanMeierFitter() kmf.fit(df['duration'], event_observed=df['observed']) # Túlélési valószínűségek nyomtatása print(kmf.survival_function_) # Túlélési függvény ábrázolása kmf.plot_survival_function() plt.title('Kaplan-Meier túlélési görbe') plt.xlabel('Idő') plt.ylabel('Túlélési valószínűség') plt.show()

ActuarialUtilities

Az ActuarialUtilities egy ernyőcsomag Pythonban, amely az aktuáriusi tudományhoz készült. Lehetővé teszi idősoros számítások, aktuáriusi matematika számítások és még sok más kezelését.

from actuarialutilities.life_tables.actuarial_table import ActuarialTable # Példa: Egy egyszerű élet táblázat létrehozása ages = range(0, 101) lx = [100000 * (1 - (x/100)**2) for x in ages] life_table = ActuarialTable(ages, lx, interest_rate=0.05) # Várható élettartam nyomtatása 20 éves korban print(life_table.ex(20))

Alapvető aktuáriusi modell építése Pythonban: határozott idejű életbiztosítás

Illusztráljuk, hogyan lehet a Python segítségével egy egyszerű aktuáriusi modellt felépíteni a határozott idejű életbiztosításhoz. Kiszámítjuk az egyéves határozott idejű életbiztosítás nettó egyszeri díját.

Feltételezések:

• A biztosított életkora: 30 év
• Halálozási valószínűség (q30): 0,001 (Ez az érték általában a halálozási táblázatból származik. A demonstrációhoz egyszerűsített értéket használunk.)
• Kamattartomány: 5%
• Fedezeti összeg: 100 000

import numpy as np # Feltételezések age = 30 q30 = 0.001 # Halálozási valószínűség 30 éves korban interest_rate = 0.05 coverage_amount = 100000 # A haláleseti juttatás jelenértékének kiszámítása discount_factor = 1 / (1 + interest_rate) present_value_death_benefit = coverage_amount * discount_factor # A haláleseti juttatás várható jelenértékének kiszámítása net_single_premium = q30 * present_value_death_benefit print(f"Nettó egyszeri díj: {net_single_premium:.2f}")

Ez az egyszerű példa bemutatja, hogyan lehet a Python segítségével kiszámítani a határozott idejű életbiztosítás nettó egyszeri díját. A valós helyzetekben az aktuáriusok kifinomultabb halálozási táblázatokat használnak, és további tényezőket is beépítenek, például a költségeket és a nyereséghányadot.

A Python fejlett alkalmazásai a biztosításban

Az alapvető aktuáriusi számításokon túl a Pythont a biztosításban is használják a fejlettebb alkalmazásokhoz:

Prediktív modellezés

A Python gépi tanulási könyvtárai lehetővé teszik az aktuáriusok számára, hogy prediktív modelleket építsenek számos célra, beleértve:

• Árazás: A kárigénylés valószínűségének előrejelzése a biztosítók tulajdonságai alapján.
• Kockázatértékelés: A magas kockázatú biztosítottak azonosítása és a díjak ennek megfelelő módosítása.
• Csalásfelismerés: Csalárd kárigények felderítése és a veszteségek megelőzése.
• Ügyfél-lemorzsolódás előrejelzése: Azonosítjuk a biztosítók, akik valószínűleg felmondják a kötvényeiket, és lépéseket teszünk azok megtartására.

Természetes nyelvi feldolgozás (NLP)

A Python NLP-könyvtárai felhasználhatók a strukturálatlan adatok, például a kárigénylések és az ügyfelek visszajelzéseinek elemzésére, hogy betekintést nyerjenek az ügyfelek viselkedésébe, és javítsák a kárigények feldolgozását.

Képfelismerés

A Python képfelismerő könyvtárai felhasználhatók a vizuális adatok, például a sérült ingatlanokról készült fotók feldolgozásának automatizálására, a kárigények rendezésének felgyorsítása érdekében.

Robotizált folyamatautomatizálás (RPA)

A Python felhasználható az ismétlődő feladatok, például az adatbevitel és a jelentéskészítés automatizálására, felszabadítva az aktuáriusokat a stratégiaibb tevékenységekre való összpontosításra.

Kihívások és megfontolások

Bár a Python számos előnnyel jár az aktuáriusi modellezéshez, vannak kihívások és megfontolandó szempontok is:

• Tanulási görbe: Azok az aktuáriusok, akik újak a programozásban, tanulási görbével szembesülhetnek a Python elfogadásakor. Számos online forrás és képzési tanfolyam áll azonban rendelkezésre, hogy segítsenek az aktuáriusoknak a Python megtanulásában.
• Modellérvényesítés: Kulcsfontosságú a Python-alapú modellek alapos validálása pontosságuk és megbízhatóságuk biztosítása érdekében. Az aktuáriusoknak statisztikai tesztek és szakterületi szakértelem kombinációját kell használniuk modelljeik validálásához.
• Adatminőség: Az aktuáriusi modellek pontossága az alapul szolgáló adatok minőségétől függ. Az aktuáriusoknak gondoskodniuk kell arról, hogy adataik tiszták, teljesek és pontosak legyenek, mielőtt modellek építésére használnák őket.
• Szabályozási megfelelőség: Az aktuáriusoknak biztosítaniuk kell, hogy a Python-alapú modelljeik megfeleljenek az összes vonatkozó szabályozási követelménynek.
• Biztonság: Az érzékeny adatokkal való munka során fontos a megfelelő biztonsági intézkedések végrehajtása a jogosulatlan hozzáférés és az adatvédelmi jogsértések elleni védelem érdekében.

Globális perspektívák a Pythonról a biztosításban

A Python elfogadása a biztosításban globális trend. Íme néhány példa arra, hogy a Pythont hogyan használják különböző régiókban:

• Észak-Amerika: Észak-Amerika vezető biztosítótársaságai a Pythont használják az árazáshoz, a kockázatkezeléshez és a csalásfelismeréshez.
• Európa: Az európai biztosítók a Pythont használják a Szolvencia II szabályozásnak való megfeleléshez és a tőke-kezelési folyamataik javításához.
• Ázsia-csendes-óceáni térség: Az Ázsia-csendes-óceáni térségbeli Insurtech induló vállalkozásai a Pythont használják innovatív biztosítási termékek és szolgáltatások fejlesztéséhez.
• Latin-Amerika: A latin-amerikai biztosítótársaságok a Pythont vezetik be a működési hatékonyságuk javítása és a költségek csökkentése érdekében.

A Python jövője az aktuáriusi tudományban

A Python várhatóan egyre fontosabb szerepet fog játszani az aktuáriusi tudomány jövőjében. Ahogy az adatok egyre könnyebben elérhetővé válnak, és a gépi tanulási technikák kifinomultabbá válnak, a Pythonban jártas aktuáriusok jól fel lesznek készülve a fejlődő biztosítási környezet kihívásainak és lehetőségeinek leküzdésére.

Íme néhány tendencia, amit figyelni kell:

• A gépi tanulás egyre nagyobb mértékű alkalmazása: A gépi tanulás egyre inkább integrálódik az aktuáriusi modellezésbe, lehetővé téve az aktuáriusok számára, hogy pontosabb és prediktív modelleket építsenek.
• Alternatív adatforrások szélesebb körű használata: Az aktuáriusok alternatív adatforrásokat, például a közösségi média adatait és a dolgok internete (IoT) adatait használják fel a kockázat átfogóbb megértéséhez.
• Felhőalapú számítástechnika: A felhőalapú számítástechnika skálázható számítási erőforrásokhoz és fejlett analitikai eszközökhöz biztosít hozzáférést az aktuáriusok számára.
• Nyílt forráskódú együttműködés: A nyílt forráskódú közösség továbbra is hozzájárul a Python-könyvtárak és az aktuáriusi tudományhoz használt eszközök fejlesztéséhez.

Cselekvési meglátások

Ha a Python-t szeretné használni az aktuáriusi tudományban, fontolja meg a következő cselekvési meglátásokat:

• Befektetés a képzésbe: Lehetőséget kell biztosítani az aktuáriusoknak a Python és az adattudományi készségek elsajátítására.
• A kísérletezés ösztönzése: Teremtsen a kísérletezés és az innováció kultúráját, ahol az aktuáriusok új Python-alkalmazásokat fedezhetnek fel.
• Közösség építése: Alakítson ki egy Python-felhasználók közösségét az aktuáriusi osztályon belül a tudás és a bevált gyakorlatok megosztása érdekében.
• Kezdje kicsiben: Kezdje kis léptékű projektekkel a Python értékének bemutatása és a lendület kiépítése érdekében.
• Fogadja el a nyílt forrást: járuljon hozzá a nyílt forráskódú közösséghez, és használja ki a Python-fejlesztők kollektív tudását.

Következtetés

A Python átalakítja a biztosítási ipart azzal, hogy az aktuáriusoknak egy hatékony és rugalmas eszközt biztosít az aktuáriusi modellező rendszerek építéséhez. A Python és gazdag könyvtár-ökoszisztémájának elfogadásával az aktuáriusok javíthatják hatékonyságukat, pontosságukat és együttműködésüket, valamint ösztönözhetik az innovációt a biztosítási iparban. Ahogy a biztosítási környezet folyamatosan fejlődik, a Python nélkülözhetetlen eszköz lesz azoknak az aktuáriusoknak, akik szeretnének a görbe előtt maradni.