Sbloccare il potere dell'apprendimento automatico automatizzato nello sviluppo delle perdite assicurative

Nel mondo delle assicurazioni, i sinistri sono il sangue vitale del settore. Prevedere con precisione come evolveranno le perdite nel tempo è cruciale, poiché influenza direttamente la riserva, la selezione del rischio, la sottoscrizione, la determinazione dei prezzi e la gestione dei sinistri. Tradizionalmente, gli attuari hanno stimato i requisiti di riserva utilizzando calcoli a livello di portafoglio, affidandosi a metodi come la triangolazione Chain-Ladder e Bornhuetter-Ferguson. Questi approcci forniscono una visione aggregata dello sviluppo delle perdite in un portafoglio, servendo gli scopi della rendicontazione finanziaria e normativa. Sebbene questi metodi offrano trasparenza e facilità di implementazione, comportano anche alcuni rischi e limitazioni.

L'approccio innovativo dello Sviluppo delle Perdite Individuali (ILD), che mira a prevedere lo sviluppo di ogni singolo sinistro in base alle sue caratteristiche uniche. Questo approccio è un punto di svolta, fornendo una prospettiva più individualizzata sullo sviluppo delle perdite.

Sfide dei metodi tradizionali

I metodi tradizionali eccellono nel fornire una visione complessiva dello sviluppo delle perdite, ma potrebbero trascurare dettagli critici. Stimare lo sviluppo delle perdite esclusivamente attraverso una lente aggregata può portare a imprecisioni nella riserva delle perdite per segmenti specifici se le caratteristiche essenziali vengono trascurate. Inoltre, questi metodi offrono una visione statica e l'analisi delle variazioni di riserva e dei modelli sottostanti può richiedere molto tempo. Inoltre, distinguere e quantificare diverse tendenze sovrapposte all'interno dei metodi aggregati può essere difficile.

Introduzione allo Sviluppo delle Perdite Individuali (ILD)

L'ILD è progettato per prevedere lo sviluppo delle perdite per ogni singolo sinistro, tenendo conto delle sue attribuzioni uniche. Tuttavia, la costruzione manuale dei modelli ILD può essere un compito formidabile, in particolare a causa della natura temporale dello sviluppo dei sinistri e della complessità dell'ingegneria delle funzionalità e della stima dei parametri. Inoltre, lavorare con funzionalità di testo libero, che possono essere altamente predittive dello sviluppo futuro dei sinistri, pone sfide a causa della limitata disponibilità di modelli di elaborazione del linguaggio naturale.

L'Apprendimento Automatico Automatizzato (AutoML) per il salvataggio

L'Apprendimento Automatico Automatizzato (AutoML) emerge come soluzione alle complessità associate alla modellazione ILD. L'AutoML semplifica l'ingegneria delle funzionalità, la selezione delle variabili e la costruzione del modello, riducendo significativamente il tempo richiesto per la sperimentazione. L'AutoML facilita anche il text mining automatizzato, consentendo l'estrazione rapida di informazioni predittive dai documenti dei sinistri.

Variabili predittive per lo sviluppo delle perdite

Per costruire variabili predittive per lo sviluppo delle perdite, le compagnie assicurative prendono tipicamente in considerazione cinque tipi di informazioni:

1. Dettagli iniziali del sinistro

2. Informazioni sullo sviluppo del sinistro

3. Dettagli della polizza

4. Dettagli del cliente

5. Fattori esterni

Tuttavia, è fondamentale evitare la perdita di target (target leakage), che si verifica quando vengono utilizzate informazioni che non sarebbero state disponibili al momento della previsione durante l'addestramento del modello. Per prevenire ciò, le variabili sono limitate ai valori storici per ogni anno di sviluppo, allineandosi con il momento della previsione.

Gli insiemi di funzionalità possono variare a seconda dello scopo del modello, con alcuni focalizzati sulla stima dello sviluppo iniziale del sinistro e altri su portafogli a coda lunga.

Sfide della preparazione dei dati

La modellazione ILD può portare a set di dati di grandi dimensioni, specialmente per le passività a coda lunga. Le tecniche di downcampionamento possono aiutare a gestire la dimensione del set di dati, ma introducono un bias verso i valori a breve distanza. L'introduzione di pesi può aiutare a mitigare questo bias, a seconda dell'obiettivo aziendale.

Configurazione del modello

Diversi fattori devono essere considerati quando si configura un modello ILD, tra cui se lavorare con sinistri aperti e chiusi, come gestire i valori anomali, a quali fasi del sinistro vengono effettuate le previsioni e quali tecniche di post-elaborazione sono necessarie.

Flusso di lavoro di modellazione

L'AutoML consente una rapida sperimentazione con varie famiglie di modelli e approcci di ingegneria delle funzionalità. Consente anche la creazione di funzionalità target, tenendo conto di fattori come il totale delle perdite e il delta delle perdite. La scelta della metrica di ottimizzazione dipende dallo scopo previsto del modello.

Interpretazione del modello

I modelli ILD forniscono informazioni sulle funzionalità predittive. Le tre funzionalità più predittive includono spesso la perdita iniziale, la perdita cumulativa incorrente e l'anno di sviluppo. I vincoli di monotonicità sono cruciali, assicurando che il modello si allinei con le assunzioni aziendali.

Applicazione dell'approccio ILD

Un portafoglio simulato di perdite aviatorie con 14.000 sinistri provenienti da diverse sotto-linee di business è stato utilizzato per applicare l'approccio ILD. Il modello ha dimostrato un'accuratezza promettente e le funzionalità più predittive si sono allineate con le aspettative. Inoltre, i modelli ILD offrono spiegazioni individuali per ogni previsione, consentendo alle compagnie assicurative di capire perché un sinistro potrebbe essere considerato a rischio.

Implicazioni per le assicurazioni

L'approccio ILD offre una prospettiva granulare sull'inflazione del portafoglio di sinistri, complementare ai metodi tradizionali di riserva. L'apprendimento automatico, in particolare l'AutoML, fornisce una soluzione alle sfide associate alla costruzione manuale dei modelli ILD, risparmiando tempo e offrendo informazioni attuabili. Sebbene l'ILD è improbabile che sostituisca completamente i metodi basati su triangoli, può migliorare vari aspetti delle assicurazioni, dalla determinazione dei prezzi e dall'indagine sui sinistri al rilevamento delle frodi e alla valutazione del portafoglio. Abbracciando l'ILD e rimanendo aggiornati con i progressi dell'apprendimento automatico, le compagnie assicurative possono ottenere un vantaggio competitivo nel settore.

Nell'evolversi costante del panorama assicurativo, l'adozione dell'ILD e dell'apprendimento automatico promette di trasformare il settore, consentendo alle compagnie assicurative di prendere decisioni più informate e fornire servizi migliori ai loro clienti.