Python draudimas: aktuarinių modeliavimo sistemų kūrimas

Draudimo pramonė, tradiciškai priklausoma nuo specializuotos programinės įrangos ir sudėtingų skaičiuoklių, išgyvena reikšmingus pokyčius. Python, universali ir galinga programavimo kalba, tampa pagrindiniu įrankiu kuriant patikimas ir efektyvias aktuarinių modeliavimo sistemas. Šiame straipsnyje nagrinėjami Python naudojimo draudime privalumai, aptariamos pagrindinės bibliotekos ir pateikiami praktiniai pavyzdžiai, iliustruojantys jo galimybes.

Kodėl Python aktuariniam modeliavimui?

Python siūlo keletą pranašumų, palyginti su tradiciniais aktuariniais įrankiais:

• Atviras kodas ir ekonomiškas: Python yra nemokamas naudoti ir platinti, todėl panaikinamos licencijavimo išlaidos, susijusios su nuosavybės teise priklausančia programine įranga. Tai ypač naudinga mažesnėms draudimo bendrovėms ir startuoliams, turintiems ribotą biudžetą.
• Lankstumas ir pritaikymas: Python leidžia aktuarams kurti pasirinktinius modelius, pritaikytus konkretiems poreikiams, o ne pasikliauti iš anksto sukurtais funkcionalumais. Šis pritaikymo lygis yra labai svarbus sprendžiant sudėtingus ir besikeičiančius draudimo produktus ir rizikos scenarijus.
• Integracija su duomenų mokslo įrankiais: Python sklandžiai integruojamas su didžiuliu duomenų mokslo bibliotekų ekosistema, įskaitant NumPy, Pandas, Scikit-learn ir TensorFlow. Tai leidžia aktuarams pasinaudoti mašininio mokymosi metodais prognoziniam modeliavimui, rizikos vertinimui ir sukčiavimo aptikimui.
• Pagerintas bendradarbiavimas ir skaidrumas: Python kodas yra lengvai dalijamas ir audituojamas, skatinant bendradarbiavimą tarp aktuarų ir gerinant modeliavimo procesų skaidrumą. Kodas gali būti versijos valdomas naudojant tokius įrankius kaip Git, dar labiau didinant bendradarbiavimą ir atsekamumą.
• Automatizavimas ir efektyvumas: Python gali automatizuoti pasikartojančias užduotis, tokias kaip duomenų valymas, ataskaitų generavimas ir modelio patvirtinimas, atlaisvindamas aktuarus, kad jie galėtų sutelkti dėmesį į strategiškesnę veiklą.
• Didelė ir aktyvi bendruomenė: Python turi didelę ir aktyvią kūrėjų bendruomenę, teikiančią išsamią dokumentaciją, palaikymą ir lengvai prieinamus sprendimus dažniausiai pasitaikančioms problemoms. Tai neįkainojama aktuarams, kurie yra naujokai Python ir kuriems reikia pagalbos mokantis ir diegiant.

Pagrindinės Python bibliotekos aktuariniam mokslui

Kelios Python bibliotekos yra ypač naudingos aktuariniam modeliavimui:

NumPy

NumPy yra pagrindinis paketas skaitmeniniams skaičiavimams Python. Jis palaiko didelius, daugiamatinius masyvus ir matricas, kartu su matematinių funkcijų rinkiniu, kad būtų galima efektyviai dirbti su šiais masyvais. Aktuariniai modeliai dažnai apima sudėtingus skaičiavimus su dideliais duomenų rinkiniais, todėl NumPy yra būtinas našumui.

Pavyzdys: Būsimų pinigų srautų dabartinės vertės skaičiavimas.

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 yra galinga duomenų analizės biblioteka, teikianti duomenų struktūras efektyviam lentelinių duomenų saugojimui ir tvarkymui. Ji siūlo duomenų valymo, transformavimo, agregavimo ir vizualizavimo funkcijas. Pandas ypač naudingas dirbant su draudimo duomenų rinkiniais, kurie dažnai apima įvairius duomenų tipus ir reikalauja didelio išankstinio apdorojimo.

Pavyzdys: Vidutinės išmokos sumos pagal amžiaus grupę skaičiavimas.

import pandas as pd # Mėginio draudimo išmokos duomenys data = { 'Age': [25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60], 'ClaimAmount': [1000, 1500, 2000, 2500, 3000, 3500, 4000, 4500] } df = pd.DataFrame(data) # Grupuoti pagal amžių ir apskaičiuoti vidutinę išmokos sumą average_claim_by_age = df.groupby('Age')['ClaimAmount'].mean() print(average_claim_by_age)

SciPy

SciPy yra biblioteka mokslo skaičiavimams, kuri suteikia platų skaitmeninių algoritmų asortimentą, įskaitant optimizavimą, integravimą, interpoliaciją ir statistinę analizę. Aktuarai gali naudoti SciPy tokioms užduotims kaip modelio parametrų kalibravimas, būsimų scenarijų modeliavimas ir statistiniai testai.

Pavyzdys: Monte Karlo simuliacijos atlikimas, siekiant įvertinti žlugimo tikimybę.

import numpy as np import scipy.stats as st # Parametrai initial_capital = 1000 premium_income = 100 claim_mean = 50 claim_std = 20 num_simulations = 1000 time_horizon = 100 # Imituoti išmokas naudojant normalųjį pasiskirstymą claims = np.random.normal(claim_mean, claim_std, size=(num_simulations, time_horizon)) # Apskaičiuoti kapitalą per laiką kiekvienam modeliavimui 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] # Apskaičiuoti žlugimo tikimybę ruin_probability = np.mean(capital[:, -1] <= 0) print(f"Probability of Ruin: {ruin_probability:.4f}")

Scikit-learn

Scikit-learn yra populiari mašininio mokymosi biblioteka, kuri suteikia įrankius klasifikacijai, regresijai, grupavimui ir dimensijų mažinimui. Aktuarai gali naudoti Scikit-learn kurdami prognozinius modelius kainoms, rizikos vertinimui ir sukčiavimo aptikimui.

Pavyzdys: Linijinės regresijos modelio kūrimas, siekiant prognozuoti išmokų sumas, remiantis draudėjo charakteristikomis.

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 # Mėginio draudimo išmokos duomenys 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) # Paruošti duomenis modeliui X = df[['Age', 'Income']] y = df['ClaimAmount'] # Padalinti duomenis į mokymo ir testavimo rinkinius X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Sukurti ir apmokyti linijinės regresijos modelį model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # Padaryti prognozes testiniame rinkinyje y_pred = model.predict(X_test) # Įvertinti modelį mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print(f"Mean Squared Error: {mse:.2f}")

Lifelines

Lifelines yra Python biblioteka išgyvenamumo analizei. Išgyvenamumo analizė nagrinėja laiką iki įvykio įvykimo, o tai yra labai aktualu draudimui (pvz., laikas iki mirties, laikas iki poliso atšaukimo). Ji apima Kaplan-Meier estimatorius, Cox proporcingos rizikos modelius ir dar daugiau.

import pandas as pd from lifelines import KaplanMeierFitter import matplotlib.pyplot as plt # Mėginio duomenys: laikas iki įvykio ir ar įvykis įvyko data = { 'duration': [5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40], 'observed': [1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1] # 1 = įvykis įvyko, 0 = cenzūruota } df = pd.DataFrame(data) # Priderinti Kaplan-Meier modelį kmf = KaplanMeierFitter() kmf.fit(df['duration'], event_observed=df['observed']) # Spausdinti išgyvenamumo tikimybes print(kmf.survival_function_) # Nubraižyti išgyvenamumo funkciją kmf.plot_survival_function() plt.title('Kaplan-Meier išgyvenamumo kreivė') plt.xlabel('Laikas') plt.ylabel('Išgyvenamumo tikimybė') plt.show()

ActuarialUtilities

ActuarialUtilities yra Python paketas, skirtas aktuariniam mokslui. Tai leidžia tvarkyti laiko serijų skaičiavimus, aktuarinės matematikos skaičiavimus ir daug daugiau.

from actuarialutilities.life_tables.actuarial_table import ActuarialTable # Pavyzdys: Sukurti paprastą gyvenimo lentelę ages = range(0, 101) lx = [100000 * (1 - (x/100)**2) for x in ages] life_table = ActuarialTable(ages, lx, interest_rate=0.05) # Spausdinti numatomą gyvenimo trukmę 20 metų amžiuje print(life_table.ex(20))

Pagrindinio aktuarinio modelio kūrimas Python: terminuotas gyvybės draudimas

Pateikime pavyzdį, kaip Python gali būti naudojamas kuriant paprastą aktuarinį modelį terminuotam gyvybės draudimui. Mes apskaičiuosime grynąją vienkartinę įmoką už vienerių metų terminuoto gyvybės draudimo polisą.

Prielaidos:

• Draudžiamojo amžius: 30 metų
• Mirties tikimybė (q30): 0,001 (Ši vertė paprastai būtų gauta iš mirtingumo lentelės. Demonstracijai naudosime supaprastintą vertę.)
• Palūkanų norma: 5 %
• Draudimo suma: 100 000

import numpy as np # Prielaidos age = 30 q30 = 0.001 # Mirties tikimybė 30 metų amžiuje interest_rate = 0.05 coverage_amount = 100000 # Apskaičiuoti mirties išmokos dabartinę vertę discount_factor = 1 / (1 + interest_rate) present_value_death_benefit = coverage_amount * discount_factor # Apskaičiuoti numatomą mirties išmokos dabartinę vertę net_single_premium = q30 * present_value_death_benefit print(f"Net Single Premium: {net_single_premium:.2f}")

Šis paprastas pavyzdys rodo, kaip Python gali būti naudojamas apskaičiuojant grynąją vienkartinę įmoką už terminuoto gyvybės draudimo polisą. Realaus pasaulio scenarijuje aktuarai naudotų sudėtingesnes mirtingumo lenteles ir įtrauktų papildomus veiksnius, tokius kaip išlaidos ir pelno maržos.

Išplėstinės Python taikymo draudime

Be pagrindinių aktuarinių skaičiavimų, Python draudime naudojamas sudėtingesnėms programoms:

Prognozavimo modeliavimas

Python mašininio mokymosi bibliotekos leidžia aktuarams kurti prognozinius modelius įvairiems tikslams, įskaitant:

• Kainodara: Prognozuoti išmokos tikimybę, atsižvelgiant į draudėjo charakteristikas.
• Rizikos vertinimas: Nustatyti didelės rizikos draudėjus ir atitinkamai koreguoti įmokas.
• Sukčiavimo aptikimas: Aptikti sukčiavimo atvejus ir užkirsti kelią nuostoliams.
• Klientų atmetimo prognozė: Nustatyti draudėjus, kurie gali atšaukti savo polisus, ir imtis veiksmų, kad juos išlaikytų.

Natūraliosios kalbos apdorojimas (NLP)

Python NLP bibliotekos gali būti naudojamos nestruktūrizuotiems duomenims, tokiems kaip išmokų pasakojimai ir klientų atsiliepimai, analizuoti, siekiant įgyti įžvalgų apie klientų elgesį ir pagerinti išmokų apdorojimą.

Atvaizdų atpažinimas

Python atvaizdų atpažinimo bibliotekos gali būti naudojamos automatizuoti vizualinių duomenų, pvz., apgadintos nuosavybės nuotraukų, apdorojimą, siekiant pagreitinti išmokų atsiskaitymą.

Robotizuotas procesų automatizavimas (RPA)

Python gali būti naudojamas automatizuoti pasikartojančias užduotis, pvz., duomenų įvedimą ir ataskaitų generavimą, atlaisvindamas aktuarus, kad jie galėtų sutelkti dėmesį į strategiškesnę veiklą.

Iššūkiai ir svarstymai

Nors Python siūlo daug privalumų aktuariniam modeliavimui, taip pat yra keletas iššūkių ir svarstytinų dalykų:

• Mokymosi kreivė: Aktuarai, kurie yra naujokai programavime, gali susidurti su mokymosi kreive, pradėję naudoti Python. Tačiau yra daug internetinių išteklių ir mokymo kursų, padėsiančių aktuarams išmokti Python.
• Modelio patvirtinimas: Labai svarbu kruopščiai patvirtinti Python pagrįstus modelius, kad būtų užtikrintas jų tikslumas ir patikimumas. Aktuarai turėtų naudoti statistinių testų ir srities žinių derinį savo modeliams patvirtinti.
• Duomenų kokybė: Aktuarinių modelių tikslumas priklauso nuo pagrindinių duomenų kokybės. Aktuarai turėtų užtikrinti, kad jų duomenys būtų švarūs, išsamūs ir tikslūs prieš naudodami juos modeliams kurti.
• Reguliavimo atitiktis: Aktuarai turi užtikrinti, kad jų Python pagrįsti modeliai atitiktų visus atitinkamus reguliavimo reikalavimus.
• Saugumas: Dirbant su neskelbtinais duomenimis, svarbu įgyvendinti atitinkamas saugumo priemones, kad būtų apsaugota nuo neteisėtos prieigos ir duomenų pažeidimų.

Pasaulinės Python perspektyvos draudime

Python diegimas draudime yra pasaulinė tendencija. Štai keletas pavyzdžių, kaip Python naudojamas skirtinguose regionuose:

• Šiaurės Amerika: Pirmaujančios draudimo bendrovės Šiaurės Amerikoje naudoja Python kainodarai, rizikos valdymui ir sukčiavimo aptikimui.
• Europa: Europos draudikai naudojasi Python, kad atitiktų Solvency II reglamentus ir pagerintų savo kapitalo valdymo procesus.
• Azijos ir Ramiojo vandenyno regionas: Azijos ir Ramiojo vandenyno regiono „Insurtech“ startuoliai naudoja Python, kad galėtų kurti novatoriškus draudimo produktus ir paslaugas.
• Lotynų Amerika: Draudimo bendrovės Lotynų Amerikoje diegia Python, siekdamos pagerinti savo veiklos efektyvumą ir sumažinti sąnaudas.

Python ateitis aktuariniame moksle

Python yra pasirengęs atlikti vis svarbesnį vaidmenį aktuarinio mokslo ateityje. Kadangi duomenys tampa labiau prieinami ir mašininio mokymosi metodai tampa vis sudėtingesni, aktuarai, išmanantys Python, bus gerai pasirengę įveikti besivystančio draudimo kraštovaizdžio iššūkius ir galimybes.

Štai kelios tendencijos, į kurias reikia atkreipti dėmesį:

• Didėjantis mašininio mokymosi įsisavinimas: Mašininis mokymasis bus vis labiau integruojamas į aktuarinį modeliavimą, leidžiantis aktuarams kurti tikslesnius ir prognozuojamus modelius.
• Didesnis alternatyvių duomenų šaltinių naudojimas: Aktuarai pasinaudos alternatyviais duomenų šaltiniais, tokiais kaip socialinės žiniasklaidos duomenys ir daiktų interneto (IoT) duomenys, siekdami išsamiau suprasti riziką.
• Debesų kompiuterija: Debesų kompiuterija suteiks aktuarams prieigą prie mastelio keičiamų skaičiavimo išteklių ir pažangių analizės įrankių.
• Atvirojo kodo bendradarbiavimas: Atvirojo kodo bendruomenė ir toliau prisidės prie Python bibliotekų ir įrankių, skirtų aktuariniam mokslui, kūrimo.

Praktiniai įžvalgos

Norėdami įdiegti Python aktuariniame moksle, apsvarstykite šias praktines įžvalgas:

• Investuokite į mokymus: Suteikite aktuarams galimybes išmokti Python ir duomenų mokslo įgūdžių.
• Skatinkite eksperimentus: Sukurkite eksperimentavimo ir inovacijų kultūrą, kurioje aktuarai gali tyrinėti naujus Python pritaikymus.
• Sukurkite bendruomenę: Skatinkite Python vartotojų bendruomenę aktuariniame skyriuje, kad galėtumėte dalytis žiniomis ir geriausia praktika.
• Pradėkite nuo mažų: Pradėkite nuo mažo masto projektų, kad pademonstruotumėte Python vertę ir įgautumėte pagreitį.
• Pritaikykite atvirąjį kodą: Prisidėkite prie atvirojo kodo bendruomenės ir pasinaudokite bendromis Python kūrėjų žiniomis.

Išvada

Python keičia draudimo pramonę, suteikdamas aktuarams galingą ir lankstų įrankį aktuarinių modeliavimo sistemoms kurti. Įdiegę Python ir jo turtingą bibliotekų ekosistemą, aktuarai gali pagerinti savo efektyvumą, tikslumą ir bendradarbiavimą bei skatinti inovacijas draudimo pramonėje. Draudimo kraštovaizdžiui toliau vystantis, Python bus nepakeičiamas įrankis aktuarams, norintiems išlikti priekyje.