Python Verzekeringen: Het Bouwen van Actuariële Modelleringssystemen

De verzekeringsindustrie, van oudsher afhankelijk van gespecialiseerde software en complexe spreadsheets, ondergaat een aanzienlijke transformatie. Python, een veelzijdige en krachtige programmeertaal, ontpopt zich als een cruciaal hulpmiddel voor het bouwen van robuuste en efficiënte actuariële modelleringssystemen. Dit artikel onderzoekt de voordelen van het gebruik van Python in de verzekeringsbranche, bespreekt belangrijke bibliotheken en biedt praktische voorbeelden om de mogelijkheden ervan te illustreren.

Waarom Python voor Actuariële Modellering?

Python biedt verschillende voordelen ten opzichte van traditionele actuariële tools:

• Open Source en Kosteneffectief: Python is gratis te gebruiken en te distribueren, waardoor licentiekosten die gepaard gaan met propriëtaire software komen te vervallen. Dit is met name voordelig voor kleinere verzekeringsmaatschappijen en startups met beperkte budgetten.
• Flexibiliteit en Maatwerk: Python stelt actuarissen in staat om aangepaste modellen te bouwen die zijn afgestemd op specifieke behoeften, in plaats van te vertrouwen op vooraf gebouwde functionaliteiten. Dit niveau van maatwerk is cruciaal voor het aanpakken van complexe en evoluerende verzekeringsproducten en risicoscenario's.
• Integratie met Data Science Tools: Python integreert naadloos met een enorm ecosysteem van data science bibliotheken, waaronder NumPy, Pandas, Scikit-learn en TensorFlow. Dit stelt actuarissen in staat om machine learning technieken te benutten voor voorspellende modellering, risicobeoordeling en fraudedetectie.
• Verbeterde Samenwerking en Transparantie: Python-code is gemakkelijk deelbaar en auditeerbaar, wat samenwerking tussen actuarissen bevordert en de transparantie van modelleringsprocessen verbetert. Code kan worden beheerd met versiebeheer met behulp van tools zoals Git, wat de samenwerking en traceerbaarheid verder verbetert.
• Automatisering en Efficiëntie: Python kan repetitieve taken automatiseren, zoals data opschonen, rapporten genereren en modelvalidatie, waardoor actuarissen meer tijd hebben om zich te richten op strategischere activiteiten.
• Grote en Actieve Community: Python heeft een grote en actieve community van ontwikkelaars, die uitgebreide documentatie, ondersteuning en direct beschikbare oplossingen voor veelvoorkomende problemen biedt. Dit is van onschatbare waarde voor actuarissen die nieuw zijn in Python en hulp nodig hebben bij het leren en implementeren.

Belangrijke Python Bibliotheken voor Actuariële Wetenschap

Verschillende Python bibliotheken zijn bijzonder nuttig voor actuariële modellering:

NumPy

NumPy is het fundamentele pakket voor numerieke berekeningen in Python. Het biedt ondersteuning voor grote, multidimensionale arrays en matrices, samen met een verzameling wiskundige functies om efficiënt met deze arrays te werken. Actuariële modellen omvatten vaak complexe berekeningen op grote datasets, waardoor NumPy essentieel is voor prestaties.

Voorbeeld: Het berekenen van de contante waarde van een reeks toekomstige kasstromen.

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"Contante waarde: {present_value:.2f}")

Pandas

Pandas is een krachtige data-analyse bibliotheek die datastructuren biedt voor efficiënte opslag en manipulatie van tabelvormige gegevens. Het biedt functies voor data opschonen, transformatie, aggregatie en visualisatie. Pandas is bijzonder nuttig voor het werken met verzekeringsdatasets, die vaak een verscheidenheid aan gegevenstypen bevatten en uitgebreide preprocessing vereisen.

Voorbeeld: Het berekenen van het gemiddelde schadebedrag per leeftijdsgroep.

import pandas as pd # Voorbeeld gegevens van verzekeringsclaims data = { 'Leeftijd': [25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60], 'Schadebedrag': [1000, 1500, 2000, 2500, 3000, 3500, 4000, 4500] } df = pd.DataFrame(data) # Groeperen op leeftijd en het gemiddelde schadebedrag berekenen average_claim_by_age = df.groupby('Leeftijd')['Schadebedrag'].mean() print(average_claim_by_age)

SciPy

SciPy is een bibliotheek voor wetenschappelijke berekeningen die een breed scala aan numerieke algoritmen biedt, waaronder optimalisatie, integratie, interpolatie en statistische analyse. Actuarissen kunnen SciPy gebruiken voor taken zoals het kalibreren van modelparameters, het simuleren van toekomstige scenario's en het uitvoeren van statistische tests.

Voorbeeld: Het uitvoeren van een Monte Carlo simulatie om de faillisementskans te schatten.

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 # Claims simuleren met behulp van een normale verdeling claims = np.random.normal(claim_mean, claim_std, size=(num_simulations, time_horizon)) # Kapitaal berekenen over tijd voor elke simulatie 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] # De faillisementskans berekenen ruin_probability = np.mean(capital[:, -1] <= 0) print(f"Faillisementskans: {ruin_probability:.4f}")

Scikit-learn

Scikit-learn is een populaire machine learning bibliotheek die tools biedt voor classificatie, regressie, clustering en dimensionaliteitsreductie. Actuarissen kunnen Scikit-learn gebruiken om voorspellende modellen te bouwen voor prijsstelling, risicobeoordeling en fraudedetectie.

Voorbeeld: Het bouwen van een lineair regressiemodel om schadebedragen te voorspellen op basis van polisnemerkenmerken.

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 # Voorbeeld gegevens van verzekeringsclaims data = { 'Leeftijd': [25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60], 'Inkomen': [50000, 60000, 70000, 80000, 90000, 100000, 110000, 120000], 'Schadebedrag': [1000, 1500, 2000, 2500, 3000, 3500, 4000, 4500] } df = pd.DataFrame(data) # De gegevens voorbereiden voor het model X = df[['Leeftijd', 'Inkomen']] y = df['Schadebedrag'] # De gegevens splitsen in trainings- en testsets X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Het lineaire regressiemodel maken en trainen model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # Voorspellingen maken op de testset y_pred = model.predict(X_test) # Het model evalueren mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print(f"Mean Squared Error: {mse:.2f}")

Lifelines

Lifelines is een Python bibliotheek voor overlevingsanalyse. Overlevingsanalyse houdt zich bezig met de tijd tot een gebeurtenis plaatsvindt, wat zeer relevant is voor verzekeringen (bijv. tijd tot overlijden, tijd tot een polis wordt geannuleerd). Het omvat Kaplan-Meier schatters, Cox proportional hazard modellen en meer.

import pandas as pd from lifelines import KaplanMeierFitter import matplotlib.pyplot as plt # Voorbeeldgegevens: tijd tot gebeurtenis en of de gebeurtenis heeft plaatsgevonden data = { 'duur': [5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40], 'waargenomen': [1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1] # 1 = gebeurtenis vond plaats, 0 = gecensureerd } df = pd.DataFrame(data) # Kaplan-Meier model fitten kmf = KaplanMeierFitter() kmf.fit(df['duur'], event_observed=df['waargenomen']) # Overlevingskansen afdrukken print(kmf.survival_function_) # Overlevingsfunctie plotten kmf.plot_survival_function() plt.title('Kaplan-Meier Overlevingscurve') plt.xlabel('Tijd') plt.ylabel('Overlevingskans') plt.show()

ActuarialUtilities

ActuarialUtilities is een overkoepelend pakket in Python gericht op actuariële wetenschap. Het stelt u in staat om tijdreeksberekeningen, actuariële wiskundige berekeningen en nog veel meer uit te voeren.

from actuarialutilities.life_tables.actuarial_table import ActuarialTable # Voorbeeld: Een eenvoudige sterftetafel maken leeftijden = range(0, 101) lx = [100000 * (1 - (x/100)**2) for x in leeftijden] life_table = ActuarialTable(leeftijden, lx, interest_rate=0.05) # Verwachte levensduur op 20-jarige leeftijd afdrukken print(life_table.ex(20))

Het Bouwen van een Basis Actuariële Model in Python: Termijn Levensverzekering

Laten we illustreren hoe Python kan worden gebruikt om een eenvoudig actuariële model te bouwen voor termijn levensverzekeringen. We zullen de netto enkele premie berekenen voor een levensverzekeringspolis voor één jaar.

Aannames:

• Leeftijd van de verzekerde: 30 jaar
• Sterftekans (q30): 0.001 (Deze waarde zou typisch afkomstig zijn van een sterftetafel. Voor demonstratie gebruiken we een vereenvoudigde waarde.)
• Rentepercentage: 5%
• Dekking: 100.000

import numpy as np # Aannames leeftijd = 30 q30 = 0.001 # Sterftekans op 30-jarige leeftijd interest_rate = 0.05 coverage_amount = 100000 # De contante waarde van de overlijdensuitkering berekenen discount_factor = 1 / (1 + interest_rate) present_value_death_benefit = coverage_amount * discount_factor # De verwachte contante waarde van de overlijdensuitkering berekenen net_single_premium = q30 * present_value_death_benefit print(f"Netto enkele premie: {net_single_premium:.2f}")

Dit eenvoudige voorbeeld demonstreert hoe Python kan worden gebruikt om de netto enkele premie voor een termijn levensverzekeringspolis te berekenen. In een echte scenario zouden actuarissen meer geavanceerde sterftetafels gebruiken en aanvullende factoren zoals kosten en winstmarges integreren.

Geavanceerde Toepassingen van Python in Verzekeringen

Naast basis actuariële berekeningen wordt Python in de verzekeringsbranche gebruikt voor meer geavanceerde toepassingen:

Voorspellende Modellering

De machine learning bibliotheken van Python stellen actuarissen in staat om voorspellende modellen te bouwen voor diverse doeleinden, waaronder:

• Prijsstelling: Het voorspellen van de kans op een claim op basis van polisnemerkenmerken.
• Risicobeoordeling: Het identificeren van polishouders met een hoog risico en het dienovereenkomstig aanpassen van premies.
• Fraudedetectie: Het opsporen van frauduleuze claims en het voorkomen van verliezen.
• Klantverloopvoorspelling: Het identificeren van polishouders die waarschijnlijk hun polis zullen opzeggen en het nemen van stappen om hen te behouden.

Natuurlijke Taalverwerking (NLP)

De NLP bibliotheken van Python kunnen worden gebruikt om ongestructureerde gegevens te analyseren, zoals claimverhalen en feedback van klanten, om inzicht te krijgen in klantgedrag en de afhandeling van claims te verbeteren.

Beeldherkenning

De beeldherkenningsbibliotheken van Python kunnen worden gebruikt om de verwerking van visuele gegevens, zoals foto's van beschadigd onroerend goed, te automatiseren om de afwikkeling van claims te versnellen.

Robotic Process Automation (RPA)

Python kan worden gebruikt om repetitieve taken te automatiseren, zoals gegevensinvoer en rapportgeneratie, waardoor actuarissen zich kunnen richten op strategischere activiteiten.

Uitdagingen en Overwegingen

Hoewel Python tal van voordelen biedt voor actuariële modellering, zijn er ook enkele uitdagingen en overwegingen om rekening mee te houden:

• Leercurve: Actuarissen die nieuw zijn in programmeren, kunnen te maken krijgen met een leercurve bij het adopteren van Python. Er zijn echter tal van online bronnen en trainingen beschikbaar om actuarissen te helpen Python te leren.
• Modelvalidatie: Het is cruciaal om Python-gebaseerde modellen grondig te valideren om hun nauwkeurigheid en betrouwbaarheid te garanderen. Actuarissen moeten een combinatie van statistische tests en domeinexpertise gebruiken om hun modellen te valideren.
• Gegevenskwaliteit: De nauwkeurigheid van actuariële modellen is afhankelijk van de kwaliteit van de onderliggende gegevens. Actuarissen moeten ervoor zorgen dat hun gegevens schoon, compleet en nauwkeurig zijn voordat ze deze gebruiken om modellen te bouwen.
• Regelgevingsnaleving: Actuarissen moeten ervoor zorgen dat hun Python-gebaseerde modellen voldoen aan alle relevante wettelijke vereisten.
• Beveiliging: Bij het werken met gevoelige gegevens is het belangrijk om passende beveiligingsmaatregelen te implementeren om ongeautoriseerde toegang en datalekken te voorkomen.

Wereldwijde Perspectieven op Python in Verzekeringen

De adoptie van Python in de verzekeringsbranche is een wereldwijde trend. Hier zijn enkele voorbeelden van hoe Python in verschillende regio's wordt gebruikt:

• Noord-Amerika: Toonaangevende verzekeringsmaatschappijen in Noord-Amerika gebruiken Python voor prijsstelling, risicobeheer en fraudedetectie.
• Europa: Europese verzekeraars maken gebruik van Python om te voldoen aan Solvency II-regelgeving en hun kapitaalbeheerprocessen te verbeteren.
• Azië-Pacific: Insurtech startups in Azië-Pacific gebruiken Python om innovatieve verzekeringsproducten en -diensten te ontwikkelen.
• Latijns-Amerika: Verzekeringsmaatschappijen in Latijns-Amerika adopteren Python om hun operationele efficiëntie te verbeteren en kosten te verlagen.

De Toekomst van Python in Actuariële Wetenschap

Python staat op het punt een steeds belangrijkere rol te spelen in de toekomst van de actuariële wetenschap. Naarmate gegevens gemakkelijker beschikbaar worden en machine learning technieken geavanceerder worden, zullen actuarissen die bedreven zijn in Python goed uitgerust zijn om de uitdagingen en kansen van het evoluerende verzekeringslandschap aan te pakken.

Hier zijn enkele trends om in de gaten te houden:

• Toenemende adoptie van machine learning: Machine learning zal steeds meer worden geïntegreerd in actuariële modellering, waardoor actuarissen nauwkeurigere en voorspellendere modellen kunnen bouwen.
• Groter gebruik van alternatieve gegevensbronnen: Actuarissen zullen alternatieve gegevensbronnen gebruiken, zoals gegevens van sociale media en IoT-gegevens, om een ​​uitgebreider beeld van risico's te krijgen.
• Cloud computing: Cloud computing zal actuarissen toegang bieden tot schaalbare computerbronnen en geavanceerde analysetools.
• Open-source samenwerking: De open-source community zal blijven bijdragen aan de ontwikkeling van Python-bibliotheken en -tools voor actuariële wetenschap.

Actiegerichte Inzichten

Om Python te omarmen in de actuariële wetenschap, overweeg deze actiegerichte inzichten:

• Investeer in training: Bied actuarissen mogelijkheden om Python en data science vaardigheden te leren.
• Stimuleer experimenten: Creëer een cultuur van experimenteren en innovatie waar actuarissen nieuwe toepassingen van Python kunnen verkennen.
• Bouw een community: Bevorder een gemeenschap van Python-gebruikers binnen de actuariële afdeling om kennis en best practices te delen.
• Begin klein: Start met kleinschalige projecten om de waarde van Python aan te tonen en momentum op te bouwen.
• Omarm open source: Draag bij aan de open-source community en maak gebruik van de collectieve kennis van Python-ontwikkelaars.

Conclusie

Python transformeert de verzekeringsindustrie door actuarissen een krachtig en flexibel hulpmiddel te bieden voor het bouwen van actuariële modelleringssystemen. Door Python en zijn rijke ecosysteem van bibliotheken te omarmen, kunnen actuarissen hun efficiëntie, nauwkeurigheid en samenwerking verbeteren en innovatie in de verzekeringsbranche stimuleren. Nu het verzekeringslandschap blijft evolueren, zal Python een onmisbaar instrument zijn voor actuarissen die voorop willen blijven lopen.