Python v zavarovalništvu: Gradnja aktuarskih sistemov za modeliranje

Zavarovalniška industrija, ki se tradicionalno zanaša na specializirano programsko opremo in zapletene preglednice, doživlja pomembno preobrazbo. Python, vsestranski in močan programski jezik, se pojavlja kot ključno orodje za gradnjo robustnih in učinkovitih aktuarskih sistemov za modeliranje. Ta članek raziskuje prednosti uporabe Pythona v zavarovalništvu, obravnava ključne knjižnice in ponuja praktične primere za ponazoritev njegovih zmožnosti.

Zakaj Python za aktuarsko modeliranje?

Python ponuja več prednosti pred tradicionalnimi aktuarskimi orodji:

• Odprtokoden in stroškovno učinkovit: Python je brezplačen za uporabo in distribucijo, kar odpravlja stroške licenciranja, povezane z lastniško programsko opremo. To je še posebej koristno za manjše zavarovalnice in zagonska podjetja z omejenimi proračuni.
• Prilagodljivost in prilagajanje: Python aktuarjem omogoča izdelavo modelov po meri, prilagojenih specifičnim potrebam, namesto da bi se zanašali na vnaprej pripravljene funkcionalnosti. Ta raven prilagajanja je ključna za obravnavo kompleksnih in razvijajočih se zavarovalnih produktov ter scenarijev tveganja.
• Integracija z orodji za podatkovno znanost: Python se brezhibno integrira z obsežnim ekosistemom knjižnic za podatkovno znanost, vključno z NumPy, Pandas, Scikit-learn in TensorFlow. To aktuarjem omogoča uporabo tehnik strojnega učenja za napovedno modeliranje, oceno tveganja in odkrivanje goljufij.
• Izboljšano sodelovanje in preglednost: Koda v Pythonu je enostavna za deljenje in revizijo, kar spodbuja sodelovanje med aktuarji in izboljšuje preglednost postopkov modeliranja. Kodo je mogoče nadzorovati z orodji, kot je Git, kar dodatno izboljša sodelovanje in sledljivost.
• Avtomatizacija in učinkovitost: Python lahko avtomatizira ponavljajoče se naloge, kot so čiščenje podatkov, generiranje poročil in validacija modelov, kar aktuarjem omogoča, da se osredotočijo na bolj strateške dejavnosti.
• Velika in aktivna skupnost: Python ima veliko in aktivno skupnost razvijalcev, ki zagotavlja obsežno dokumentacijo, podporo in takoj dostopne rešitve za pogoste težave. To je neprecenljivo za aktuarje, ki so novi v Pythonu in potrebujejo pomoč pri učenju in implementaciji.

Ključne knjižnice Python za aktuarsko znanost

Več knjižnic Python je še posebej uporabnih za aktuarsko modeliranje:

NumPy

NumPy je temeljna knjižnica za numerično računanje v Pythonu. Zagotavlja podporo za velike, večdimenzionalne nize in matrike, skupaj z zbirko matematičnih funkcij za učinkovito delovanje na teh nizih. Aktuarski modeli pogosto vključujejo kompleksne izračune na velikih naborih podatkov, zato je NumPy ključen za zmogljivost.

Primer: Izračun sedanje vrednosti serije prihodnjih denarnih tokov.

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 je močna knjižnica za analizo podatkov, ki ponuja podatkovne strukture za učinkovito shranjevanje in manipulacijo tabelaričnih podatkov. Ponuja funkcije za čiščenje, preoblikovanje, združevanje in vizualizacijo podatkov. Pandas je še posebej uporaben za delo z zavarovalniškimi nabori podatkov, ki pogosto vsebujejo različne tipe podatkov in zahtevajo obsežno predobdelavo.

Primer: Izračun povprečnega zneska zahtevka po starostnih skupinah.

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 je knjižnica za znanstveno računanje, ki ponuja širok nabor numeričnih algoritmov, vključno z optimizacijo, integracijo, interpolacijo in statistično analizo. Aktuarji lahko uporabljajo SciPy za naloge, kot so kalibracija parametrov modela, simulacija prihodnjih scenarijev in izvajanje statističnih testov.

Primer: Izvedba Monte Carlo simulacije za oceno verjetnosti propada.

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 je priljubljena knjižnica za strojno učenje, ki ponuja orodja za klasifikacijo, regresijo, gručenje in zmanjševanje dimenzionalnosti. Aktuarji lahko uporabljajo Scikit-learn za gradnjo napovednih modelov za določanje cen, oceno tveganja in odkrivanje goljufij.

Primer: Gradnja linearnega regresijskega modela za napovedovanje zneskov zahtevkov na podlagi značilnosti zavarovancev.

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

Lifelines je knjižnica Python za analizo preživetja. Analiza preživetja se ukvarja s časom do nastopa dogodka, kar je zelo pomembno v zavarovalništvu (npr. čas do smrti, čas do preklica police). Vključuje Kaplan-Meierjeve ocenjevalce, Coxove modele sorazmernih tveganj in še več.

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

ActuarialUtilities je krovni paket v Pythonu, namenjen aktuarski znanosti. Omogoča vam obravnavo izračunov časovnih vrst, izračunov aktuarske matematike in še veliko več.

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))

Gradnja osnovnega aktuarskega modela v Pythonu: Življenjsko zavarovanje za določen čas

Pokažimo, kako lahko Python uporabimo za izgradnjo preprostega aktuarskega modela za življenjsko zavarovanje za določen čas. Izračunali bomo neto enkratno premijo za enoletno polico življenjskega zavarovanja za določen čas.

Predpostavke:

• Starost zavarovanca: 30 let
• Verjetnost smrti (q30): 0,001 (Ta vrednost bi običajno izhajala iz tablice umrljivosti. Za demonstracijo bomo uporabili poenostavljeno vrednost.)
• Obrestna mera: 5 %
• Zavarovalna vsota: 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}")

Ta preprost primer prikazuje, kako lahko Python uporabimo za izračun neto enkratne premije za polico življenjskega zavarovanja za določen čas. V resničnem scenariju bi aktuarji uporabili bolj sofisticirane tablice umrljivosti in vključili dodatne dejavnike, kot so stroški in stopnje dobička.

Napredne uporabe Pythona v zavarovalništvu

Poleg osnovnih aktuarskih izračunov se Python v zavarovalništvu uporablja za naprednejše aplikacije:

Napovedno modeliranje

Pythonove knjižnice za strojno učenje aktuarjem omogočajo gradnjo napovednih modelov za različne namene, vključno z:

• Določanje cen: Napovedovanje verjetnosti zahtevka na podlagi značilnosti zavarovanca.
• Ocena tveganja: Prepoznavanje visoko tveganih zavarovancev in ustrezno prilagajanje premij.
• Odkrivanje goljufij: Odkrivanje goljufivih zahtevkov in preprečevanje izgub.
• Napovedovanje odhoda strank: Prepoznavanje zavarovancev, ki bodo verjetno preklicali svoje police, in ukrepanje za njihovo ohranitev.

Obdelava naravnega jezika (NLP)

Pythonove NLP knjižnice se lahko uporabljajo za analizo nestrukturiranih podatkov, kot so opisi zahtevkov in povratne informacije strank, za pridobivanje vpogledov v vedenje strank in izboljšanje obdelave zahtevkov.

Prepoznavanje slik

Pythonove knjižnice za prepoznavanje slik se lahko uporabljajo za avtomatizacijo obdelave vizualnih podatkov, kot so fotografije poškodovane lastnine, za pospešitev reševanja zahtevkov.

Robotska avtomatizacija procesov (RPA)

Python se lahko uporablja za avtomatizacijo ponavljajočih se nalog, kot sta vnos podatkov in generiranje poročil, kar aktuarjem omogoča, da se osredotočijo na bolj strateške dejavnosti.

Izzivi in premisleki

Čeprav Python ponuja številne prednosti za aktuarsko modeliranje, obstajajo tudi nekateri izzivi in premisleki, ki jih je treba upoštevati:

• Krivulja učenja: Aktuarji, ki so novi v programiranju, se lahko soočijo s krivuljo učenja pri prevzemanju Pythona. Vendar pa so na voljo številni spletni viri in tečaji za pomoč aktuarjem pri učenju Pythona.
• Validacija modela: Ključnega pomena je temeljito validirati modele, ki temeljijo na Pythonu, da se zagotovi njihova natančnost in zanesljivost. Aktuarji bi morali za validacijo svojih modelov uporabiti kombinacijo statističnih testov in strokovnega znanja.
• Kakovost podatkov: Natančnost aktuarskih modelov je odvisna od kakovosti osnovnih podatkov. Aktuarji morajo zagotoviti, da so njihovi podatki čisti, popolni in natančni, preden jih uporabijo za gradnjo modelov.
• Skladnost s predpisi: Aktuarji morajo zagotoviti, da so njihovi modeli, ki temeljijo na Pythonu, skladni z vsemi ustreznimi regulativnimi zahtevami.
• Varnost: Pri delu z občutljivimi podatki je pomembno uvesti ustrezne varnostne ukrepe za zaščito pred nepooblaščenim dostopom in kršitvami podatkov.

Globalni pogledi na Python v zavarovalništvu

Sprejemanje Pythona v zavarovalništvu je svetovni trend. Tukaj je nekaj primerov, kako se Python uporablja v različnih regijah:

• Severna Amerika: Vodilne zavarovalnice v Severni Ameriki uporabljajo Python za določanje cen, upravljanje tveganj in odkrivanje goljufij.
• Evropa: Evropske zavarovalnice izkoriščajo Python za skladnost s predpisi Solventnost II in izboljšanje procesov upravljanja s kapitalom.
• Azija-Pacifik: Insurtech zagonska podjetja v Aziji-Pacifiku uporabljajo Python za razvoj inovativnih zavarovalnih produktov in storitev.
• Latinska Amerika: Zavarovalnice v Latinski Ameriki uvajajo Python za izboljšanje svoje operativne učinkovitosti in zmanjšanje stroškov.

Prihodnost Pythona v aktuarski znanosti

Python bo v prihodnosti aktuarske znanosti igral vse pomembnejšo vlogo. Ker podatki postajajo vse bolj dostopni in tehnike strojnega učenja vse bolj sofisticirane, bodo aktuarji, ki obvladajo Python, dobro opremljeni za soočanje z izzivi in priložnostmi spreminjajočega se zavarovalniškega okolja.

Tukaj je nekaj trendov, ki jih je vredno spremljati:

• Povečana uporaba strojnega učenja: Strojno učenje bo postalo vse bolj vključeno v aktuarsko modeliranje, kar bo aktuarjem omogočilo gradnjo natančnejših in napovednih modelov.
• Večja uporaba alternativnih virov podatkov: Aktuarji bodo izkoriščali alternativne vire podatkov, kot so podatki iz družbenih medijev in podatki interneta stvari (IoT), za bolj celovito razumevanje tveganj.
• Računalništvo v oblaku: Računalništvo v oblaku bo aktuarjem zagotovilo dostop do razširljivih računskih virov in naprednih analitičnih orodij.
• Odprtokodno sodelovanje: Odprtokodna skupnost bo še naprej prispevala k razvoju Python knjižnic in orodij za aktuarsko znanost.

Uporabni nasveti

Za sprejetje Pythona v aktuarski znanosti upoštevajte te uporabne nasvete:

• Investirajte v usposabljanje: Aktuarjem zagotovite priložnosti za učenje Pythona in veščin podatkovne znanosti.
• Spodbujajte eksperimentiranje: Ustvarite kulturo eksperimentiranja in inovacij, kjer lahko aktuarji raziskujejo nove uporabe Pythona.
• Zgradite skupnost: Spodbujajte skupnost uporabnikov Pythona znotraj aktuarskega oddelka za izmenjavo znanja in najboljših praks.
• Začnite z majhnimi koraki: Začnite z manjšimi projekti, da dokažete vrednost Pythona in ustvarite zagon.
• Sprejmite odprto kodo: Prispevajte k odprtokodni skupnosti in izkoristite kolektivno znanje razvijalcev Pythona.

Zaključek

Python preoblikuje zavarovalniško industrijo, saj aktuarjem ponuja močno in prilagodljivo orodje za gradnjo aktuarskih sistemov za modeliranje. S sprejetjem Pythona in njegovega bogatega ekosistema knjižnic lahko aktuarji izboljšajo svojo učinkovitost, natančnost in sodelovanje ter spodbujajo inovacije v zavarovalniški industriji. Ker se zavarovalniško okolje še naprej razvija, bo Python nepogrešljivo orodje za aktuarje, ki želijo ostati v koraku s časom.