Python forsikring: Bygging av aktuarmodelleringssystemer

Forsikringsbransjen, som tradisjonelt har vært avhengig av spesialisert programvare og komplekse regneark, gjennomgår en betydelig transformasjon. Python, et allsidig og kraftig programmeringsspråk, fremstår som et avgjørende verktøy for å bygge robuste og effektive aktuarmodelleringssystemer. Denne artikkelen utforsker fordelene ved å bruke Python i forsikring, diskuterer sentrale biblioteker og gir praktiske eksempler for å illustrere dets muligheter.

Hvorfor Python for aktuarmodellering?

Python tilbyr flere fordeler sammenlignet med tradisjonelle aktuarielle verktøy:

• Åpen kildekode og kostnadseffektivt: Python er gratis å bruke og distribuere, noe som eliminerer lisenskostnader forbundet med proprietær programvare. Dette er spesielt gunstig for mindre forsikringsselskaper og nystartede selskaper med begrensede budsjetter.
• Fleksibilitet og tilpasning: Python lar aktuarene bygge egendefinerte modeller skreddersydd for spesifikke behov, i stedet for å stole på ferdigbygde funksjonaliteter. Dette nivået av tilpasning er avgjørende for å håndtere komplekse og skiftende forsikringsprodukter og risikoscenarioer.
• Integrasjon med datavitenskapsverktøy: Python integreres sømløst med et enormt økosystem av datavitenskapsbiblioteker, inkludert NumPy, Pandas, Scikit-learn og TensorFlow. Dette gjør det mulig for aktuarene å utnytte maskinlæringsteknikker for prediktiv modellering, risikovurdering og svindeldeteksjon.
• Forbedret samarbeid og åpenhet: Python-kode er lett å dele og revidere, noe som fremmer samarbeid mellom aktuarene og forbedrer åpenheten i modelleringsprosesser. Kode kan versjonskontrolleres ved hjelp av verktøy som Git, noe som ytterligere forbedrer samarbeid og sporbarhet.
• Automatisering og effektivitet: Python kan automatisere repeterende oppgaver, som datarensing, generering av rapporter og modellvalidering, noe som frigjør aktuarene til å fokusere på mer strategiske aktiviteter.
• Stort og aktivt fellesskap: Python har et stort og aktivt fellesskap av utviklere, som tilbyr omfattende dokumentasjon, støtte og lett tilgjengelige løsninger på vanlige problemer. Dette er uvurderlig for aktuarene som er nye for Python og trenger hjelp til læring og implementering.

Viktige Python-biblioteker for aktuarfag

Flere Python-biblioteker er spesielt nyttige for aktuarmodellering:

NumPy

NumPy er den grunnleggende pakken for numeriske beregninger i Python. Den gir støtte for store, flerdimensjonale matriser og arrays, sammen med en samling matematiske funksjoner for å operere effektivt på disse matrisene. Aktuarmodeller involverer ofte komplekse beregninger på store datasett, noe som gjør NumPy essensielt for ytelse.

Eksempel: Beregning av nåverdien av en serie fremtidige kontantstrømmer.

import numpy as np diskonteringsrente = 0.05 kontantstromer = np.array([100, 110, 120, 130, 140]) diskonteringsfaktorer = 1 / (1 + diskonteringsrente)**np.arange(1, len(kontantstromer) + 1) nåverdi = np.sum(kontantstromer * diskonteringsfaktorer) print(f"Nåverdi: {nåverdi:.2f}")

Pandas

Pandas er et kraftig dataanalyseparabibliotek som tilbyr datastrukturer for effektiv lagring og manipulering av tabulære data. Det tilbyr funksjoner for datarensing, transformasjon, aggregering og visualisering. Pandas er spesielt nyttig for å arbeide med forsikringsdatasett, som ofte inneholder en rekke datatyper og krever omfattende forhåndsbehandling.

Eksempel: Beregning av gjennomsnittlig skadebeløp etter aldersgruppe.

import pandas as pd # Eksempeldata for forsikringsskader data = { 'Alder': [25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60], 'Skadebeløp': [1000, 1500, 2000, 2500, 3000, 3500, 4000, 4500] } df = pd.DataFrame(data) # Grupper etter alder og beregn gjennomsnittlig skadebeløp gjennomsnittlig_skade_per_alder = df.groupby('Alder')['Skadebeløp'].mean() print(gjennomsnittlig_skade_per_alder)

SciPy

SciPy er et bibliotek for vitenskapelig databehandling som tilbyr et bredt spekter av numeriske algoritmer, inkludert optimering, integrasjon, interpolasjon og statistisk analyse. Aktuarer kan bruke SciPy til oppgaver som kalibrering av modellparametere, simulering av fremtidige scenarier og utføring av statistiske tester.

Eksempel: Utføre en Monte Carlo-simulering for å estimere sannsynligheten for ruin.

import numpy as np import scipy.stats as st # Parametere startkapital = 1000 premieinntekt = 100 skade_gjennomsnitt = 50 skade_std = 20 antall_simuleringer = 1000 tidshorisont = 100 # Simuler skader ved bruk av en normalfordeling skader = np.random.normal(skade_gjennomsnitt, skade_std, size=(antall_simuleringer, tidshorisont)) # Beregn kapital over tid for hver simulering kapital = np.zeros((antall_simuleringer, tidshorisont)) kapital[:, 0] = startkapital + premieinntekt - skader[:, 0] for t in range(1, tidshorisont): kapital[:, t] = kapital[:, t-1] + premieinntekt - skader[:, t] # Beregn ruin-sannsynligheten ruin_sannsynlighet = np.mean(kapital[:, -1] <= 0) print(f"Sannsynlighet for ruin: {ruin_sannsynlighet:.4f}")

Scikit-learn

Scikit-learn er et populært maskinlæringsparabibliotek som tilbyr verktøy for klassifisering, regresjon, klynging og dimensjonsreduksjon. Aktuarer kan bruke Scikit-learn til å bygge prediktive modeller for prising, risikovurdering og svindeldeteksjon.

Eksempel: Bygging av en lineær regresjonsmodell for å forutsi skadebeløp basert på poliseholderkarakteristikker.

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 # Eksempeldata for forsikringsskader data = { 'Alder': [25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60], 'Inntekt': [50000, 60000, 70000, 80000, 90000, 100000, 110000, 120000], 'Skadebeløp': [1000, 1500, 2000, 2500, 3000, 3500, 4000, 4500] } df = pd.DataFrame(data) # Forbered dataene for modellen X = df[['Alder', 'Inntekt']] y = df['Skadebeløp'] # Del dataene i trenings- og testsett X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Opprett og tren en lineær regresjonsmodell modell = LinearRegression() modell.fit(X_train, y_train) # Gjør prediksjoner på testsettet y_pred = modell.predict(X_test) # Evaluer modellen MSE = mean_squared_error(y_test, y_pred) print(f"Gjennomsnittlig kvadratfeil: {MSE:.2f}")

Lifelines

Lifelines er et Python-bibliotek for overlevelsesanalyse. Overlevelsesanalyse handler om tiden til en hendelse inntreffer, noe som er svært relevant for forsikring (f.eks. tid til død, tid til en polise kanselleres). Det inkluderer Kaplan-Meier-estimatorer, Cox proporsjonale hazard-modeller og mer.

import pandas as pd from lifelines import KaplanMeierFitter import matplotlib.pyplot as plt # Eksempeldata: tid til hendelse og om hendelsen skjedde data = { 'varighet': [5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40], 'observert': [1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1] # 1 = hendelse skjedde, 0 = sensurert } df = pd.DataFrame(data) # Tilpass Kaplan-Meier-modell kmf = KaplanMeierFitter() kmf.fit(df['varighet'], event_observed=df['observert']) # Skriv ut overlevelsesannsynligheter print(kmf.survival_function_) # Plott overlevelsesfunksjon kmf.plot_survival_function() plt.title('Kaplan-Meier overlevelseskurve') plt.xlabel('Tid') plt.ylabel('Overlevelsesannsynlighet') plt.show()

ActuarialUtilities

ActuarialUtilities er en paraplypakke i Python rettet mot aktuarfag. Den lar deg håndtere tidsserieberegninger, beregninger innen aktuarmatematikk og mye mer.

from actuarialutilities.life_tables.actuarial_table import ActuarialTable # Eksempel: Opprett en enkel livstabell alder = range(0, 101) lx = [100000 * (1 - (x/100)**2) for x in alder] livstabell = ActuarialTable(alder, lx, rentesats=0.05) # Skriv ut forventet levetid ved 20 års alder print(livstabell.ex(20))

Bygging av en grunnleggende aktuarmodell i Python: Livsforsikring med tidsbegrensning

La oss illustrere hvordan Python kan brukes til å bygge en enkel aktuarmodell for livsforsikring med tidsbegrensning. Vi vil beregne netto enkeltpremie for en ettårig livsforsikringspolise med tidsbegrensning.

Forutsetninger:

• Forsikredes alder: 30 år
• Dødsrisikoprosent (q30): 0.001 (Denne verdien ville typisk komme fra en dødelighetstabell. For demonstrasjon bruker vi en forenklet verdi.)
• Rentesats: 5%
• Dekningsbeløp: 100 000

import numpy as np # Forutsetninger alder = 30 q30 = 0.001 # Dødsrisikoprosent ved 30 års alder rentesats = 0.05 dekningsbeløp = 100000 # Beregn nåverdien av dødsdekningen diskonteringsfaktor = 1 / (1 + rentesats) nåverdi_dødsdekning = dekningsbeløp * diskonteringsfaktor # Beregn forventet nåverdi av dødsdekningen netto_enkeltpremie = q30 * nåverdi_dødsdekning print(f"Netto enkeltpremie: {netto_enkeltpremie:.2f}")

Dette enkle eksemplet viser hvordan Python kan brukes til å beregne netto enkeltpremie for en livsforsikringspolise med tidsbegrensning. I en reell situasjon ville aktuarene brukt mer sofistikerte dødelighetstabeller og inkludert ytterligere faktorer som utgifter og fortjenestemarginer.

Avanserte bruksområder for Python i forsikring

Utover grunnleggende aktuarelle beregninger, brukes Python i forsikring for mer avanserte bruksområder:

Prediktiv modellering

Pythons maskinlæringsparabiblioteker gjør det mulig for aktuarene å bygge prediktive modeller for en rekke formål, inkludert:

• Prising: Forutsi sannsynligheten for en skade basert på poliseholderkarakteristikker.
• Risikovurdering: Identifisere poliseholdere med høy risiko og justere premier deretter.
• Svindeldeteksjon: Oppdage svindelaktige krav og forhindre tap.
• Prediksjon av kundeavgang: Identifisere poliseholdere som sannsynligvis vil si opp sine poliser og ta skritt for å beholde dem.

Naturlig språkbehandling (NLP)

Pythons NLP-biblioteker kan brukes til å analysere ustrukturert data, som kravbeskrivelser og kunde tilbakemeldinger, for å få innsikt i kundeadferd og forbedre kravhåndteringen.

Bildegjenkjenning

Pythons bildegjenkjenningsbiblioteker kan brukes til å automatisere behandlingen av visuelle data, som bilder av skadet eiendom, for å fremskynde oppgjør av krav.

Robotic Process Automation (RPA)

Python kan brukes til å automatisere repeterende oppgaver, som dataregistrering og generering av rapporter, noe som frigjør aktuarene til å fokusere på mer strategiske aktiviteter.

Utfordringer og hensyn

Selv om Python tilbyr mange fordeler for aktuarmodellering, er det også noen utfordringer og hensyn å ta i betraktning:

• Læringskurve: Aktuarer som er nye for programmering, kan møte en læringskurve når de tar i bruk Python. Imidlertid er det mange online ressurser og treningskurs tilgjengelig for å hjelpe aktuarene med å lære Python.
• Modellvalidering: Det er avgjørende å validere Python-baserte modeller grundig for å sikre deres nøyaktighet og pålitelighet. Aktuarer bør bruke en kombinasjon av statistiske tester og domeneekspertise for å validere sine modeller.
• Datakvalitet: Nøyaktigheten av aktuarmodeller avhenger av kvaliteten på de underliggende dataene. Aktuarer bør sørge for at dataene deres er rene, fullstendige og nøyaktige før de brukes til å bygge modeller.
• Regulatorisk overholdelse: Aktuarer må sørge for at deres Python-baserte modeller overholder alle relevante regulatoriske krav.
• Sikkerhet: Ved arbeid med sensitive data er det viktig å implementere passende sikkerhetstiltak for å beskytte mot uautorisert tilgang og datainnbrudd.

Globale perspektiver på Python i forsikring

Adopsjonen av Python i forsikring er en global trend. Her er noen eksempler på hvordan Python brukes i ulike regioner:

• Nord-Amerika: Ledende forsikringsselskaper i Nord-Amerika bruker Python for prising, risikostyring og svindeldeteksjon.
• Europa: Europeiske forsikringsselskaper utnytter Python for å overholde Solvency II-reguleringene og forbedre sine kapitalforvaltningsprosesser.
• Asia-Stillehavsregionen: Insurtech-startups i Asia-Stillehavsregionen bruker Python for å utvikle innovative forsikringsprodukter og -tjenester.
• Latin-Amerika: Forsikringsselskaper i Latin-Amerika tar i bruk Python for å forbedre sin operasjonelle effektivitet og redusere kostnader.

Fremtiden for Python innen aktuarfag

Python er klar til å spille en stadig viktigere rolle i fremtiden for aktuarfag. Etter hvert som data blir mer tilgjengelige og maskinlæringsteknikker blir mer sofistikerte, vil aktuarene som er dyktige i Python være godt rustet til å takle utfordringene og mulighetene i det skiftende forsikringslandskapet.

Her er noen trender å følge med på:

• Økt adopsjon av maskinlæring: Maskinlæring vil bli stadig mer integrert i aktuarmodellering, noe som gjør det mulig for aktuarene å bygge mer nøyaktige og prediktive modeller.
• Større bruk av alternative datakilder: Aktuarer vil utnytte alternative datakilder, som data fra sosiale medier og IoT-data, for å få en mer helhetlig forståelse av risiko.
• Skytjenester: Skytjenester vil gi aktuarene tilgang til skalerbare databehandlingsressurser og avanserte analyseverktøy.
• Samarbeid om åpen kildekode: Fellesskapet for åpen kildekode vil fortsette å bidra til utviklingen av Python-biblioteker og verktøy for aktuarfag.

Handlingsrettet innsikt

For å omfavne Python innen aktuarfag, bør du vurdere denne handlingsrettede innsikten:

• Invester i opplæring: Gi aktuarene muligheter til å lære Python og datavitenskapsferdigheter.
• Oppmuntre til eksperimentering: Skap en kultur for eksperimentering og innovasjon der aktuarene kan utforske nye bruksområder for Python.
• Bygg et fellesskap: Fremme et fellesskap av Python-brukere innenfor aktuæravdelingen for å dele kunnskap og beste praksis.
• Start i det små: Begynn med små prosjekter for å demonstrere verdien av Python og bygge momentum.
• Omfavn åpen kildekode: Bidra til fellesskapet for åpen kildekode og utnytt den kollektive kunnskapen til Python-utviklere.

Konklusjon

Python transformerer forsikringsbransjen ved å gi aktuarene et kraftig og fleksibelt verktøy for å bygge aktuarmodelleringssystemer. Ved å omfavne Python og dets rike økosystem av biblioteker, kan aktuarene forbedre sin effektivitet, nøyaktighet og samarbeid, og drive innovasjon i forsikringsbransjen. Etter hvert som forsikringslandskapet fortsetter å utvikle seg, vil Python være et uunnværlig verktøy for aktuarene som ønsker å ligge i forkant.