Раскрытие потенциала автоматизированного машинного обучения в развитии убытков в страховании

В мире страхования урегулирование убытков является кровью индустрии. Точное прогнозирование того, как убытки будут развиваться со временем, имеет решающее значение, поскольку это напрямую влияет на резервирование, отбор рисков, актуарные расчеты, ценообразование и управление убытками. Традиционно актуарии оценивали требования к резервам с помощью портфельных расчетов, опираясь на такие методы, как метод цепочки лестниц (Chain-Ladder) и треугольник Борнхеттера-Фергюсона. Эти подходы обеспечивают агрегированный вид развития убытков по портфелю, служа целям финансового и регуляторного отчетности. Хотя эти методы обеспечивают прозрачность и простоту внедрения, они также несут определенные риски и ограничения.

Инновационный подход Индивидуального развития убытков (Individual Loss Development, ILD), который направлен на прогнозирование развития каждого отдельного убытка на основе его уникальных характеристик. Этот подход является прорывным, обеспечивая более индивидуализированный взгляд на развитие убытков.

Проблемы традиционных методов

Традиционные методы отлично справляются с предоставлением общего взгляда на развитие убытков, но могут упускать важные детали. Оценка развития убытков исключительно через агрегированную призму может привести к неточностям в резервировании убытков для конкретных сегментов, если игнорировать существенные характеристики. Кроме того, эти методы предлагают статичный взгляд, и анализ изменений резервов и лежащих в их основе закономерностей может быть трудоемким. Более того, различение и количественная оценка различных, перекрывающихся тенденций внутри агрегированных методов могут быть сложными.

Введение Индивидуального развития убытков (ILD)

ILD разработан для прогнозирования развития убытков для каждого отдельного случая, учитывая его уникальные атрибуты. Однако ручное построение моделей ILD может быть сложной задачей, особенно из-за временной природы развития убытков и сложности конструирования признаков и оценки параметров. Кроме того, работа с текстовыми признаками, которые могут быть высоко предиктивными для будущего развития убытков, представляет трудности из-за ограниченной доступности моделей обработки естественного языка.

Автоматизированное машинное обучение (AutoML) приходит на помощь

Автоматизированное машинное обучение (AutoML) emerges как решение сложностей, связанных с моделированием ILD. AutoML упрощает конструирование признаков, отбор переменных и построение моделей, значительно сокращая время, необходимое для экспериментов. AutoML также облегчает автоматизированный текстовый майнинг, позволяя быстро извлекать предиктивные инсайты из документов по убыткам.

Предиктивные переменные для развития убытков

Для построения предиктивных переменных для развития убытков страховщики обычно учитывают пять типов информации:

1. Первоначальные данные по убытку

2. Информация о развитии убытка

3. Данные по полису

4. Данные о клиенте

5. Внешние факторы

Однако важно избегать утечки целевой переменной (target leakage), которая возникает, когда в обучении модели используется информация, которая не была бы доступна в момент прогнозирования. Чтобы предотвратить это, переменные ограничиваются историческими значениями для каждого года развития, что соответствует времени прогнозирования.

Наборы признаков могут варьироваться в зависимости от цели модели, при этом некоторые фокусируются на оценке раннего развития убытков, а другие — на портфелях с длинным хвостом.

Проблемы подготовки данных

Моделирование ILD может приводить к большим наборам данных, особенно для обязательств с длинным хвостом. Техники даунсемплинга могут помочь управлять размером набора данных, но они вносят смещение в сторону значений с коротким расстоянием. Введение весов может помочь смягчить это смещение в зависимости от бизнес-целей.

Настройка модели

При настройке модели ILD необходимо учитывать несколько факторов, включая работу с открытыми и закрытыми убытками, обработку выбросов, на каких этапах развития убытков делаются прогнозы и какие методы постобработки необходимы.

Рабочий процесс моделирования

AutoML позволяет быстро экспериментировать с различными семействами моделей и подходами к конструированию признаков. Он также позволяет создавать целевые признаки, учитывая такие факторы, как общая сумма убытка и дельта убытка. Выбор метрики оптимизации зависит от предполагаемой цели модели.

Интерпретация модели

Модели ILD предоставляют инсайты о предиктивных признаках. Три наиболее предиктивных признака часто включают первоначальный убыток, кумулятивный понесенный убыток и год развития. Монотонные ограничения имеют решающее значение, обеспечивая соответствие модели бизнес-предположениям.

Применение подхода ILD

Применение подхода ILD

Влияние для страховщиков

Подход ILD предлагает детализированный взгляд на инфляцию портфеля убытков, дополняя традиционные методы резервирования. Машинное обучение, особенно AutoML, предоставляет решение проблем, связанных с ручным построением моделей ILD, экономя время и предоставляя практические инсайты. Хотя ILD вряд ли полностью заменит методы на основе треугольников, он может улучшить различные аспекты страхования, от ценообразования и расследования убытков до выявления мошенничества и оценки портфеля. Принимая ILD и оставаясь в курсе достижений машинного обучения, страховщики могут получить конкурентное преимущество в отрасли.

В постоянно меняющемся ландшафте страхования внедрение ILD и машинного обучения обещает трансформировать отрасль, позволяя страховщикам принимать более обоснованные решения и предоставлять лучшие услуги своим клиентам.