ಪೈಥಾನ್ ವಿಮೆ: ಆಕ್ಚುರಿಯಲ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು

ವಿಮಾ ಉದ್ಯಮ, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ ವಿಶೇಷ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್‌ಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ, ಇದು ಗಮನಾರ್ಹ ಬದಲಾವಣೆಗೆ ಒಳಗಾಗುತ್ತಿದೆ. ಪೈಥಾನ್, ಒಂದು ಬಹುಮುಖ ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆ, ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥ ಆಕ್ಚುರಿಯಲ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಾಧನವಾಗಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತಿದೆ. ಈ ಲೇಖನವು ವಿಮೆಯಲ್ಲಿ ಪೈಥಾನ್ ಬಳಸುವ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರಮುಖ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಆಕ್ಚುರಿಯಲ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಪೈಥಾನ್ ಏಕೆ?

ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಆಕ್ಚುರಿಯಲ್ ಪರಿಕರಗಳಿಗಿಂತ ಪೈಥಾನ್ ಹಲವಾರು ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ:

• ಮುಕ್ತ ಮೂಲ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ: ಪೈಥಾನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲು ಮತ್ತು ವಿತರಿಸಲು ಉಚಿತವಾಗಿದೆ, ಸ್ವಾಮ್ಯದ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಪರವಾನಗಿ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ. ಸಣ್ಣ ವಿಮಾ ಕಂಪನಿಗಳು ಮತ್ತು ಸೀಮಿತ ಬಜೆಟ್ ಹೊಂದಿರುವ ಸ್ಟಾರ್ಟ್‌ಅಪ್‌ಗಳಿಗೆ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಿದೆ.
• ನಮ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕೀಕರಣ: ಪೂರ್ವ-ನಿರ್ಮಿತ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವುದರ ಬದಲು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಕಸ್ಟಮ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಪೈಥಾನ್ ಆಕ್ಚುರಿಗಳಿಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ವಿಮಾ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಮತ್ತು ಅಪಾಯದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಈ ಮಟ್ಟದ ಗ್ರಾಹಕೀಕರಣವು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
• ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ಏಕೀಕರಣ: NumPy, Pandas, Scikit-learn ಮತ್ತು TensorFlow ಸೇರಿದಂತೆ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ಲೈಬ್ರರಿಗಳ ದೊಡ್ಡ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗೆ ಪೈಥಾನ್ ತಡೆರಹಿತವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್, ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಆಕ್ಚುರಿಗಳಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
• ಸುಧಾರಿತ ಸಹಯೋಗ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕತೆ: ಪೈಥಾನ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಆಡಿಟ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಆಕ್ಚುರಿಗಳ ನಡುವೆ ಸಹಯೋಗವನ್ನು ಬೆಳೆಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. Git ನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಆವೃತ್ತಿ ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದು, ಇದು ಸಹಯೋಗ ಮತ್ತು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
• ಆಟೊಮೇಷನ್ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆ: ಡೇಟಾ ಕ್ಲೀನಿಂಗ್, ವರದಿ ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣದಂತಹ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪೈಥಾನ್ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಇದು ಆಕ್ಚುರಿಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
• ದೊಡ್ಡ ಮತ್ತು ಸಕ್ರಿಯ ಸಮುದಾಯ: ಪೈಥಾನ್ ದೊಡ್ಡ ಮತ್ತು ಸಕ್ರಿಯ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳ ಸಮುದಾಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಇದು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು, ಬೆಂಬಲ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಪೈಥಾನ್‌ಗೆ ಹೊಸದಾಗಿರುವ ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಅನುಷ್ಠಾನದಲ್ಲಿ ಸಹಾಯದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಆಕ್ಚುರಿಗಳಿಗೆ ಇದು ಅಮೂಲ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಆಕ್ಚುರಿಯಲ್ ವಿಜ್ಞಾನಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರಮುಖ ಪೈಥಾನ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು

ಆಕ್ಚುರಿಯಲ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್‌ಗೆ ಹಲವಾರು ಪೈಥಾನ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿವೆ:

NumPy

ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್‌ಗಾಗಿ NumPy ಮೂಲ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ದೊಡ್ಡ, ಬಹು-ಆಯಾಮದ ಶ್ರೇಣಿಗಳು ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಈ ಶ್ರೇಣಿಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಗಣಿತದ ಕಾರ್ಯಗಳ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಆಕ್ಚುರಿಯಲ್ ಮಾದರಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ, ಇದು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಾಗಿ NumPy ಅನ್ನು ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆ: ಭವಿಷ್ಯದ ನಗದು ಹರಿವಿನ ಸರಣಿಯ ಪ್ರಸ್ತುತ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು.

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 ಒಂದು ಶಕ್ತಿಯುತ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿದ್ದು, ಟೇಬಲ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಡೇಟಾ ಕ್ಲೀನಿಂಗ್, ರೂಪಾಂತರ, ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಪಾಂಡಾಗಳು ವಿಮಾ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆ: ವಯಸ್ಸಿನ ಗುಂಪಿನಿಂದ ಸರಾಸರಿ ಹಕ್ಕು ಮೊತ್ತವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು.

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)

SciPy

SciPy ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಒಂದು ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿದ್ದು, ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್, ಇಂಟಿಗ್ರೇಶನ್, ಇಂಟರ್‌ಪೋಲೇಷನ್ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಸೇರಿದಂತೆ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದು, ಭವಿಷ್ಯದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಆಕ್ಚುರಿಗಳು SciPy ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಉದಾಹರಣೆ: ದಿವಾಳಿತನದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೋ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು.

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}")

Scikit-learn

Scikit-learn ಒಂದು ಜನಪ್ರಿಯ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿದ್ದು, ವರ್ಗೀಕರಣ, ಹಿಂತಿರುಗುವಿಕೆ, ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಆಯಾಮದ ಕಡಿತಕ್ಕಾಗಿ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಬೆಲೆ, ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಆಕ್ಚುರಿಗಳು Scikit-learn ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಉದಾಹರಣೆ: ನೀತಿ ಹೊಂದಿರುವವರ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹಕ್ಕು ಮೊತ್ತವನ್ನು ಊಹಿಸಲು ರೇಖಾತ್ಮಕ ಹಿಂತಿರುಗುವಿಕೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು.

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}")

Lifelines

ಲೈಫ್‌ಲೈನ್ಸ್ ಒಂದು ಪೈಥಾನ್ ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿದ್ದು, ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ. ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಒಂದು ಘಟನೆ ಸಂಭವಿಸುವವರೆಗೆ ಸಮಯದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ವಿಮೆಗೆ ಬಹಳ ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಾವಿನ ಸಮಯ, ನೀತಿಯನ್ನು ರದ್ದುಗೊಳಿಸುವ ಸಮಯ). ಇದು ಕಪ್ಲಾನ್-ಮೇಯರ್ ಅಂದಾಜುದಾರರು, ಕಾಕ್ಸ್ ಅನುಪಾತದ ಅಪಾಯದ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.

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()

ActuarialUtilities

ಆಕ್ಚುರಿಯಲ್ ಯುಟಿಲಿಟೀಸ್ ಎನ್ನುವುದು ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಆಕ್ಚುರಿಯಲ್ ಸೈನ್ಸ್‌ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಒಂದು ಛತ್ರಿ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ಸಮಯ-ಸರಣಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು, ಆಕ್ಚುರಿಯಲ್ ಗಣಿತದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

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))

ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಮೂಲ ಆಕ್ಚುರಿಯಲ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು: ಟರ್ಮ್ ಲೈಫ್ ಇನ್ಶೂರೆನ್ಸ್

ಟರ್ಮ್ ಲೈಫ್ ಇನ್ಶೂರೆನ್ಸ್‌ಗಾಗಿ ಸರಳವಾದ ಆಕ್ಚುರಿಯಲ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಪೈಥಾನ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸೋಣ. ನಾವು ಒಂದು ವರ್ಷದ ಅವಧಿಯ ಜೀವ ವಿಮೆ ನೀತಿಗೆ ನಿವ್ವಳ ಏಕ ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುತ್ತೇವೆ.

ಅನುಮಾನಗಳು:

• ವಿಮೆದಾರರ ವಯಸ್ಸು: 30 ವರ್ಷಗಳು
• ಸಾವಿನ ಸಂಭವನೀಯತೆ (q30): 0.001 (ಈ ಮೌಲ್ಯವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮರಣ ಕೋಷ್ಟಕದಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ. ಪ್ರದರ್ಶನಕ್ಕಾಗಿ, ನಾವು ಸರಳೀಕೃತ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ.)
• ಬಡ್ಡಿ ದರ: 5%
• ಕವರೇಜ್ ಮೊತ್ತ: 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}")

ಈ ಸರಳ ಉದಾಹರಣೆಯು ಟರ್ಮ್ ಲೈಫ್ ಇನ್ಶೂರೆನ್ಸ್ ಪಾಲಿಸಿಗಾಗಿ ನಿವ್ವಳ ಏಕ ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಪೈಥಾನ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ. ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ, ಆಕ್ಚುರಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಮರಣ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚಗಳು ಮತ್ತು ಲಾಭದ ಅಂಚುಗಳಂತಹ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತಾರೆ.

ವಿಮೆಯಲ್ಲಿ ಪೈಥಾನ್‌ನ ಸುಧಾರಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು

ಮೂಲ ಆಕ್ಚುರಿಯಲ್ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳ ಹೊರತಾಗಿ, ಪೈಥಾನ್ ಅನ್ನು ವಿಮೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ:

ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್

ಪೈಥಾನ್‌ನ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಬೆಲೆ, ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಆಕ್ಚುರಿಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ:

• ಬೆಲೆ: ನೀತಿ ಹೊಂದಿರುವವರ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹಕ್ಕನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು.
• ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ: ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ನೀತಿ ಹೊಂದಿರುವವರನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅದರ ಪ್ರಕಾರ ಪ್ರೀಮಿಯಂಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು.
• ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ: ವಂಚನಾ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು ಮತ್ತು ನಷ್ಟವನ್ನು ತಡೆಯುವುದು.
• ಗ್ರಾಹಕರ ಚರ್ನ್ ಮುನ್ಸೂಚನೆ: ತಮ್ಮ ನೀತಿಗಳನ್ನು ರದ್ದುಗೊಳಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿರುವ ನೀತಿ ಹೊಂದಿರುವವರನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು.

ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ (NLP)

ಗ್ರಾಹಕರ ನಡವಳಿಕೆಯ ಒಳನೋಟವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಮತ್ತು ಹಕ್ಕುಗಳ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಪೈಥಾನ್‌ನ NLP ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಹಕ್ಕು ನಿರೂಪಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಂತಹ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು.

ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ

ಹಾನಿಗೊಳಗಾದ ಆಸ್ತಿಯ ಫೋಟೋಗಳಂತಹ ದೃಶ್ಯ ಡೇಟಾದ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ಪೈಥಾನ್‌ನ ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಇದು ಹಕ್ಕುಗಳ ಇತ್ಯರ್ಥವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ರೋಬೋಟಿಕ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಆಟೊಮೇಷನ್ (RPA)

ಡೇಟಾ ಪ್ರವೇಶ ಮತ್ತು ವರದಿ ಉತ್ಪಾದನೆಯಂತಹ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ಪೈಥಾನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಇದು ಆಕ್ಚುರಿಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಗಣನೆಗಳು

ಆಕ್ಚುರಿಯಲ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಪೈಥಾನ್ ಹಲವಾರು ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತಿದ್ದರೂ, ನೆನಪಿನಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದ ಕೆಲವು ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಗಣನೆಗಳು ಸಹ ಇವೆ:

• ಕಲಿಕೆಯ ವಕ್ರರೇಖೆ: ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ಗೆ ಹೊಸದಾಗಿರುವ ಆಕ್ಚುರಿಗಳು ಪೈಥಾನ್ ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಾಗ ಕಲಿಕೆಯ ವಕ್ರರೇಖೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಆಕ್ಚುರಿಗಳು ಪೈಥಾನ್ ಕಲಿಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಹಲವಾರು ಆನ್‌ಲೈನ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಕೋರ್ಸ್‌ಗಳು ಲಭ್ಯವಿದೆ.
• ಮಾದರಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ: ಪೈಥಾನ್ ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಗಳ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ತಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಆಕ್ಚುರಿಗಳು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್ ಪರಿಣತಿಯ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು.
• ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ: ಆಕ್ಚುರಿಯಲ್ ಮಾದರಿಗಳ ನಿಖರತೆಯು ಮೂಲ ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ. ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬಳಸುವ ಮೊದಲು ಡೇಟಾವು ಸ್ವಚ್ಛ, ಸಂಪೂರ್ಣ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಆಕ್ಚುರಿಗಳು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
• ನಿಯಂತ್ರಕ ಅನುಸರಣೆ: ತಮ್ಮ ಪೈಥಾನ್-ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಗಳು ಎಲ್ಲಾ ಸಂಬಂಧಿತ ನಿಯಂತ್ರಕ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವುದನ್ನು ಆಕ್ಚುರಿಗಳು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
• ಭದ್ರತೆ: ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ, ಅನಧಿಕೃತ ಪ್ರವೇಶ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಉಲ್ಲಂಘನೆಗಳಿಂದ ರಕ್ಷಿಸಲು ಸೂಕ್ತ ಭದ್ರತಾ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.

ವಿಮೆಯಲ್ಲಿ ಪೈಥಾನ್‌ನ ಕುರಿತು ಜಾಗತಿಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳು

ವಿಮೆಯಲ್ಲಿ ಪೈಥಾನ್ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯಾಗಿದೆ. ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಪೈಥಾನ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಕೆಲವು ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

• ಉತ್ತರ ಅಮೆರಿಕಾ: ಉತ್ತರ ಅಮೆರಿಕಾದಲ್ಲಿನ ಪ್ರಮುಖ ವಿಮಾ ಕಂಪನಿಗಳು ಬೆಲೆ, ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ ಪೈಥಾನ್ ಬಳಸುತ್ತಿವೆ.
• ಯುರೋಪ್: ಯುರೋಪಿಯನ್ ವಿಮೆದಾರರು ಸಾಲ್ವೆನ್ಸಿ II ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಬದ್ಧರಾಗಲು ಮತ್ತು ತಮ್ಮ ಬಂಡವಾಳ ನಿರ್ವಹಣಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಪೈಥಾನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.
• ಏಷ್ಯಾ-ಪೆಸಿಫಿಕ್: ಏಷ್ಯಾ-ಪೆಸಿಫಿಕ್‌ನಲ್ಲಿನ ಇನ್ಶೂರೆನ್ಸ್ ಸ್ಟಾರ್ಟ್‌ಅಪ್‌ಗಳು ನವೀನ ವಿಮಾ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಮತ್ತು ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಪೈಥಾನ್ ಬಳಸುತ್ತಿವೆ.
• ಲ್ಯಾಟಿನ್ ಅಮೇರಿಕಾ: ಲ್ಯಾಟಿನ್ ಅಮೆರಿಕಾದಲ್ಲಿನ ವಿಮಾ ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಪೈಥಾನ್ ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿವೆ.

ಆಕ್ಚುರಿಯಲ್ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಪೈಥಾನ್‌ನ ಭವಿಷ್ಯ

ಆಕ್ಚುರಿಯಲ್ ವಿಜ್ಞಾನದ ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಪೈಥಾನ್ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸಲು ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾವು ಹೆಚ್ಚು ಸುಲಭವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ತಂತ್ರಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಪರಿಣತರಾಗಿರುವ ಆಕ್ಚುರಿಗಳು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ವಿಮಾ ಭೂದೃಶ್ಯದ ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸಜ್ಜುಗೊಂಡಿರುತ್ತಾರೆ.

ಇಲ್ಲಿ ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ಕೆಲವು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳಿವೆ:

• ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಹೆಚ್ಚಿದ ಅಳವಡಿಕೆ: ಆಕ್ಚುರಿಯಲ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ, ಆಕ್ಚುರಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
• ಪರ್ಯಾಯ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳ ಹೆಚ್ಚಿನ ಬಳಕೆ: ಅಪಾಯದ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಗ್ರ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಆಕ್ಚುರಿಗಳು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು IoT ಡೇಟಾದಂತಹ ಪರ್ಯಾಯ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.
• ಮೇಘ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್: ಮೇಘ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಆಕ್ಚುರಿಗಳಿಗೆ ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಪರಿಕರಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
• ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ಸಹಯೋಗ: ಆಕ್ಚುರಿಯಲ್ ವಿಜ್ಞಾನಕ್ಕಾಗಿ ಪೈಥಾನ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಕರಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ಸಮುದಾಯವು ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತದೆ.

ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯ ಒಳನೋಟಗಳು

ಆಕ್ಚುರಿಯಲ್ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಪೈಥಾನ್ ಅನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲು, ಈ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ:

• ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಿ: ಆಕ್ಚುರಿಗಳಿಗೆ ಪೈಥಾನ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಿ.
• ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸಿ: ಪ್ರಯೋಗ ಮತ್ತು ನಾವೀನ್ಯತೆಯ ಸಂಸ್ಕೃತಿಯನ್ನು ರಚಿಸಿ, ಅಲ್ಲಿ ಆಕ್ಚುರಿಗಳು ಪೈಥಾನ್‌ನ ಹೊಸ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಬಹುದು.
• ಸಮುದಾಯವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ: ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಆಕ್ಚುರಿಯಲ್ ಇಲಾಖೆಯಲ್ಲಿ ಪೈಥಾನ್ ಬಳಕೆದಾರರ ಸಮುದಾಯವನ್ನು ಬೆಳೆಸಿ.
• ಸಣ್ಣದಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ: ಪೈಥಾನ್‌ನ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಮತ್ತು ವೇಗವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಸಣ್ಣ-ಪ್ರಮಾಣದ ಯೋಜನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ.
• ಮುಕ್ತ ಮೂಲವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿ: ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ಸಮುದಾಯಕ್ಕೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಿ ಮತ್ತು ಪೈಥಾನ್ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳ ಸಾಮೂಹಿಕ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಿ.

ತೀರ್ಮಾನ

ಆಕ್ಚುರಿಯಲ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಶಕ್ತಿಯುತ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಧನವನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪೈಥಾನ್ ವಿಮಾ ಉದ್ಯಮವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತಿದೆ. ಪೈಥಾನ್ ಮತ್ತು ಅದರ ಶ್ರೀಮಂತ ಲೈಬ್ರರಿಗಳ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಆಕ್ಚುರಿಗಳು ತಮ್ಮ ದಕ್ಷತೆ, ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಸಹಯೋಗವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ವಿಮಾ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ನಾವೀನ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು. ವಿಮಾ ಭೂದೃಶ್ಯವು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಲೇ ಇರುವುದರಿಂದ, ಪೈಥಾನ್ ವಕ್ರರೇಖೆಯ ಮೇಲೆ ಉಳಿಯಲು ಬಯಸುವ ಆಕ್ಚುರಿಗಳಿಗೆ ಅನಿವಾರ್ಯ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.