मूल्य निर्धारण और जोखिम वर्गीकरण: जीएलएम, टैरिफिंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस

लाभ:

• कृत्रिम बुद्धिमत्ता के समर्थन से सामान्यीकृत रैखिक मॉडल (जीएलएम), जोखिम कारक, टैरिफ और जोखिम प्रीमियम अवधारणाओं को स्थापित करने और गुणांकों को व्यावसायिक भाषा में अनुवाद करने की क्षमता
• कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ मशीन लर्निंग मॉडल (जीबीएम) के चर चयन, इंटरैक्शन, ओवरफिटिंग और व्याख्या के संतुलन पर चर्चा करने की क्षमता
• यह समझने में सक्षम होना कि मूल्य निर्धारण मॉडल निषिद्ध/भेदभावपूर्ण चर से मुक्त है और कानून और प्रतिस्पर्धा के साथ अंतिम टैरिफ का अनुपालन बीमांकिक पर छोड़ दिया गया है।

बीमा पॉलिसी की कीमत यादृच्छिक रूप से निर्धारित नहीं की जाती है। बड़े शहर में रहने वाले 22 वर्षीय, नए लाइसेंस प्राप्त ड्राइवर के लिए यातायात दुर्घटना का जोखिम सांख्यिकीय रूप से 20 साल के अनुभव वाले 45 वर्षीय ड्राइवर की तुलना में अधिक है; एक निष्पक्ष व्यवस्था में प्रीमियम भी अलग-अलग होना चाहिए. इस अंतर को मापने और इसे कीमत पर प्रतिबिंबित करने का बीमांकिक का काम मूल्य निर्धारण और जोखिम वर्गीकरण कहलाता है। इस इकाई में, हम सामान्यीकृत रैखिक मॉडल (जीएलएम), मूल्य निर्धारण की बीमांकिक रीढ़ और इसके मशीन सीखने के विकल्पों पर चर्चा करेंगे, और देखेंगे कि इस प्रक्रिया में एआई का सुरक्षित रूप से उपयोग कैसे किया जाए।

कुछ बुनियादी शर्तें. जोखिम कारक वह चर है जो जोखिम को प्रभावित करता है और इसका उपयोग मूल्य निर्धारण (आयु, वाहन आयु, क्षेत्र, इच्छित उपयोग) में किया जाता है। टैरिफ नियमों का एक समूह है जो यह निर्धारित करता है कि जोखिम कारकों के अनुसार प्रीमियम की गणना कैसे की जाएगी। जोखिम प्रीमियम शुद्ध अपेक्षित हानि लागत है; जब खर्च, कमीशन, लाभ मार्जिन और पूंजीगत लागत को जोड़ा जाता है, तो वाणिज्यिक प्रीमियम (बिक्री मूल्य) बनता है। आइए शुरुआत से याद दिलाएं: एआई चर सुझाता है, मॉडल बनाता है, गुणांक समझाता है; लेकिन कौन सा चर कानूनी और नैतिक है और क्या अंतिम टैरिफ कानून और प्रतिस्पर्धा का अनुपालन करता है, बीमांकिक और अनुपालन इकाई से संबंधित है।

बीमांकिक में जीएलएम मानक क्यों है?

मूल्य निर्धारण में सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली विधि GLM है। जीएलएम का अर्थ "सामान्यीकृत रैखिक मॉडल" है: यह गैर-सामान्य रूप से वितरित लक्ष्यों, जैसे क्षति डेटा, को फिट करने के लिए शास्त्रीय रैखिक प्रतिगमन का विस्तार करता है। इसके दो बुनियादी घटक हैं. वितरण परिवार: पॉइसन को आवृत्ति के लिए चुना जाता है, गामा को तीव्रता के लिए चुना जाता है (इकाई 2 में तर्क)। लिंक फ़ंक्शन (लिंक): आमतौर पर लघुगणक, जो कारकों को गुणक प्रभाव डालने की अनुमति देता है। गुणात्मक संरचना बीमांकिक में बहुत मूल्यवान है क्योंकि टैरिफ बिल्कुल इसी प्रकार निर्धारित किया जाता है: आधार प्रीमियम × आयु कारक × क्षेत्र कारक × वाहन कारक।

जीएलएम का सबसे बड़ा लाभ व्याख्यात्मकता है। एक गुणांक आपको सीधे बताता है: "युवा चालक समूह संदर्भ समूह की तुलना में आवृत्ति को 1.6 गुना बढ़ा देता है।" यह पारदर्शिता तीन मायनों में महत्वपूर्ण है: (1) नियामक और आंतरिक ऑडिट मॉडल को समझ सकते हैं और अनुमोदित कर सकते हैं; (2) निषिद्ध/भेदभावपूर्ण प्रभाव दिखाई देता है; (3) बिक्री और प्रबंधन टीम को मूल्य तर्क समझाया जा सकता है। अधिक जटिल मशीन लर्निंग मॉडल (नीचे) कभी-कभी उच्च सटीकता देते हैं, लेकिन पारदर्शिता की कीमत पर।

संकेत: जीएलएम गुणांक लॉग स्केल पर है। एआई को गुणांक को एक्सप (गुणांक) के साथ "गुणा कारक" में बदलने के लिए कहें; इसे व्यावसायिक भाषा में अनुवाद करना बहुत आसान होगा (उदाहरण के लिए गुणांक 0.47 → कारक ≈ 1.60 → "60% जोखिम भरा")।

परिवर्तनीय चयन, ओवरफिटिंग और मशीन लर्निंग

मूल्य निर्धारण में सबसे महत्वपूर्ण निर्णय यह है कि मॉडल में कौन से चर बने रहेंगे। दो जाल हैं. कुछ चर मॉडल को अंधा कर देते हैं: यदि महत्वपूर्ण जोखिम चालक छूट जाता है, तो कीमत गलत होगी। बहुत अधिक परिवर्तनशील/ओवरफिटिंग के कारण मॉडल पिछले डेटा को याद रखता है: मॉडल गलती से शोर को सिग्नल समझ लेता है और नई नीतियों के साथ विफल हो जाता है। क्रॉस-वैलिडेशन के माध्यम से संतुलन स्थापित किया जाता है - डेटा को प्रशिक्षण और परीक्षण टुकड़ों में विभाजित करना और उस डेटा पर परीक्षण करना जो मॉडल नहीं देखता है, सरलता और बीमांकिक तर्क।

सहभागिता भी महत्वपूर्ण है: कभी-कभी दो कारकों का संयुक्त प्रभाव उनके अलग-अलग प्रभावों के योग से भिन्न होता है (एक युवा + स्पोर्टी वाहन उनके व्यक्तिगत प्रभावों के योग से अधिक जोखिम भरा हो सकता है)। जीएलएम में, इंटरैक्शन स्पष्ट रूप से जोड़े जाते हैं।

हाल के वर्षों में, जीबीएम (ग्रेडिएंट बूस्टिंग मशीन - एक शक्तिशाली मशीन लर्निंग पद्धति जो कई छोटे निर्णय पेड़ों को जोड़ती है) जैसे मॉडल मूल्य निर्धारण में आम हो गए हैं। ये स्वचालित रूप से जटिल पैटर्न और इंटरैक्शन को कैप्चर करते हैं, अक्सर जीएलएम की तुलना में अधिक सटीक भविष्यवाणियां देते हैं। लेकिन इसकी एक कीमत होती है: "ब्लैक बॉक्स" बनने की प्रवृत्ति। आज सामान्य प्रथा खोज और विचार निर्माण के लिए जीबीएम और अंतिम पारदर्शी टैरिफ के लिए जीएलएम का उपयोग करना है; या SHAP जैसे व्याख्यात्मक उपकरणों के साथ GBM आउटपुट की व्याख्या करना।

निम्न तालिका दो दृष्टिकोणों की तुलना करती है:

कसौटी

जीएलएम

जीबीएम (मशीन लर्निंग)

व्याख्यात्मकता

उच्च (पर गुणांक)

कम (एनोटेशन टूल की आवश्यकता है)

इंटरेक्शन कैप्चर

मैन्युअल रूप से जोड़ा गया

स्वचालित

ओवरफिटिंग का खतरा

निम्न-मध्यम

उच्च (सावधानीपूर्वक समायोजन आवश्यक)

नियामक/लेखापरीक्षा अनुमोदन

आसान

कठिन, अतिरिक्त दस्तावेज़ीकरण की आवश्यकता है

विशिष्ट उपयोग

अंतिम टैरिफ

खोज, तुलना

मूल्य निर्धारण में एआई का उपयोग कैसे करें

1) जीएलएम गुणांक का व्यावसायिक भाषा में अनुवाद करना:

मैंने एक फ़्रीक्वेंसी GLM (पॉइसन, लॉग लिंक) स्थापित की है। कुछ गुणांक (लॉग स्केल): आयु_समूह_18_25: 0.47; क्षेत्र_बहुमत: 0.22 ; arac_yasi_10plus: -0.15. प्रत्येक को exp() के साथ गुणक कारक में बदलें और इसे एक वाक्य में समझाएं जिसे एक प्रबंधक समझ सके। यह भी याद दिलाएं कि संदर्भ समूह क्या है.

2) परिवर्तनीय/बातचीत चर्चा:

आपकी भूमिका: मूल्य निर्धारण सहायक। ट्रैफ़िक आवृत्ति मॉडल के लिए मेरे उम्मीदवार चर हैं: आयु, लिंग, क्षेत्र, वाहन की आयु, इंजन शक्ति, वार्षिक किमी, पेशा। - नियामक/नैतिक दृष्टिकोण से कौन से चर जोखिम भरे हो सकते हैं (जैसे अप्रत्यक्ष भेदभाव)? - कौन सी द्विपक्षीय बातचीत का प्रयास करना सार्थक होगा? - ओवरफिटिंग से बचने के लिए मुझे किन सत्यापन चरणों का पालन करना चाहिए? निर्णय लेना; मुझे नियंत्रण और चर्चा के लिए रूपरेखा दीजिए।

3) ओवरफिटिंग नियंत्रण कोड:

टिप्पणी किया गया कोड लिखें जो पायथन + स्किकिट-लर्न / स्टैटसमॉडल का उपयोग करके के-फोल्ड क्रॉस-वैलिडेशन के साथ जीएलएम का मूल्यांकन करता है। मीट्रिक के रूप में पॉइसन विचलन का उपयोग करें। प्रशिक्षण और परीक्षण स्कोर की तुलना करें और टिप्पणी पंक्ति में बताएं कि ओवरफिटिंग संकेत को कैसे पढ़ा जाए। लाइब्रेरी नकली है.

4) भेदभाव/सरोगेट वैरिएबल स्क्रीनिंग:

'पोस्टकोड' मेरे मूल्य निर्धारण मॉडल में एक मजबूत चर साबित हुआ। एक निषिद्ध विशेषता (जैसे जातीयता, आय) को प्रॉक्सी चर के रूप में अप्रत्यक्ष रूप से प्रस्तुत करने के जोखिम को स्पष्ट करें। - इस जोखिम का परीक्षण करने के लिए मुझे क्या विश्लेषण करना चाहिए? - जोखिम कम करने के लिए क्या विकल्प हैं? कानूनी सलाह प्रदान करना; एक तकनीकी और नैतिक रूपरेखा तैयार करें।

कमजोर संकेत/मजबूत संकेत

कमजोर संकेत:

यातायात बीमा के लिए सर्वोत्तम मूल्य निर्धारण मॉडल स्थापित करें।

"सर्वश्रेष्ठ" अपरिभाषित है; कोई डेटा नहीं, कोई प्रतिबंध नहीं, कोई कानून नहीं। एआई एक सामान्य, अनुपयुक्त उत्तर देता है।

शक्तिशाली संकेत:

आपकी भूमिका: मूल्य निर्धारण बीमांकक में सहायक। संदर्भ: मैं एक यातायात शाखा आवृत्ति मॉडल, जीएलएम (पॉइसन, लॉग लिंक) बना रहा हूं। मेरे पास चर हैं: आयु समूह, वाहन की आयु, क्षेत्र (प्रांत), वार्षिक किमी, इच्छित उपयोग। बाधा: कानून द्वारा लिंग का उपयोग नहीं किया जा सकता; मुझे अप्रत्यक्ष भेदभाव से बचने की आवश्यकता है। कार्य: 1) इन चरों (संदर्भ समूहों सहित) के साथ प्रारंभिक मॉडल विनिर्देश सुझाएं। 2) 2 इंटरैक्शन के कारण बताएं जिन्हें मुझे प्रयास करना चाहिए। 3) ओवरफिटिंग की जांच करने के लिए चरणों की सूची दें। 4) अप्रत्यक्ष भेदभाव के संदर्भ में 'क्षेत्र' के लिए विशेष ध्यान दें। मैं निर्णय लूंगा; आप रूपरेखा और औचित्य प्रदान करते हैं।

तीन मिनी मामले

केस 1 - पारदर्शिता का मूल्य। एक कंपनी ने नियामक को जीबीएम के साथ निर्मित एक बहुत ही सटीक मूल्य निर्धारण मॉडल प्रस्तुत किया, लेकिन गुणांक की व्याख्या नहीं कर सकी; अनुमोदन में देरी. बीमांकिक ने एक जीएलएम का निर्माण किया जो उन्हीं संकेतों को पकड़ता था; सटीकता में 2 प्रतिशत की गिरावट आई, लेकिन क्योंकि प्रत्येक कारक को ध्यान में रखा जा सकता था, मॉडल को एक महीने के भीतर मान्य किया गया था। जीबीएम को टोही के लिए बचा लिया गया, जीएलएम टैरिफ बन गया। YZ ने दो मॉडलों के प्रदर्शन की तुलना करते हुए तुरंत कोड और नियामक विवरण तैयार किया।

केस 2 - ओवरफिटिंग जाल। एक सहायक को प्रशिक्षण डेटा पर एक आदर्श स्कोर मिला जब उसने मॉडल में 40 से अधिक चर और कई इंटरैक्शन जोड़े। लेकिन क्रॉस-सत्यापन पर, परीक्षण स्कोर ध्वस्त हो गया: मॉडल ने शोर को याद कर लिया था। जब चरों की संख्या घटाकर 12 कर दी गई और सरलीकृत कर दी गई तो वास्तविक दुनिया का प्रदर्शन बढ़ गया। पाठ: अभूतपूर्व डेटा स्कोर को देखें, प्रशिक्षण स्कोर को नहीं।

केस 3 - अप्रत्यक्ष भेदभाव। एक मॉडल में, "पड़ोस" चर ने प्रीमियम को दृढ़ता से समझाया। विश्लेषण से पता चला कि यह चर बड़े पैमाने पर जातीय एकाग्रता के साथ ओवरलैप होता है, यानी, यह एक निषिद्ध विशेषता के लिए एक प्रॉक्सी था। बीमांकिक ने इस चर को अधिक तटस्थ जोखिम संकेतक (सड़क का प्रकार, पार्किंग की स्थिति) से बदल दिया; नैतिक और कानूनी दोनों जोखिम कम हो गए हैं। एआई ने ओवरलैप और वैकल्पिक चर सुझावों को मापने के लिए सहसंबंध विश्लेषण तैयार किया; बीमांकिक और अनुपालन इकाई ने निर्णय लिया।

सामान्य गलतियाँ

• अनिर्वचनीय मॉडल को अंतिम नुस्खा बनाना। ऐसी कीमत जिसे नियामक, लेखापरीक्षा और ग्राहक को समझाया नहीं जा सकता वह टिकाऊ नहीं है; पारदर्शिता जरूरी है.
• शिक्षा स्कोर पर भरोसा. ओवरफिटिंग का पता केवल अनदेखे डेटा (क्रॉस-वैलिडेशन) में लगाया जाता है।
• बिना जांच किए निषिद्ध/सरोगेट वेरिएबल का उपयोग करना। ज़िप कोड और व्यवसाय जैसे चर अप्रत्यक्ष भेदभाव कर सकते हैं; इसका परीक्षण अवश्य करें।
• वाणिज्यिक प्रीमियम के साथ जोखिम प्रीमियम को भ्रमित करना। केवल शुद्ध क्षति लागत ही विक्रय मूल्य नहीं है; व्यय, लाभ और पूंजी की लागत को जोड़ा जाता है।
• गुणांक को लॉग स्केल पर छोड़ना और उसकी गलत व्याख्या करना। इसे exp() के साथ गुणक कारक में परिवर्तित किए बिना टिप्पणी करने से त्रुटि उत्पन्न होगी।

सावधानी: एआई की उस मॉडल की अनुशंसा जो "सर्वोत्तम सटीकता देती है" स्वचालित रूप से वह मॉडल नहीं है जिसका "उपयोग किया जाना चाहिए"। पारदर्शिता, निष्पक्षता और कानून का अनुपालन बीमांकिक मूल्य निर्धारण में सटीकता के साथ-साथ अनिवार्य मानदंड हैं।

सारांश

मूल्य निर्धारण जोखिम कारकों के साथ जोखिम को मापने और इसे उचित प्रीमियम में परिवर्तित करने की प्रक्रिया है। जीएलएम अपनी गुणात्मक और व्याख्यात्मक संरचना के साथ बीमांकिक मूल्य निर्धारण का मानक है; गुणांकों को exp() के साथ कारकों में परिवर्तित किया जाता है। जीबीएम जैसे मशीन लर्निंग मॉडल अधिक सटीक हो सकते हैं, लेकिन वे पारदर्शिता को कम करते हैं और आमतौर पर खोज के लिए उपयोग किए जाते हैं। परिवर्तनीय चयन को क्रॉस-वैलिडेशन द्वारा ओवरफिटिंग से बचाया जाना चाहिए, और अप्रत्यक्ष भेदभाव (सरोगेट वैरिएबल) को सावधानीपूर्वक नियंत्रित किया जाना चाहिए। एआई मॉडल बनाता है, कोड लिखता है और गुणांक की व्याख्या करता है; लेकिन कानूनी-नैतिक अनुपालन और अंतिम शुल्क बीमांकिक और अनुपालन इकाई से संबंधित हैं।

आवेदन कार्य

किसी प्रमुख के लिए 5-6 जोखिम कारकों की सूची बनाएं। एआई से पूछें (ए) इन कारकों के साथ जीएलएम का प्रारंभिक विवरण, (बी) प्रयास करने के लिए 2 इंटरैक्शन और उनके तर्क, (सी) वेरिएबल्स की स्क्रीनिंग जो अप्रत्यक्ष भेदभाव के लिए जोखिम में हो सकते हैं। फिर, 3 लॉग-गुणांकों का एक उदाहरण दें, एआई को इसे exp() के साथ गुणक कारक में बदलने और इसे व्यावसायिक भाषा में स्थानांतरित करने के लिए कहें, और कारकों को मैन्युअल रूप से सत्यापित करें।

जांच सूची

• [ ] क्या मेरे मॉडल की व्याख्या की जा सकती है; क्या मैं प्रत्येक कारक के प्रभाव का व्यावसायिक भाषा में अनुवाद कर सकता हूँ?
• [ ] क्या मैंने क्रॉस-वैलिडेशन द्वारा ओवरफिटिंग की जांच की है?
• [ ] क्या मैंने निषिद्ध और प्रॉक्सी चर के लिए अप्रत्यक्ष भेदभाव के लिए स्कैन किया है?
• [ ] क्या मैंने जानबूझकर जोखिम प्रीमियम को वाणिज्यिक प्रीमियम से अलग कर दिया है?
• [ ] क्या मैंने गुणांकों को exp() के साथ गुणकों में परिवर्तित किया और उनकी सही व्याख्या की?
• [ ] क्या मैंने कानून और अनुपालन इकाई के साथ मिलकर अंतिम टैरिफ निर्णय लिया?