Python sug'urta: Aktuar modellashtirish tizimlarini yaratish

Sug'urta sanoati, an'anaviy ravishda ixtisoslashtirilgan dasturiy ta'minot va murakkab jadvallarga tayanadi, muhim o'zgarishlarga duch kelmoqda. Ko'p qirrali va kuchli dasturlash tili bo'lgan Python mustahkam va samarali aktuar modellashtirish tizimlarini yaratish uchun muhim vosita sifatida paydo bo'lmoqda. Ushbu maqola sug'urta sohasida Pythondan foydalanishning afzalliklarini o'rganadi, asosiy kutubxonalarni muhokama qiladi va uning imkoniyatlarini ko'rsatish uchun amaliy misollar keltiradi.

Nima uchun aktuar modellashtirish uchun Python?

Python an'anaviy aktuar vositalariga nisbatan bir qancha afzalliklarga ega:

• Ochiq kodli va tejamkor: Python bepul foydalanish va tarqatish uchun, xususiy dasturiy ta'minot bilan bog'liq litsenziyalash xarajatlarini yo'q qiladi. Bu, ayniqsa, cheklangan byudjetga ega bo'lgan kichik sug'urta kompaniyalari va startaplar uchun foydalidir.
• Moslashuvchanlik va moslashtirish: Python aktuarshunoslarga oldindan qurilgan funktsionalliklarga tayanmasdan, o'ziga xos ehtiyojlarga moslashtirilgan maxsus modellarni yaratishga imkon beradi. Bunday moslashtirish darajasi murakkab va rivojlanayotgan sug'urta mahsulotlari va risk senariylarini hal qilish uchun juda muhimdir.
• Ma'lumotlar ilmi vositalari bilan integratsiya: Python NumPy, Pandas, Scikit-learn va TensorFlow kabi ma'lumotlar ilmi kutubxonalarining keng ekotizimiga uzluksiz integratsiyalanadi. Bu aktuarshunoslarga bashoratli modellashtirish, risklarni baholash va firibgarlikni aniqlash uchun mashinani o'rganish texnikasidan foydalanishga imkon beradi.
• Yaxshilangan hamkorlik va shaffoflik: Python kodi osongina baham ko'riladi va audit qilinadi, bu aktuarshunoslar o'rtasida hamkorlikni rivojlantiradi va modellashtirish jarayonlarining shaffofligini oshiradi. Kod Git kabi vositalar yordamida versiyalarni boshqarishi mumkin, bu hamkorlik va kuzatuvni yanada yaxshilaydi.
• Avtomatlashtirish va samaradorlik: Python takroriy vazifalarni, masalan, ma'lumotlarni tozalash, hisobot yaratish va modelni tasdiqlashni avtomatlashtirishi mumkin, bu aktuarshunoslarni ko'proq strategik faoliyatga e'tibor qaratishga imkon beradi.
• Katta va faol hamjamiyat: Python katta va faol ishlab chiquvchilar hamjamiyatiga ega bo'lib, keng hujjatlar, qo'llab-quvvatlash va umumiy muammolarga tayyor yechimlarni taqdim etadi. Bu Pythonda yangi bo'lgan va o'qish va amalga oshirishda yordamga muhtoj bo'lgan aktuarshunoslar uchun bebahodir.

Aktuarshunoslik uchun asosiy Python kutubxonalari

Bir qancha Python kutubxonalari aktuar modellashtirish uchun ayniqsa foydalidir:

NumPy

NumPy - Pythonda sonli hisoblash uchun asosiy paketdir. U katta, ko'p o'lchovli massivlar va matritsalarni qo'llab-quvvatlaydi, shuningdek, ushbu massivlar bilan samarali ishlash uchun matematik funksiyalarning to'plamini taqdim etadi. Aktuar modellar ko'pincha katta ma'lumotlar to'plamlarida murakkab hisob-kitoblarni o'z ichiga oladi, bu NumPy-ni ishlash uchun zarur qiladi.

Misol: Kelajakdagi pul oqimlarining hozirgi qiymatini hisoblash.

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"Hozirgi qiymat: {present_value:.2f}")

Pandas

Pandas - bu jadval ma'lumotlarini samarali saqlash va manipulyatsiya qilish uchun ma'lumotlar tuzilmalarini ta'minlaydigan kuchli ma'lumotlarni tahlil qilish kutubxonasidir. U ma'lumotlarni tozalash, transformatsiya qilish, agregatsiya qilish va vizualizatsiya qilish uchun xususiyatlarni taklif qiladi. Pandas, ayniqsa, sug'urta ma'lumotlar to'plamlari bilan ishlash uchun foydalidir, ular ko'pincha turli xil ma'lumot turlarini o'z ichiga oladi va keng oldindan ishlashni talab qiladi.

Misol: O'rtacha da'vo miqdorini yosh guruhiga qarab hisoblash.

import pandas as pd # Sug'urta da'vo ma'lumotlarining namunasi data = { 'Age': [25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60], 'ClaimAmount': [1000, 1500, 2000, 2500, 3000, 3500, 4000, 4500] } df = pd.DataFrame(data) # Yoshi bo'yicha guruhlash va o'rtacha da'vo miqdorini hisoblash average_claim_by_age = df.groupby('Age')['ClaimAmount'].mean() print(average_claim_by_age)

SciPy

SciPy - optimallashtirish, integratsiya, interpolatsiya va statistik tahlil kabi keng ko'lamli sonli algoritmlarni taqdim etadigan ilmiy hisoblash kutubxonasidir. Aktuarshunoslar model parametrlarni kalibrlash, kelajakdagi senariylarni modellashtirish va statistik testlarni o'tkazish kabi vazifalar uchun SciPy-dan foydalanishlari mumkin.

Misol: Halokat ehtimolini taxmin qilish uchun Monte-Karlo simulyatsiyasini o'tkazish.

import numpy as np import scipy.stats as st # Parametrlar initial_capital = 1000 premium_income = 100 claim_mean = 50 claim_std = 20 num_simulations = 1000 time_horizon = 100 # Normal taqsimot yordamida da'volarni modellashtirish claims = np.random.normal(claim_mean, claim_std, size=(num_simulations, time_horizon)) # Har bir simulyatsiya uchun vaqt o'tishi bilan kapitalni hisoblash 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] # Halokat ehtimolini hisoblash ruin_probability = np.mean(capital[:, -1] <= 0) print(f"Halokat ehtimoli: {ruin_probability:.4f}")

Scikit-learn

Scikit-learn - tasniflash, regressiya, klasterlash va o'lchovni kamaytirish uchun vositalarni taqdim etadigan mashhur mashinani o'rganish kutubxonasidir. Aktuarshunoslar narxlar, risklarni baholash va firibgarlikni aniqlash uchun bashoratli modellarni yaratish uchun Scikit-learn-dan foydalanishlari mumkin.

Misol: Sug'urta polisining xususiyatlariga asoslangan da'vo miqdorini bashorat qilish uchun chiziqli regressiya modelini yaratish.

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 # Sug'urta da'vo ma'lumotlarining namunasi 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) # Model uchun ma'lumotlarni tayyorlash X = df[['Age', 'Income']] y = df['ClaimAmount'] # Ma'lumotlarni o'quv va sinov to'plamlariga ajratish X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Chiziqli regressiya modelini yaratish va o'qitish model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # Sinov to'plamida bashorat qilish y_pred = model.predict(X_test) # Modelni baholash mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print(f"O'rtacha kvadrat xatosi: {mse:.2f}")

Lifelines

Lifelines - bu omon qolish tahlili uchun Python kutubxonasi. Omon qolish tahlili voqea sodir bo'lgunga qadar bo'lgan vaqt bilan shug'ullanadi, bu sug'urta uchun juda dolzarb (masalan, o'limgacha vaqt, polisini bekor qilishgacha vaqt). U Kaplan-Meier estimatorlarini, Cox proportsional xavf modellari va boshqalarni o'z ichiga oladi.

import pandas as pd from lifelines import KaplanMeierFitter import matplotlib.pyplot as plt # Ma'lumotlarning namunasi: voqea sodir bo'lgunga qadar va voqea sodir bo'lganmi yoki yo'qmi data = { 'duration': [5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40], 'observed': [1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1] # 1 = voqea sodir bo'ldi, 0 = sansurlangan } df = pd.DataFrame(data) # Kaplan-Meier modelini moslashtirish kmf = KaplanMeierFitter() kmf.fit(df['duration'], event_observed=df['observed']) # Omon qolish ehtimollarini chop etish print(kmf.survival_function_) # Omon qolish funksiyasini chizish kmf.plot_survival_function() plt.title('Kaplan-Meier omon qolish egri chizig'i') plt.xlabel('Vaqt') plt.ylabel('Omon qolish ehtimoli') plt.show()

ActuarialUtilities

ActuarialUtilities - bu Aktuarshunoslik uchun mo'ljallangan Python-dagi soyabon paketidir. U vaqt seriyali hisob-kitoblarni, aktuar matematikasi hisob-kitoblarini va boshqalarni boshqarishga imkon beradi.

from actuarialutilities.life_tables.actuarial_table import ActuarialTable # Misol: oddiy hayot jadvalini yarating yoshlar = range(0, 101) lx = [100000 * (1 - (x/100)**2) for x in yoshlar] hayot_jadvali = ActuarialTable(yoshlar, lx, foiz_stavkasi=0.05) # 20 yoshdagi kutilayotgan umrni chop etish print(life_table.ex(20))

Pythonda oddiy aktuar modelini yaratish: muddatli hayot sug'urtasi

Keling, Pythonning muddatli hayot sug'urtasi uchun oddiy aktuar modelini yaratish uchun qanday ishlatilishini ko'rsatamiz. Biz bir yillik muddatli hayot sug'urtasi polisi uchun sof yagona premiyani hisoblaymiz.

Farazlar:

• Sug'urta qilingan shaxsning yoshi: 30 yosh
• O'lim ehtimoli (q30): 0,001 (Bu qiymat odatda o'lim jadvalidan keladi. Namoyish uchun biz soddalashtirilgan qiymatdan foydalanamiz.)
• Foiz stavkasi: 5%
• Qamrov miqdori: 100 000

import numpy as np # Farazlar yosh = 30 q30 = 0.001 # 30 yoshda o'lim ehtimoli foiz_stavkasi = 0.05 qamrov_miqdori = 100000 # O'lim manfaatining hozirgi qiymatini hisoblash diskont_faktori = 1 / (1 + foiz_stavkasi) o'lim_nafaqasining_hozirgi_qiymati = qamrov_miqdori * diskont_faktori # O'lim manfaatining kutilayotgan hozirgi qiymatini hisoblash sof_bitta_premiya = q30 * o'lim_nafaqasining_hozirgi_qiymati print(f"Sof yagona premiya: {net_single_premium:.2f}")

Ushbu oddiy misol Python-dan muddatli hayot sug'urtasi polisi uchun sof bitta premiyani hisoblash uchun qanday foydalanish mumkinligini ko'rsatadi. Haqiqiy dunyo stsenariysida aktuarshunoslar yanada murakkab o'lim jadvalidan foydalanadilar va xarajatlar va foyda marjalari kabi qo'shimcha omillarni o'z ichiga oladi.

Sug'urtada Pythondan foydalanishning ilg'or ilovalari

Asosiy aktuar hisob-kitoblaridan tashqari, Python sug'urtada ko'proq ilg'or ilovalar uchun ishlatilmoqda:

Bashoratli modellashtirish

Pythonning mashinani o'rganish kutubxonalari aktuarshunoslarga turli maqsadlarda bashoratli modellarni yaratishga imkon beradi, jumladan:

• Narxlar: Politsiya egasi xususiyatlariga asoslangan da'vo ehtimolini bashorat qilish.
• Riskni baholash: Yuqori xavfli politsiya egalarini aniqlash va tegishli ravishda mukofotlarni tuzatish.
• Firibgarlikni aniqlash: Firibgarlik da'volarini aniqlash va yo'qotishlarning oldini olish.
• Mijozlarning bekor qilishini bashorat qilish: O'z polisini bekor qilish ehtimoli bo'lgan siyosatchilarni aniqlash va ularni saqlab qolish uchun choralar ko'rish.

Tabiiy tilni qayta ishlash (TLQ)

Pythonning TLQ kutubxonalari mijozlarning xulq-atvoriga oid tushunchalarga ega bo'lish va da'volarni qayta ishlashni yaxshilash uchun da'vo hikoyalari va mijozlarning fikr-mulohazalari kabi tuzilmagan ma'lumotlarni tahlil qilish uchun ishlatilishi mumkin.

Tasvirni aniqlash

Pythonning tasvirni aniqlash kutubxonalari, shikastlangan mulk fotosuratlari kabi vizual ma'lumotlarni qayta ishlashni avtomatlashtirish uchun ishlatilishi mumkin, bu da'volarni hal qilishni tezlashtiradi.

Robotlashtirilgan jarayonlarni avtomatlashtirish (RPA)

Python aktuarshunoslarni ko'proq strategik faoliyatga e'tibor qaratishga imkon berib, takroriy vazifalarni, masalan, ma'lumotlarni kiritish va hisobotlarni yaratishni avtomatlashtirish uchun ishlatilishi mumkin.

Qiyinchiliklar va e'tiborga olinishi kerak bo'lgan jihatlar

Python aktuar modellashtirish uchun ko'plab afzalliklarni taklif etsa-da, bir qator qiyinchiliklar va e'tiborga olinishi kerak bo'lgan jihatlar ham mavjud:

• O'rganish egri chizig'i: Dasturlash bilan yangi tanishgan aktuarshunoslar Python-ni qabul qilishda o'rganish egri chizig'iga duch kelishi mumkin. Biroq, aktuarshunoslarga Python-ni o'rganishda yordam berish uchun ko'plab onlayn resurslar va trening kurslari mavjud.
• Modelni tasdiqlash: Python-ga asoslangan modellarning aniqligi va ishonchliligini ta'minlash uchun ularni sinchkovlik bilan tasdiqlash juda muhimdir. Aktuarshunoslar o'z modellarni tasdiqlash uchun statistik testlar va domen tajribasini birlashtirishi kerak.
• Ma'lumotlar sifati: Aktuar modellarining aniqligi asosiy ma'lumotlarning sifatiga bog'liq. Aktuarshunoslar modellar yaratishdan oldin ma'lumotlar toza, to'liq va to'g'ri ekanligiga ishonch hosil qilishlari kerak.
• Regulyativ muvofiqlik: Aktuarshunoslar o'zlarining Python-ga asoslangan modellari barcha tegishli me'yoriy talablarga muvofiqligiga ishonch hosil qilishlari kerak.
• Xavfsizlik: Nozik ma'lumotlar bilan ishlashda ruxsatsiz kirish va ma'lumotlarning buzilishidan himoya qilish uchun tegishli xavfsizlik choralarini ko'rish muhimdir.

Sug'urtada Python bo'yicha global nuqtai nazarlar

Sug'urtada Python-ni qabul qilish global tendentsiyadir. Mana, Python-ning turli mintaqalarda qanday qo'llanilganiga misollar:

• Shimoliy Amerika: Shimoliy Amerikadagi etakchi sug'urta kompaniyalari narxlash, risklarni boshqarish va firibgarlikni aniqlash uchun Python-dan foydalanmoqda.
• Yevropa: Yevropalik sug'urtachilar Solvency II qoidalariga muvofiqlashtirish va kapitalni boshqarish jarayonlarini yaxshilash uchun Python-dan foydalanmoqdalar.
• Osiyo-Tinch okeani: Osiyo-Tinch okeanidagi sug'urta texnologiyalari startaplari innovatsion sug'urta mahsulotlari va xizmatlarini ishlab chiqish uchun Python-dan foydalanmoqdalar.
• Lotin Amerikasi: Lotin Amerikasidagi sug'urta kompaniyalari operatsion samaradorlikni yaxshilash va xarajatlarni kamaytirish uchun Python-ni qabul qilmoqdalar.

Aktuarshunoslikda Pythonning kelajagi

Python aktuarshunoslik kelajagida tobora muhim rol o'ynashga tayyor. Ma'lumotlar yanada osonroq bo'lib qolganligi va mashinani o'rganish texnikasi yanada murakkablashganligi sababli, Python-ni yaxshi biladigan aktuarshunoslar rivojlanayotgan sug'urta sohasining qiyinchiliklari va imkoniyatlarini hal qilishga yaxshi tayyor bo'ladilar.

E'tibor berish kerak bo'lgan ba'zi tendentsiyalar:

• Mashinani o'rganishni yanada ko'proq qabul qilish: Mashinani o'rganish aktuar modellashtirishga tobora ko'proq integratsiyalanadi, bu aktuarshunoslarga yanada aniq va bashoratli modellarni yaratishga imkon beradi.
• Muqobil ma'lumot manbalaridan ko'proq foydalanish: Aktuarshunoslar xavfni yanada to'liq tushunish uchun ijtimoiy media ma'lumotlari va narsalar interneti (IoT) ma'lumotlari kabi muqobil ma'lumot manbalaridan foydalanadilar.
• Bulutli hisoblash: Bulutli hisoblash aktuarshunoslarga keng miqyosdagi hisoblash resurslari va ilg'or tahlil vositalaridan foydalanish imkoniyatini beradi.
• Ochiq kodli hamkorlik: Ochiq kodli hamjamiyat aktuarshunoslik uchun Python kutubxonalari va vositalarini ishlab chiqishga hissa qo'shishda davom etadi.

Amaliy fikrlar

Aktuarshunoslikda Python-ni qabul qilish uchun quyidagi amaliy fikrlarni ko'rib chiqing:

• Treningga sarmoya kiriting: Aktuarshunoslarga Python va ma'lumotlar ilmi ko'nikmalarini o'rganish imkoniyatlarini taqdim eting.
• Tajribani rag'batlantiring: Aktuarshunoslar Python-ning yangi ilovalarini o'rganishlari mumkin bo'lgan tajriba va innovatsiyalar madaniyatini yarating.
• Hamjamiyatni yarating: Bilim va eng yaxshi amaliyotlarni baham ko'rish uchun aktuar departamentida Python foydalanuvchilarining hamjamiyatini rivojlantiring.
• Kichikdan boshlang: Python-ning qiymatini ko'rsatish va natijalarga erishish uchun kichik loyihalardan boshlang.
• Ochiq kodni qabul qiling: Ochiq kodli hamjamiyatga hissa qo'shing va Python ishlab chiquvchilarining umumiy bilimlaridan foydalaning.

Xulosa

Python aktuarshunoslarga aktuar modellashtirish tizimlarini yaratish uchun kuchli va moslashuvchan vositani taqdim etish orqali sug'urta sanoatini o'zgartirmoqda. Python va uning boy kutubxonalari ekotizimini qabul qilib, aktuarshunoslar o'zlarining samaradorligini, aniqligini va hamkorliklarini yaxshilashlari va sug'urta sanoatida innovatsiyalarni amalga oshirishlari mumkin. Sug'urta landshafti rivojlanishda davom etar ekan, Python egri chiziqdan oldinda qolmoqchi bo'lgan aktuarshunoslar uchun ajralmas vosita bo'ladi.