Python у страхуванні: Створення систем актуарного моделювання

Страхова галузь, яка традиційно покладалася на спеціалізоване програмне забезпечення та складні електронні таблиці, переживає значну трансформацію. Python, універсальна та потужна мова програмування, стає ключовим інструментом для створення надійних та ефективних систем актуарного моделювання. У цій статті розглядаються переваги використання Python у страхуванні, обговорюються ключові бібліотеки та наводяться практичні приклади для ілюстрації його можливостей.

Чому Python для актуарного моделювання?

Python пропонує декілька переваг над традиційними актуарними інструментами:

• Відкритий код та економічна ефективність: Python є безкоштовним для використання та розповсюдження, що усуває витрати на ліцензування, пов'язані з пропрієтарним програмним забезпеченням. Це особливо вигідно для менших страхових компаній та стартапів з обмеженими бюджетами.
• Гнучкість та налаштування: Python дозволяє актуаріям створювати власні моделі, адаптовані до конкретних потреб, замість того, щоб покладатися на готові функціональні можливості. Цей рівень налаштування є критично важливим для вирішення складних та мінливих страхових продуктів та сценаріїв ризику.
• Інтеграція з інструментами Data Science: Python безперешкодно інтегрується з величезною екосистемою бібліотек для науки про дані, включаючи NumPy, Pandas, Scikit-learn та TensorFlow. Це дозволяє актуаріям використовувати методи машинного навчання для предиктивного моделювання, оцінки ризиків та виявлення шахрайства.
• Покращена співпраця та прозорість: Код на Python легко поширювати та перевіряти, що сприяє співпраці між актуаріями та підвищує прозорість процесів моделювання. Код можна контролювати за допомогою таких інструментів, як Git, що ще більше покращує співпрацю та відстежуваність.
• Автоматизація та ефективність: Python може автоматизувати повторювані завдання, такі як очищення даних, створення звітів та валідація моделей, звільняючи актуаріїв для зосередження на більш стратегічній діяльності.
• Велика та активна спільнота: Python має велику та активну спільноту розробників, яка надає велику документацію, підтримку та готові рішення для поширених проблем. Це неоціненно для актуаріїв, які є новачками в Python і потребують допомоги у вивченні та впровадженні.

Ключові бібліотеки Python для актуарної науки

Декілька бібліотек Python є особливо корисними для актуарного моделювання:

NumPy

NumPy — це фундаментальний пакет для числових обчислень у Python. Він забезпечує підтримку великих багатовимірних масивів та матриць, а також набір математичних функцій для ефективної роботи з цими масивами. Актуарні моделі часто включають складні обчислення на великих наборах даних, що робить NumPy незамінним для продуктивності.

Приклад: Обчислення приведеної вартості серії майбутніх грошових потоків.

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 — це потужна бібліотека для аналізу даних, яка надає структури даних для ефективного зберігання та маніпулювання табличними даними. Вона пропонує функції для очищення, перетворення, агрегації та візуалізації даних. Pandas особливо корисний для роботи зі страховими наборами даних, які часто містять різноманітні типи даних і вимагають значної попередньої обробки.

Приклад: Обчислення середньої суми збитку за віковою групою.

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 — це бібліотека для наукових обчислень, яка надає широкий спектр числових алгоритмів, включаючи оптимізацію, інтегрування, інтерполяцію та статистичний аналіз. Актуарії можуть використовувати SciPy для таких завдань, як калібрування параметрів моделі, симуляція майбутніх сценаріїв та проведення статистичних тестів.

Приклад: Проведення симуляції Монте-Карло для оцінки ймовірності розорення.

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 — це популярна бібліотека машинного навчання, яка надає інструменти для класифікації, регресії, кластеризації та зменшення розмірності. Актуарії можуть використовувати Scikit-learn для створення предиктивних моделей для тарифікації, оцінки ризиків та виявлення шахрайства.

Приклад: Побудова моделі лінійної регресії для прогнозування сум збитків на основі характеристик страхувальника.

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 — це бібліотека Python для аналізу виживаності. Аналіз виживаності займається часом до настання події, що дуже актуально для страхування (наприклад, час до смерті, час до скасування поліса). Вона включає оцінки Каплана-Майєра, моделі пропорційних ризиків Кокса та багато іншого.

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 — це комплексний пакет у Python, призначений для актуарної науки. Він дозволяє вам обробляти обчислення часових рядів, розрахунки актуарної математики та багато іншого.

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))

Створення базової актуарної моделі на Python: строкове страхування життя

Проілюструймо, як Python можна використовувати для створення простої актуарної моделі для строкового страхування життя. Ми розрахуємо нетто-одноразову премію для однорічного поліса строкового страхування життя.

Припущення:

• Вік застрахованої особи: 30 років
• Ймовірність смерті (q30): 0.001 (Це значення зазвичай береться з таблиці смертності. Для демонстрації ми використаємо спрощене значення.)
• Відсоткова ставка: 5%
• Страхова сума: 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}")

Цей простий приклад демонструє, як Python можна використовувати для розрахунку нетто-одноразової премії для поліса строкового страхування життя. У реальному сценарії актуарії використовували б більш складні таблиці смертності та враховували б додаткові фактори, такі як витрати та маржа прибутку.

Просунуті застосування Python у страхуванні

Крім базових актуарних розрахунків, Python використовується у страхуванні для більш просунутих застосувань:

Предиктивне моделювання

Бібліотеки машинного навчання Python дозволяють актуаріям створювати предиктивні моделі для різноманітних цілей, зокрема:

• Тарифікація: Прогнозування ймовірності збитку на основі характеристик страхувальника.
• Оцінка ризиків: Виявлення страхувальників з високим ризиком та відповідне коригування премій.
• Виявлення шахрайства: Виявлення шахрайських заяв та запобігання збиткам.
• Прогнозування відтоку клієнтів: Виявлення страхувальників, які ймовірно скасують свої поліси, та вжиття заходів для їх утримання.

Обробка природної мови (NLP)

Бібліотеки NLP Python можна використовувати для аналізу неструктурованих даних, таких як описи збитків та відгуки клієнтів, для отримання уявлень про поведінку клієнтів та покращення обробки заяв.

Розпізнавання зображень

Бібліотеки розпізнавання зображень Python можна використовувати для автоматизації обробки візуальних даних, таких як фотографії пошкодженого майна, для прискорення врегулювання збитків.

Роботизована автоматизація процесів (RPA)

Python можна використовувати для автоматизації повторюваних завдань, таких як введення даних та створення звітів, звільняючи актуаріїв для зосередження на більш стратегічній діяльності.

Виклики та міркування

Хоча Python пропонує численні переваги для актуарного моделювання, існують також деякі виклики та міркування, які слід враховувати:

• Крива навчання: Актуарії, які є новачками в програмуванні, можуть зіткнутися з кривою навчання при освоєнні Python. Однак існує безліч онлайн-ресурсів та навчальних курсів, які допоможуть актуаріям вивчити Python.
• Валідація моделі: Вкрай важливо ретельно валідувати моделі на основі Python, щоб забезпечити їх точність та надійність. Актуарії повинні використовувати поєднання статистичних тестів та експертних знань для валідації своїх моделей.
• Якість даних: Точність актуарних моделей залежить від якості вихідних даних. Актуарії повинні переконатися, що їхні дані є чистими, повними та точними перед використанням для побудови моделей.
• Відповідність нормативним вимогам: Актуарії повинні забезпечити, щоб їхні моделі на основі Python відповідали всім відповідним нормативним вимогам.
• Безпека: При роботі з конфіденційними даними важливо впроваджувати відповідні заходи безпеки для захисту від несанкціонованого доступу та витоків даних.

Глобальні перспективи використання Python у страхуванні

Впровадження Python у страхуванні є глобальною тенденцією. Ось декілька прикладів того, як Python використовується в різних регіонах:

• Північна Америка: Провідні страхові компанії в Північній Америці використовують Python для тарифікації, управління ризиками та виявлення шахрайства.
• Європа: Європейські страховики використовують Python для дотримання нормативів Solvency II та покращення процесів управління капіталом.
• Азійсько-Тихоокеанський регіон: Іншуртех-стартапи в Азійсько-Тихоокеанському регіоні використовують Python для розробки інноваційних страхових продуктів та послуг.
• Латинська Америка: Страхові компанії в Латинській Америці впроваджують Python для підвищення операційної ефективності та зниження витрат.

Майбутнє Python в актуарній науці

Python готовий відігравати все більш важливу роль у майбутньому актуарної науки. Оскільки дані стають все більш доступними, а методи машинного навчання — все більш досконалими, актуарії, які володіють Python, будуть добре підготовлені до вирішення викликів та використання можливостей мінливого страхового ландшафту.

Ось деякі тенденції, за якими варто стежити:

• Збільшення впровадження машинного навчання: Машинне навчання буде все більше інтегруватися в актуарне моделювання, дозволяючи актуаріям створювати більш точні та предиктивні моделі.
• Ширше використання альтернативних джерел даних: Актуарії будуть використовувати альтернативні джерела даних, такі як дані з соціальних мереж та дані IoT, для отримання більш повного розуміння ризиків.
• Хмарні обчислення: Хмарні обчислення нададуть актуаріям доступ до масштабованих обчислювальних ресурсів та передових аналітичних інструментів.
• Співпраця з відкритим кодом: Спільнота відкритого коду продовжить сприяти розвитку бібліотек та інструментів Python для актуарної науки.

Практичні поради

Щоб впровадити Python в актуарній науці, розгляньте ці практичні поради:

• Інвестуйте в навчання: Надайте актуаріям можливості для вивчення Python та навичок у галузі науки про дані.
• Заохочуйте експерименти: Створіть культуру експериментів та інновацій, де актуарії можуть досліджувати нові застосування Python.
• Створюйте спільноту: Сприяйте формуванню спільноти користувачів Python в межах актуарного відділу для обміну знаннями та найкращими практиками.
• Починайте з малого: Почніть з невеликих проєктів, щоб продемонструвати цінність Python та набрати обертів.
• Використовуйте відкритий код: Робіть внесок у спільноту відкритого коду та використовуйте колективні знання розробників Python.

Висновок

Python трансформує страхову галузь, надаючи актуаріям потужний та гнучкий інструмент для створення систем актуарного моделювання. Використовуючи Python та його багату екосистему бібліотек, актуарії можуть підвищити свою ефективність, точність та співпрацю, а також стимулювати інновації у страховій галузі. Оскільки страховий ландшафт продовжує розвиватися, Python буде незамінним інструментом для актуаріїв, які хочуть бути на крок попереду.