Hagnaður:
- Geta til að greina vantar gildi, frávik, váhrif og gagnagæðavandamál í stefnu og skemma gögn með gervigreindarstuðningi og búa til leiðréttingardrög
- Eiginleikaverkfræði (ný breytuafleiðsla, flokkun, kóðun) og eðlileg útsetning fyrir gervigreind með réttu samhengi
- Skilja að gagnabreytingar, sem gervigreind stungið upp á, ætti að endurskoða af tryggingafræðingi gegn hættu á gagnaleka og duldri hlutdrægni.
Sá hluti tryggingafræðilegs vinnu sem minnst er umræddur en tímafrekastur er gagnagerð. Reyndir tryggingafræðingar vita að mestur tími líkanaverkefnis fer í að þrífa, sameina og leiðrétta gögnin. Sama hversu glæsilegt líkanið er, ef inntaksgögnin eru skemmd, þá er úttakið spillt - í stuttu máli „sorp inn, sorp út. Í þessari einingu munum við sjá dæmigerð vandamál varðandi stefnu- og kröfugögn, hvernig á að greina og laga þau með gervigreind og eiginleikatækni (afleiddar nýjar breytur sem eru upplýsandi út frá núverandi gögnum).
Viðvörun frá upphafi: gagnagerð er að því er virðist tæknilegt og saklaust skref, en hér leynast hættulegustu villurnar. Röng staðlað lýsingu, falinn gagnaleki eða óafvitandi hlutdrægni spillir öllum síðari gerðum í hljóði. Gervigreind flýtir mjög fyrir þessu skrefi, en ef það er stjórnlaust eykur það einnig áhættuna.
Dæmigert vandamál tryggingafræðilegra gagna
Stefna og kröfugögn berast nánast aldrei hrein. Algengustu vandamálin eru: Gildi vantar: sumar reglur eru með ógildan bílaldur, starf eða svæði. Að fylla þetta í blindni með meðaltalinu getur skapað hlutdrægni; skorturinn sjálfur ber stundum upplýsingar (þeir sem vantar eru annar hópur). Útilokar: órökrétt gögn eins og neikvætt iðgjald, 200 ára vátryggður, vátryggingarlaus. Gera þarf greinarmun á því hvort um er að ræða gagnavillur eða raunveruleg jaðartilvik. Ósamræmi: mismunandi stafsetningar á sama svæði ("Istanbúl", "Istanbúl", "34"), ruglingur á dagsetningarsniði. Tvíteknar færslur: færsla sama tjóns tvisvar.
En mikilvægasta málið sem er sérstaklega við tryggingafræðilega er útsetning. Ef stefna hefst á miðju ári gefur hún hluta áhættu (t.d. 0,5 ár) fyrir það ár, ekki heilt „tryggingarár“. Tíðni og tjónatíðni ætti alltaf að vera í samræmi við váhrif; annars virðast skammtímastefnur vera áhættusamar. Gervigreind getur kóðað útreikning á váhrifum, en þú verður að gefa upp skilgreininguna og viðskiptaregluna.
Eftirfarandi tafla sýnir dæmigerð vandamál og rétta nálgun:
vandamál
röng nálgun
rétt nálgun
vantar verðmæti
Fylltu allt með meðaltali
Greindu skortinn; opna stundum sérstakan flokk
útúrsnúningur
Eyða sjálfkrafa
Gerðu greinarmun á gagnavillu og raunverulegri leið
útsetning
Telja allar stefnur í 1 ár
Reiknaðu út hlutfallsáhrif
Ósamræmi í flokki
hunsa
Passaðu við venjulega orðabók
endurtekið tjón
ekki taka eftir því
Aftvítekið með lykilreitum
Eiginleikaverkfræði: öðlast þekkingu úr gögnum
Eiginleikaverkfræði er listin að draga nýjar breytur sem nýtast líkaninu betur út frá núverandi breytum. Dæmi: "aldur" frá fæðingardegi, "aldurshópur" (binning) frá aldri, "áhættuhluti" frá gerð ökutækis, "árleg kílómetraáætlun" frá samsetningu heimilisfangs og stefnu. Góður eiginleiki ber sterkara merki en hrá gögnin og eykur bæði nákvæmni og túlkanleika líkansins.
Þrjár aðferðir eru oft notaðar í tryggingafræðilegri vinnu. Binding: að aðgreina samfellda breytu (aldur) í þýðingarmikla hópa; þetta fangar ólínuleg tengsl og gerir gjaldskrána læsilega. Kóðun: umbreyta flokkabreytum (svæði) í tölulegt snið sem hentar líkaninu; Áhættutengd kóðun (sem táknar hvern flokk með eigin skaðahlutfalli) er algeng en ætti að gera með varúð. Normalization: gera allt sambærilegt með því að deila því með útsetningu þess. AI býr fljótt til kóðann fyrir þessar umbreytingar; En þú verður að samþykkja rökfræði hverrar umbreytingar.
Ábending: Markkóðun er öflug en viðkvæm fyrir gagnaleka: líkanið „svindlar“ ef þú tekur með tjóni eigin línu þegar þú reiknar út meðaltjón í flokki. Gerðu þetta alltaf innan þjálfunargagnanna, í krossstaðfestingarmynstri.
Skaðlegasta hættan: Gagnaleki og óbein hlutdrægni
Gagnaleki er innleiðing upplýsinga í líkanið sem er í raun ekki til á þeim tíma sem spáin er gerð. Klassískt dæmi: að setja inn breytu sem inniheldur niðurstöðuna, svo sem „greiddar kröfur,“ í líkan sem spáir fyrir um upphæð kröfunnar. Líkanið lítur fullkomlega út í prófunargögnum en er gagnslaust í hinum raunverulega heimi vegna þess að þær upplýsingar eru ekki tiltækar á þeim tíma sem spáin er gerð. Leki er oft falinn og aðeins veiddur af vandlega tryggingafræðilegri röksemdafærslu - gervigreind tekur venjulega ekki eftir því, stundum hrósar leka breytunni sem "mjög öflugur spámaður."
Önnur skaðleg hættan er óbein hlutdrægni. Ef söguleg gögn tákna tiltekinn hóp á ósanngjarnan hátt (til dæmis hefur svæði verið neitað um of margar stefnur í sögunni) bera eiginleikar sem fengnir eru úr þeim gögnum þessa hlutdrægni og líkanið endurtekur það inn í framtíðina. Eiginleikaverkfræðistigið er mikilvægasta augnablikið þegar hægt er að greina þessa hlutdrægni og leiðrétta hana.
Varúð: Áður en þú gleðst yfir því þegar breyta „bætir spámátt til muna,“ spyrðu: er þessi breyta raunverulega til staðar þegar spáin er gerð, eða felur hún í sér framtíðina? Niðurstaða sem lítur of vel út er oft merki um leka.
Hvernig á að nota gervigreind við undirbúning gagna
1) Gagnagæðaskimun:
Hlutverk þitt: Aðstoðarmaður gagnagæða. Þú hefur tryggingafræðilega stefnu ávöxtun. Dálkar: policy_id, start_date, end_date, age, region, vehicle_alder, premium, claim_count, claim_amount.Gefðu mér gátlista og Python (pandas) kóðaskissu:- Telja vantar gildi eftir dálki.- Flaggaðu óraunhæf gildi (neikvætt iðgjald, aldur<16 eða >100, reikna EKKI upphafsár/lokahlutfall. EKKI upphafsár/lokahlutfall). eyða; Bara tilkynna það svo ég geti ákveðið.
2) Eiginleikaafleiðsla:
Ég vil fá nýja eiginleika úr umferðargögnum mínum. Í boði: aldur, ökutækisaldur, svæði, árlega_km, notkunartegund.- Hvaða aldurs- og kmhópa (binning) mælið þið með, hvers vegna?- Hvernig get ég gert áhættutengda kóðun fyrir 'svæði' án gagnaleka?- Stingdu upp á 3 nýjum eiginleikum sem vert er að prófa og skrifaðu tryggingafræðilega rökstuðning fyrir hvern. Ég mun ákveða.
3) Lekaskoðun:
Líkanið mitt spáir fyrir um MÖGULEIKA á skemmdum með eftirfarandi breytum: aldur, svæði, ökutækisaldur, PAID_CLAIM_FLAG, SETTLEMENT_DAYS. Hvaða af þessum breytum skapar hættu á gagnaleka? Fyrir hvern, metið hvort það verði tiltækt þegar spáin er gerð. Nefndu þá grunsamlegu og hvers vegna.
4) Stöðlun útsetningar:
Sumar stefnur mínar byrja á miðju ári. Útskýrðu og kóðaðu eðlilega útsetningu til að reikna út tíðnina rétt: tíðni = heildarfjöldi tjóna / heildaráhætta (tryggingaár). Sýndu með dæmi hvernig á að reikna út áhættuskuldbindingu stefnunnar sem hefst um mitt ár.
Veik kvaðning / Sterk kvaðning
Veik kvaðning:
Hreinsaðu gögnin og gerðu þau tilbúin fyrir líkanið.
AI veit ekki hvaða dálkur er hver, viðskiptareglur, skilgreining á útsetningu; Það getur í blindni eytt og fyllt og spillt gögnunum.
Öflug tilvitnun:
Hlutverk þitt: aðstoðarmaður við undirbúning tryggingafræðilegra gagna. Gagnaorðabók: policy_id (identity), start/end_date (policy period), age (væntanleg 16-90), iðgjald (verður að vera >0), claim_count (>=0), claim_amount (>=0). Verkefni: 1) Skrifaðu sanngirnisreglu fyrir hvern dálk og TILKYNNA brot fyrir brot (eyðing á 3). vantar 'aldur' (eyða). / meðaltal / aðskilinn flokkur) til staðar með plús-mínus; Leyfðu mér ákvörðunina.4) Varaðu við ef það er dálkur sem getur valdið lekahættu.Sjálfvirk eyðing hvers kyns skráar; Ég mun samþykkja hverja ákvörðun.
þrjú smámál
Tilvik 1 - Útsetningarvilla. Í einu safni voru skammtímaferðatryggingar (3 mánaða) talin heil ár, þannig að tíðnin virtist fjórum sinnum lægri en hún var í raun; Verðið lækkaði vitlaust. Þegar tryggingafræðingur reiknaði áhættuna sem brot (0,25 vátryggingarár) kom rauntíðnin í ljós og gjaldskráin leiðrétt. AI myndaður brotaútsetningarkóði; Tryggingafræðingurinn gaf skilgreininguna.
Mál 2 - Duldur leki. Þegar aðstoðarmaður bætti „lokunartíma skrá“ breytunni við tjónslíkanið jókst nákvæmnin til muna. Gleðin var skammvinn: þessi breyta var aðeins hægt að vita eftir að tjónið hafði átt sér stað, sem þýðir að hún var ekki tiltæk þegar spáð var. Þegar leka breytan var fjarlægð minnkaði líkanið í raunhæft stig. Hann lofaði gervigreindarbreytuna sem „öflugan spámann“; Dómur tryggingafræðingsins greip gildruna.
Mál 3 - Afritun hlutdrægni. Eitt fyrirtæki fékk „umsókn höfnun“ mynstur úr sögulegum gögnum og setti það inn í nýja líkanið. Greiningin sýndi að fyrri höfnun var óhóflega einbeitt í tilteknu hverfi, sem þýðir að það var söguleg hlutdrægni. Þessi eiginleiki var fjarlægður úr líkaninu og skipt út fyrir hlutlausari áhættuvísa. AI framleiddi greininguna sem mældi skörun mynstursins við hverfið; Siðferðisákvörðunin var tekin af tryggingafræðingi og regluvörsludeild.
Algeng mistök
- Að fylla út gildi sem vantar með meðaltalinu án þess að hugsa. Skorturinn sjálfur getur verið þekking; Að fylla það út í blindni skapar fordóma.
- Eyða útlínum sjálfkrafa. Sum eru sönn brún tilfelli; Að eyða gögnum án þess að aðgreina þau frá villum eyðileggur upplýsingar.
- Ekki staðla útsetningu. Að telja stuttar tryggingar sem heil ár skekkir tíðnina og skekkir verðið.
- Tek ekki eftir gagnaleka. Of góð niðurstaða er oft merki um breytu sem felur í sér framtíðina; Spurðu hvort hver breyta sé til staðar þegar spáð er.
- Að koma með óbeina hlutdrægni inn í framtíðina. Óréttlæti í sögulegum gögnum getur lekið í afleidd einkenni; Athugaðu það á eiginleikastigi.
Í stuttu máli
Tryggingafræðileg líkan snýst að miklu leyti um að útbúa gögn; Ef inntakið er spillt er úttakið líka spillt. Dæmigert vandamál eru gildi sem vantar, frávik, ósamræmi og tvíverknað; Mikilvæga tryggingafræðilega málið er eðlileg váhrif. Eiginleikaverkfræði - flokkun, kóðun, stöðlun - fær sterkari merki frá gögnum. Skaðlegustu hætturnar eru gagnaleki og óbein hlutdrægni; hvort tveggja er aðeins fangað með tryggingafræðilegum rökum. Gervigreind flýtir mjög fyrir þessu skrefi: skönnun býr til kóða og ráðleggingar. En ekki eyða sjálfkrafa neinum gögnum, láta menn athuga hvort leka og hlutdrægni sé að finna og samþykkja hverja umbreytingu.
Umsóknarverkefni
Útbúið litla nafnlausa stefnugagnaorðabók (5-7 dálkar, hæfilegt úrval af hverjum). Biddu gervigreindina um (a) sanngirnisregluna og brotaskýrslukóðann fyrir hvern dálk, (b) útreikning á hlutaáhrifum, (c) tillögur að 3 nýjum eiginleikum til að prófa. Bættu síðan vísvitandi „lekagildru“ breytu við listann (t.d. „bætur greiddar“) og prófaðu hvort gervigreindin grípi hana sem leka.
gátlisti
- [ ] Hef ég greint hvers vegna áður en ég eyði týndum og frávikum?
- [ ] Hef ég skipt og staðlað útsetninguna rétt?
- [ ] Hef ég skrifað tryggingafræðilega rökstuðning fyrir hvern nýfenginn eiginleika?
- [ ] Hef ég velt því fyrir mér hvort hver breyta sé í raun til staðar (leki) þegar spáin er gerð?
- [ ] Hef ég leitað að óbeinni hlutdrægni í afleiddum eiginleikum?
- [ ] Fékk ég ekki gervigreind að eyða öllum skrám sjálfkrafa og samþykkti hverja ákvörðun sjálfur?