የጉዳት ሞዴሊንግ፡ ድግግሞሽ-ከባድ አድልዎ እና አርቲፊሻል ኢንተለጀንስ የሚደገፍ ትንተና

ትርፍ፡

• በአርቴፊሻል ኢንተለጀንስ ድጋፍ በጉዳት ድግግሞሽ እና የጉዳት መጠን (ክብደት) ፣ ተገቢ ስርጭቶች (Poisson, negative binomial, gamma) እና የተቀናጀ ሞዴል ሎጂክ መካከል ያለውን ልዩነት መመስረት እና መተርጎም መቻል።
• እጅግ በጣም ትልቅ ኪሳራዎችን (ከላይ የወጡ/ትልቅ ኪሳራዎችን)፣የመረጃ መቆንጠጥ እና የአዝማሚያ/የልማት እርማቶችን ወደ አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ በትክክለኛ ጥያቄዎች እና መረጃዎች መለየት።
• በአርቴፊሻል ኢንተለጀንስ የሚመረተው የስርጭት ምርጫ እና መመዘኛዎች በጥሩ ብቃት ፈተናዎች እና በተጨባጭ ምክንያቶች መረጋገጥ እንዳለባቸው የመረዳት ችሎታ።

ለኢንሹራንስ ኩባንያ በጣም መሠረታዊው ጥያቄ "ለዚህ የፖሊሲ ቡድን በሚቀጥለው ዓመት ምን ያህል ጉዳት እንከፍላለን?" ይህንን ጥያቄ በትክክል መመለስ ፕሪሚየምን በትክክል ለማቀናበር እና በቂ መጠባበቂያ ለመመደብ ቅድመ ሁኔታ ነው። ተዋናዮች ይህንን ጥያቄ በሁለት በመክፈል ይመልሱታል; ምክንያቱም አጠቃላይ ጉዳቶችን በአንድ ቁራጭ ከመገመት ይልቅ ሁለት የተለያዩ ባህሪያትን ለየብቻ መቅረጽ የበለጠ ትክክል ነው። እነዚህ ሁለት ክፍሎች ድግግሞሽ እና ጥንካሬ ናቸው.

ድግግሞሽ (የጉዳት ድግግሞሽ) በተሰጠው ተጋላጭነት ምን ያህል ጉዳት እንደደረሰ ነው; ለምሳሌ, 100 ተሽከርካሪዎች - በዓመት 8 አደጋዎች. ከባድነት የእያንዳንዱ ጉዳት አማካኝ መጠን ነው; ለምሳሌ በአንድ አደጋ 30,000 TL. ሁለቱን ማባዛት የአደጋውን ፕሪሚየም ይሰጣል፡ የሚጠበቀው የጉዳት ዋጋ በአንድ ተጋላጭነት (0.08 × 30,000 = $2,400)። በዚህ ክፍል ውስጥ ይህን ልዩነት ለመመስረት AI እንዴት መጠቀም እንደሚቻል, ትክክለኛውን የፕሮባቢሊቲ ስርጭትን መምረጥ እና የውጭ አካላትን እንዴት ማስተዳደር እንደሚቻል ደረጃ በደረጃ እንመለከታለን. ከመጀመሪያው እናስታውስ፡ AI ስርጭቶችን አቅርቧል እና ኮድ ይጽፋል, ነገር ግን የስርጭቱን ምርጫ በመልካም-ምትነት ፈተናዎች እና በፍርድ ማረጋገጥ የእንቅስቃሴው አካል ነው.

ድግግሞሽ እና ጥንካሬ ለምን በተናጠል ተቀርፀዋል?

ድግግሞሽ እና ጥንካሬ የተለያዩ ስታቲስቲካዊ ባህሪን ያሳያሉ። የይገባኛል ጥያቄዎች ብዛት የቁጥር ተለዋዋጭ ነው (0, 1, 2, 3 ...) እና ብዙውን ጊዜ በፖይሰን ስርጭት ወይም በአሉታዊ የሁለትዮሽ ስርጭት (ልዩነት> አማካኝ) ተመስሏል. Poisson ብርቅዬ እና ገለልተኛ ክስተቶችን ቁጥር የሚቀርፅ ክላሲካል ስርጭት ነው። የጉዳት መጠን ቀጣይ እና ቀኝ-የተዛባ ተለዋዋጭ ነው፡ አብዛኞቹ የይገባኛል ጥያቄዎች ትንሽ ናቸው፣ ጥቂት የይገባኛል ጥያቄዎች በጣም ትልቅ ናቸው። ስለዚህ, ክብደት ብዙውን ጊዜ በጋማ ወይም በሎግኖርማል ስርጭት ተመስሏል; እነዚህ አወንታዊ እና ትክክለኛ የተዛባ ስርጭቶች ናቸው።

ሁለቱን ለየብቻ መቅረጽ ሦስት ተጨባጭ ጥቅሞች አሉት። በመጀመሪያ, እያንዳንዱ የራሱ አሽከርካሪዎች (አደጋ ምክንያቶች) እንዳለው ማየት ይችላሉ-ወጣት አሽከርካሪዎች ድግግሞሽን ይጨምራሉ, ውድ ተሽከርካሪ ብጥብጥ ይጨምራል. ሁለተኛ፣ መረጃው ሲቀየር፣ ለምን እንደሆነ ማወቅ ይችላሉ፡ የጉዳቱ ዋጋ ወይም የይገባኛል ጥያቄዎች ቁጥር ጨምሯል? በሶስተኛ ደረጃ፣ ከጥቃት ጎን ብቻ በጣም ትልቅ ኪሳራዎችን ብቻ ነው ማጤን የሚችሉት። የእነዚህ ሁለት ጥምረት ድብልቅ ሞዴል ይባላል; የሚጠበቀው አጠቃላይ ጉዳት = የሚጠበቀው ድግግሞሽ × የሚጠበቀው ክብደት።

ፍንጭ፡- "የእኛ ኪሳራ/ፕሪሚየም ጥምርታ ጨምሯል" የሚለው አረፍተ ነገር በራሱ ምንም አይናገርም። ድግግሞሽ ወይም ጥንካሬ ጨምሯል የሚለውን ጥያቄ ይለያዩ; ጣልቃ-ገብነት (ዋጋ, ሽፋን, የጉዳት አስተዳደር) ፈጽሞ የተለየ ይሆናል.

ውጫዊ, መቆራረጥ እና የአዝማሚያ እርማቶች

በጥሬው ውስጥ ያለው የጉዳት መረጃ ለሞዴል ግንባታ ዝግጁ አይደለም. ሁልጊዜ ማለት ይቻላል ሶስት እርማቶች ያስፈልጋሉ። የመጀመሪያው ጽንፈኛ/ከፍተኛ የጉዳት መደርደር ነው፡ ጥቂት ግዙፍ ጉዳቶች (ለምሳሌ የፋብሪካ እሳት) አማካዩን አዛብተውታል። እነዚህ እንደ የተለየ "ዋና ጉዳት ጭነት" ተቀርፀዋል. ሁለተኛው ካፕ ነው፡ በአንድ የተወሰነ ጣሪያ ላይ በጣም ትልቅ ጉዳቶችን ማስተካከል (ለምሳሌ 1,000,000 TL) እና የላይኛውን ክፍል ለየብቻ ማስላት ሞዴሉን የተረጋጋ ያደርገዋል። ሦስተኛ፣ አዝማሚያ እና ልማት ማረም፡ ያለፉት የይገባኛል ጥያቄዎች ከዋጋ ንረት ጋር ወደ ዛሬው የዋጋ ደረጃ (አዝማሚያ) መዘመን አለባቸው፣ እና ሙሉ በሙሉ ያልተከፈሉ የይገባኛል ጥያቄዎች ወደ መጨረሻ ደረጃቸው መድረስ አለባቸው (ልማት - ይህንን ርዕስ በክፍል 3 እናብራራለን)።

የሚከተለው ሰንጠረዥ የሁለቱን አካላት ባህሪያት ያወዳድራል.

ባህሪ

ድግግሞሽ (ድግግሞሽ)

ጥቃት (መጠን)

ተለዋዋጭ ዓይነት

በመቁጠር ላይ (0፣1፣2...)

ቋሚ, አዎንታዊ

የተለመደ ስርጭት

መርዝ, አሉታዊ ሁለትዮሽ

ጋማ ፣ መደበኛ

ዋና ሹፌር ምሳሌዎች

ዕድሜ, ልምድ, ክልል, አጠቃቀም

የተሽከርካሪ ዋጋ, የሽፋን ገደብ, የጥገና ወጪ

ውጫዊ ችግር

ዝቅተኛ

ከፍተኛ (ከፍተኛ ጉዳት)

የዋጋ ግሽበት ውጤት

ደካማ

ጠንካራ

AI በብልሽት ሞዴሊንግ እንዴት መጠቀም እንደሚቻል

AI በጣም ጠንካራ የሆነበት የስርጭት ምርጫን በመወያየት, ኮዱን በመጻፍ እና ውጤቱን በመተርጎም ላይ ነው. ከዚህ በታች አራት ሊገለበጡ የሚችሉ አብነቶች አሉ።

1) የስርጭት ምርጫን ተወያዩ፡

የእርስዎ ሚና፡ ተጨባጭ ሞዴሊንግ ረዳት። የመድን ዋስትና ጥያቄ አለኝ AMOUNT ውሂብ (ስም የለሽ፣ 1,600 የይገባኛል ጥያቄዎች)። ማጠቃለያ፡ አማካኝ 30,300 TL፣ መካከለኛ 12,500 TL፣ ከፍተኛው 940,000 TL፣ ማዛባት ከፍተኛ ነው። ጥያቄ፡ ጋማ ወይም ሎግኖርማል ለክብደት ሞዴሉ ይበልጥ ተስማሚ ይሆናሉ? የእያንዳንዳቸው ግምት ምንድን ነው ፣ ፕላስ / ሲቀነስ እና በየትኛው የጥሩነት-የተመጣጠነ ፈተና (ለምሳሌ ፣ ውሳኔ እንደምሰጥ አስረዱ (የQ-Q ገበታ ፣ K-S ፈተና ፣ AIC)። ቁርጥ ያለ ውሳኔ ማድረግ፤ የንፅፅር ፍሬም ስጠኝ።

2) የድግግሞሽ-ጥንካሬ ስሌት ኮድ፡-

የሚከተሉትን ደረጃዎች የሚያከናውን በ Python + pandas አስተያየት የተሰጠበትን ኮድ ይጻፉ፡ 1) በዲኤፍኤፍ ውስጥ 'መጋለጥ'፣ 'የይገባኛል_ቁጥር'፣ 'የይገባኛል_መጠን' አምዶች አሉ። 2) አጠቃላይ ድግግሞሽ = አጠቃላይ የይገባኛል_ቁጥር / አጠቃላይ ተጋላጭነት። 3) አማካኝ ክብደት = ጠቅላላ የይገባኛል_መጠን / ጠቅላላ የይገባኛል_ቁጥር። 4) ስጋት ፕሪሚየም = ድግግሞሽ × ክብደት። 5) በእጅ ማረጋገጥ እንድችል እያንዳንዱን መካከለኛ ውጤት ወደ ስክሪኑ ያትሙ። የቤተ መፃህፍት መገጣጠም; ፓንዳዎችን ብቻ ይጠቀሙ.

3) እጅግ በጣም ዋጋ ያለው / የመቁረጥ ትንተና;

ስም-አልባ የይገባኛል ጥያቄ መጠን ስርጭት አለኝ። እንደ 950,000, 720,000, 610,000 TL ያሉ የይገባኛል ጥያቄዎች ከጠቅላላው መጠን 22% ናቸው። ስለ ካፒንግ አቀራረብዎ ይንገሩኝ፡ - የትኞቹ የካፕ አማራጮች ምክንያታዊ ናቸው (ለምሳሌ 500K፣ 750K፣ 1M)? - የተቆረጠውን ክፍል እንደ የተለየ "ትልቅ ጉዳት ጭነት" እንዴት መልሼ እጨምራለሁ? - ይህ ውሳኔ የአደጋውን ፕሪሚየም እንዴት እንደሚነካ ደረጃ በደረጃ አሳየኝ።

4) ውጤቱን ወደ ንግድ ቋንቋ መተርጎም;

የእኔ ድግግሞሽ ከ 0.13 ወደ 0.15 ጨምሯል; አማካዩ ብጥብጥ ከ28,000 ወደ 34,000 TL አድጓል። ይህንን በ 4 ዓረፍተ ነገሮች አንድ ሥራ አስኪያጅ ሊረዳው ይችላል: - ምን ተፈጠረ, የትኛው አካል በስንት ጨመረ? - በአደጋው ​​ፕሪሚየም ላይ ያለው አጠቃላይ ውጤት ምንድነው? - ማረጋገጥ ያለብኝን ሊሆኑ የሚችሉ ምክንያቶችን እና 2 ግምቶችን ጻፍ።

ደካማ ጥያቄ / ጠንካራ ጥያቄ

ደካማ ጥያቄ፡

የእኔን የኪሳራ ሞዴል አዘጋጅ እና ፕሪሚየም አስላ።

ግልጽ ያልሆነ፡ የትኛው ውሂብ፣ የትኛው አካል፣ የትኛው ስርጭት፣ የትኛው ክፍለ ጊዜ? AI ይህንን ክፍተት በፈጠራ ይሞላል።

ኃይለኛ ጥያቄ፡-

የእርስዎ ሚና፡ ተጨባጭ ሞዴሊንግ ረዳት። መረጃ (ስም የለሽ፣ የትራፊክ ቅርንጫፍ፣ 2024)፡ ተጋላጭነት 20,000 ፖሊሲ-ዓመታት፣ የይገባኛል ጥያቄዎች ብዛት 2,600፣ አጠቃላይ ጉዳት 91,000,000 TL፣ 5ቱ ትልቁ ኪሳራ በድምሩ 12,000,000 TL። ተግባር: 1) ድግግሞሹን እና ጥሬውን አማካይ ክብደት ያሰሉ, ቀመሩን ያሳዩ. 2) 5ቱ ትልቁ ወደ 1,000,000 TL ይጎዳል እና የተስተካከለውን ክብደት እንደገና ያሰሉ። 3) የአደጋውን ፕሪሚየም ከካፕ ጋር እና ያለሱ ያወዳድሩ፣ በልዩነቱ ላይ አስተያየት ይስጡ። 4) በእጅ ማረጋገጥ እንድችል እያንዳንዱን እርምጃ በመካከለኛ ቁጥሮች ጻፍ። የሰጠኋቸውን ቁጥሮች ብቻ ተጠቀም; የጎደለ ከሆነ ይጠይቁ።

ሶስት ጥቃቅን ጉዳዮች

ጉዳይ 1 - የመለያየት ኃይል. በቤቶች ቅርንጫፍ ውስጥ ያለው የኪሳራ/ፕሪሚየም ጥምርታ በአንድ ዓመት ውስጥ ከ68 በመቶ ወደ 81 በመቶ ከፍ ብሏል። የድንጋጤው የዋጋ ጭማሪ ከመጠቆሙ በፊት፣ የድግግሞሽ-ክብደት ልዩነት ታይቷል፡ ድግግሞሹ ቋሚ ነበር ማለት ይቻላል (0.041 → 0.043)፣ ነገር ግን አማካይ ክብደት ከ14,200 TL ወደ 19,800 TL ዘልሏል። ምክንያቱ የግንባታ ዋጋ የዋጋ ግሽበት እንጂ የፖሊሲዎች ብዛት ወይም አደገኛ ደንበኞች አልነበረም። ትክክለኛው ጣልቃገብነት የሽፋን መጠኖችን ማዘመን እንጂ ዓይነ ስውር የፕሪሚየም ጭማሪ አልነበረም።

ጉዳይ 2 - ውጫዊ ወጥመድ. በንግድ ኢንሹራንስ ፖርትፎሊዮ ውስጥ በአማካይ 1,800 የይገባኛል ጥያቄዎች 42,000 TL ነበር። ነገር ግን፣ በ6.4 ሚሊዮን TL በአንድ የእሳት አደጋ ብቻ ይህን አማካይ በ3,500 TL ጨምሯል። ይህ ትልቅ ጉዳት እንደ የተለየ “ዋና የጉዳት ሸክም” ተቀርጾ ሲቀረጽ፣ የመሠረቱ ክብደት ወደ 38,500 TL ቀንሷል እና ፕሪሚየም የበለጠ ፍትሃዊ ሆነ። AI በፍጥነት የካፒንግ ኮድ እና ተለዋጭ መያዣዎችን አመነጨ; ተዋናይው ውሳኔውን ወስኗል።

ጉዳይ 3 - መጥፎ ስርጭት. ያለምንም ጥያቄ፣ አንድ ረዳት መደበኛውን (ጋውሲያን) ስርጭትን ለክብደት የመረጠውን AI ኮድ አሂድ ነበር። መደበኛው ስርጭት ለአሉታዊ እሴቶች እና ሲሜትሪ ስለሚፈቅድ ትክክለኛ-የተዛባ የጉዳት መረጃን አላመጣም ። ሞዴሉ ትናንሽ ጉዳቶችን ከመጠን በላይ ገምቷል እና ትላልቅ የሆኑትን አቅልሏል. የQ-Q ሴራ እና AIC ሲነጻጸሩ ጋማ በጣም በተሻለ ሁኔታ እንደሚስማማ ታይቷል። ትምህርት፡ በ AI የቀረበው ስርጭት ሁል ጊዜ የሚሞከረው በተመጣጣኝ ሙከራ ነው።

የተለመዱ ስህተቶች

• ድግግሞሽ እና ጥንካሬን በማጣመር እና ከአንድ ሞዴል ጋር መተንበይ። ሁለት የተለያዩ ባህሪያትን ይደብቃል; ሹፌሩን ያጣሉ እና ለምን.
• ከፍተኛ/ከፍተኛ ጉዳትን ሳያስወግድ በአማካይ። ጥቂት ግዙፍ ጉዳቶች ሙሉውን ምስል ያዛባሉ; ፕሪሚየም ሰው ሰራሽ በሆነ መንገድ የተጋነነ ነው።
• የዋጋ ግሽበትን ሳይተገበር የቆየ ጉዳትን መጠቀም። የ 2019 ጉዳት ከዛሬው ዋጋ ጋር አንድ አይነት አይደለም; የአዝማሚያ እርማት አስፈላጊ ነው.
• መደበኛ ስርጭትን ወደ ቀኝ-የተዛባ ውሂብ በመገጣጠም ላይ። የአሉታዊ እሴት እና የሲሜትሪ ግምት ከጉዳት ውሂብ ጋር ተቃራኒ ነው; ጋማ/ሎግኖርማልን አስብ።
• የስርጭት ምርጫውን በብቃት ሙከራ አለማረጋገጥ። የ AI ፕሮፖዛል ጅምር ነው; በQ-Q፣ K-S፣ AIC ያረጋግጡ።

ትኩረት: ካፕ (መቁረጥ) ደረጃ በዘፈቀደ አልተመረጠም. በጣም ዝቅተኛ ጣሪያ ከፍተኛ ጉዳት ሊያስከትል የሚችለውን አደጋ ይደብቃል; በጣም ከፍ ያለ ጣሪያ መቁረጡን ከንቱ ያደርገዋል። የፖርትፎሊዮውን ያለፈውን ዋና የኪሳራ ልምድ እና የመድን ዋስትና ውሎችን በመመልከት ይምረጡ።

በማጠቃለያው

አጠቃላይ ጉዳቶችን በትክክል የሚገመቱበት መንገድ ወደ ድግግሞሽ (ድግግሞሽ) እና ክብደት (መጠን) መከፋፈል ነው። ድግግሞሽ በPoisson/negative binomial፣ በጋማ/lognormal ጥንካሬ ተመስሏል፤ የአደጋው ፕሪሚየም የሚገኘው ሁለቱን በማባዛት ነው። ጥሬ መረጃ ከውጪ መወገድን፣ መቆራረጥን እና የአዝማሚያ እርማትን ይፈልጋል። AI ስርጭት ውይይት ኮድ እና አስተያየት ለመስጠት በጣም ጥሩ ረዳት ነው; ነገር ግን የስርጭት ምርጫ እና የካፒታል ውሳኔ የሚረጋገጠው በተገቢ ፈተናዎች እና በተጨባጭ ፍርድ ነው።

የመተግበሪያ ተግባር

የማይታወቅ የጉዳት ማጠቃለያ ያዘጋጁ (መጋለጥ፣ የይገባኛል ጥያቄዎች ብዛት፣ አጠቃላይ ጉዳት፣ ከፍተኛ 3-5 የይገባኛል ጥያቄዎች)። (ሀ) ጥሬ ፍሪኩዌንሲ-አደጋ-አደጋን ፕሪሚየም፣ (ለ) ትልቅ ኪሳራን ይሸፍናል እና የተስተካከለውን የአደጋ ፕሪሚየም ለማስላት AI ን ይጠይቁ። ሁለቱን ውጤቶች በእጅ ያረጋግጡ እና በምን ያህል መቶኛ መሸፈን የአደጋውን ዓረቦን እንደሚለውጥ ልብ ይበሉ። ከዚያም AI የሚለውን ጥያቄ "ጋማ ወይም ሎግኖርማል ለጥቃት" የሚለውን ጥያቄ ጠይቅ እና በራስዎ ቃላት የሚሰጠውን የንጽጽር ፍሬም ጠቅለል አድርገህ ጻፍ።

የማረጋገጫ ዝርዝር

• [ ] ድግግሞሹን እና ጥንካሬን ለየብቻ አስላለሁ ወይስ እንደ አንድ ቁራጭ ተመለከትኳቸው?
• [ ] ከባድ/ከፍተኛ ጉዳትን ለይቼ ለይቼው ነበር?
• [ ] የዋጋ ግሽበትን/የአዝማሚያ ማስተካከያን በአሮጌ የይገባኛል ጥያቄዎች ላይ ተግባራዊ አድርጌያለሁ?
• [ ] የኃይለኛነት ስርጭቱን በመልካም-የተስማማ ፈተና አረጋግጫለሁ?
• [ ] እኔ በግሌ የአደጋውን ፕሪሚየም (ድግግሞሽ × ክብደት) እንደገና አስላለሁ?
• [] በአይአይ የተጠቆመውን የስርጭት እና የኬፕ ደረጃን ጠየቅኩ እና በፍርድ አረጋግጫለሁ?