Пайдалар:
- Жасалма интеллекттин колдоосу менен зыяндын жыштыгы менен зыяндын өлчөмүн (катуулугун), тиешелүү бөлүштүрүүнү (Пуассон, терс биномдук, гамма) жана курама моделдин логикасын аныктоо жана чечмелөө жөндөмдүүлүгү.
- Туура суроолор жана маалыматтар менен жасалма интеллектке өтө чоң жоготууларды сорттоо (чектөөлөр/чоң жоготуулар), маалыматтарды чектөө жана тенденцияны/өнүгүүнү оңдоо.
- Жасалма интеллект тарабынан өндүрүлгөн бөлүштүрүү тандоосу жана параметрлери шайкештик тесттери жана актуардык ой жүгүртүү менен ырасталышы керек экенин түшүнүү.
Камсыздандыруу компаниясы үчүн эң негизги суроо: "Кийинки жылы бул полистик топко канча зыян төлөйбүз?" Бул суроого туура жооп берүү сыйлыкты туура коюунун да, жетиштүү резервдерди бөлүштүрүүнүн да милдеттүү шарты болуп саналат. Бул суроого актуарийлер экиге бөлүп жооп беришет; анткени жалпы зыянды бир бөлүктө баалоонун ордуна эки өзүнчө жүрүм-турумду моделдөө алда канча так. Бул эки бөлүк - жыштык жана интенсивдүүлүк.
Жыштык (зыяндын жыштыгы) - берилген экспозицияда канча зыян пайда болот; Мисалы, 100 унаа - жылына 8 жол кырсыгы. Катуулугу – келтирилген ар бир зыяндын орточо өлчөмү; мисалы, кырсыкка 30 000 TL. Экөөнү көбөйтүү тобокелдик премиумун берет: бир экспозиция үчүн күтүлгөн зыяндын баасы (0,08 × 30,000 = 2,400 доллар). Бул бөлүмдө биз бул айырмачылыкты орнотуу, туура ыктымалдык бөлүштүрүүнү тандоо жана четтөөлөрдү башкаруу үчүн AI кантип колдонууну этап-этабы менен көрөбүз. Башынан эске сала кетели: AI бөлүштүрүүнү сунуштайт жана кодду жазат, бирок актуарий бөлүштүрүүнү тандоону туура тесттер жана чечим аркылуу ырастоосу керек.
Эмне үчүн жыштык жана интенсивдүүлүк өзүнчө моделделет?
Жыштык жана интенсивдүүлүк ар кандай статистикалык жүрүм-турумду көрсөтөт. Дооматтардын саны санак өзгөрмө болуп саналат (0, 1, 2, 3...) жана адатта Пуассон бөлүштүрүү же терс биномдук бөлүштүрүү менен моделдешет, эгерде ашыкча дисперсия болсо (дисперсия > орточо). Пуассон сейрек жана көз карандысыз окуялардын санын моделдөөчү классикалык бөлүштүрүү болуп саналат. Зыяндын суммасы үзгүлтүксүз жана оң жагына бурулган өзгөрмө: көпчүлүк дооматтар аз, бир нече дооматтар абдан чоң. Ошондуктан, катаалдуулук көбүнчө гамма же логнормалуу бөлүштүрүү менен моделделет; бул оң жана оң бурчтуу бөлүштүрүү.
Экөөнү өзүнчө моделдөөнүн үч конкреттүү пайдасы бар. Биринчиден, ар биринин өзүнүн айдоочулары (тобокелдик факторлору) бар экенин көрүүгө болот: жаш айдоочу жыштыгын көбөйтөт, кымбат унаа зомбулукту көбөйтөт. Экинчиден, маалыматтар өзгөргөндө, сиз эмне үчүн диагноз коё аласыз: зыяндын баасы же дооматтардын саны көбөйдүбү? Үчүнчүдөн, зордук-зомбулук жагында өтө чоң жоготууларды өзүнчө гана карай аласыз. Бул экөөнүн айкалышы татаал модель деп аталат; күтүлгөн жалпы зыян = күтүлгөн жыштык × күтүлгөн оордук.
Ишара: "Биздин жоготуу/премиум катышы көбөйдү" деген сүйлөм өз алдынча эч нерсе айтпайт. Жыштык же интенсивдүүлүк көбөйдүбү деген суроону бөлүңүз; кийлигишүү (баасы, камтуу, зыян башкаруу) таптакыр башкача болмок.
Чектөөлөр, кыскартуулар жана тренддерди оңдоо
Анын чийки түрүндө зыян маалыматтар моделди куруу үчүн даяр эмес. Үч түзөтүү дээрлик дайыма талап кылынат. Биринчиси, экстремалдык/чоң зыянды сорттоо: бир нече чоң зыян (мисалы, фабрикадагы өрт) орточо көрсөткүчтү кыйшайтат; булар өзүнчө "чоң зыян жүк" катары моделделет. Экинчиси жабуу: белгилүү бир шыпка өтө чоң зыяндарды оңдоо (мисалы 1 000 000 TL) жана үстүнкү бөлүгүн өзүнчө эсептөө моделди туруктуу кылат. Үчүнчүдөн, тенденцияны жана өнүгүүнү коррекциялоо: өткөн дооматтар инфляция менен бүгүнкү баа деңгээлине (тенденцияга) чейин жаңыртылышы керек, ал эми толук төлөнө элек дооматтар акыркы деңгээлине жеткирилиши керек (өнүгүү — бул теманы 3-бөлүмдө карайбыз).
Төмөнкү таблица эки компоненттин касиеттерин салыштырат:
өзгөчөлүгү
Жыштык (жыштык)
Зордук-зомбулук (суммасы)
Өзгөрмө түрү
Саноо (0,1,2...)
туруктуу, оң
Типтүү бөлүштүрүү
Пуассон, терс бином
Гамма, логнормаль
Мастер айдоочунун мисалдары
Жашы, тажрыйбасы, аймак, колдонуу
Унаа наркы, камтуу чеги, оңдоо баасы
Сырткы маселе
төмөн
Жогорку (чоң зыяндар)
Инфляциянын таасири
алсыз
күчтүү
Зыянды моделдөөдө AI кантип колдонсо болот
AI эң күчтүү болгон жерде бөлүштүрүү тандоосун талкуулоо, кодду жазуу жана натыйжаны чечмелөө. Төмөндө көчүрүлө турган төрт шаблон бар.
1) бөлүштүрүү тандоону талкуулоо:
Сиздин ролуңуз: актуардык моделдөө боюнча жардамчы. Менде камсыздандыруу доосунун AMOUNT маалыматы бар (анонимдүү, 1600 доомат). Кыскача маалымат: орточо 30 300 TL, медиана 12 500 TL, максимум 940 000 TL, ийрилик жогору. Суроо: катаалдуулук моделине гамма же логнорма ылайыктуураак болобу? Ар биринин божомолу кандай, плюс/минус жана кайсысы менен ылайыктуулугун текшерүү (мисалы, мен чечим кабыл аларымды түшүндүрүңүз (Q-Q диаграммасы, K-S тести, AIC). Биротоло чечим кабыл алуу; Мага салыштыруу алкагын бериңиз.
2) Жыштыктын интенсивдүүлүгүн эсептөө коду:
Төмөнкү кадамдарды аткарган Python + pandas менен комментарий калтырылган кодду жазыңыз: 1) df'де 'экспозия', 'claim_count', 'claim_summa' тилкелери бар. 2) Жалпы жыштык = доонун жалпы саны / жалпы экспозиция. 3) Орточо оордук = доонун жалпы суммасы / доонун жалпы саны. 4) Тобокелдиктин премиуму = жыштык × оордук. 5) Ар бир аралык натыйжаны экранга басып чыгарыңыз, мен аны кол менен текшере алам. Китепкананы орнотуу; жөн гана пандаларды колдонуңуз.
3) Экстремалдуу маани/кесиптик анализ:
Менде анонимдүү доо суммасын бөлүштүрүү бар. 950 000, 720 000, 610 000 лира сыяктуу дооматтар жалпы сумманын 22% түзөт. Чектөө ыкмасы жөнүндө айтып бериңиз: - Капкактын кайсы варианттары акылга сыярлык (мисалы, 500K, 750K, 1M)? - Кантип кесилген бөлүгүн өзүнчө "чоң зыян жүктөө" катары кайра кошууга болот? - Бул чечим тобокелдик премиумуна кандай таасир этээрин этап-этабы менен көрсөт.
4) натыйжаны бизнес тилине которуу:
Менин жыштыгым 0,13төн 0,15ке чейин көбөйдү; Орточо зомбулук 28 миңден 34 миң лирага өстү. Муну менеджер түшүнө турган 4 сүйлөм менен кыскача баяндаңыз: - Эмне болду, кайсы компонент канчага көбөйдү? - Тобокелдик премиумуна жалпы таасири кандай? - Мен текшеришим керек болгон мүмкүн болгон себептерди жана 2 божомолду жаз.
Алсыз тездик / Күчтүү тездик
Алсыз билдирүү:
Менин жоготуу моделин орнотуу жана премиум эсептеп.
Түшүнүксүз: кайсы маалыматтар, кайсы компонент, кайсы бөлүштүрүү, кайсы мезгил? AI бул боштукту жасалмалоо менен толтурат.
Күчтүү билдирүү:
Сиздин ролуңуз: актуардык моделдөө боюнча жардамчы. Маалыматтар (анонимдүү, жол тармагы, 2024): экспозиция 20 000 саясат-жыл, доолордун саны 2 600, жалпы зыян 91 000 000 TL, 5 эң чоң зыян жалпы 12 000 000 TL. Тапшырма: 1) Жыштыкты жана чийки орточо оордукту эсептеңиз, формуланы көрсөтүңүз. 2) Эң чоң 5 зыян Аны 1 000 000 TL менен чектеп, туураланган оордукту кайра эсептеңиз. 3) Тобокелдик премиум менен жана чексиз салыштырыңыз, айырма боюнча комментарий бериңиз. 4) Мен кол менен текшере алгыдай кылып, ар бир кадамды аралык сандар менен жаз. Мен берген сандарды колдонуңуз; Эгерде ал жок болсо, сураңыз.
үч мини учурлар
1-жагдай — Ажырашуунун күчү. Бир актуарий турак жай тармагындагы жоготуу/сыйлык катышы бир жылдын ичинде 68 пайыздан 81 пайызга чейин көтөрүлгөн. Паника баасын жогорулатуу сунушталганга чейин, жыштык-катаалдык айырмасы жасалган: жыштык дээрлик туруктуу болгон (0,041 → 0,043), бирок орточо оордук 14,200 TLден 19,800 TLге секирген. Себеби, саясаттын же тобокелдүү кардарлардын саны эмес, курулуштун баасынын инфляциясы болгон. Туура кийлигишүү премиумдун көбөйүшүн эмес, камтуу суммасын жаңыртуу болду.
2-жагдай - Сырткы капкан. Ишкердик камсыздандыруу портфелиндеги 1800 талаптын орточо көлөмү 42000 лира болду. Бирок 6,4 миллион лиралык бир өрт кырсыгы гана бул орточо эсепти болжол менен 3500 лирага жогорулатты. Бул чоң зыян өзүнчө "чоң зыяндын жүгү" катары моделдештирилип, чектелгенде, базанын оордугу 38 500 TL ге чейин төмөндөп, сыйлык дагы адилеттүү болуп калды. AI тез генерацияланган жабуу кодун жана альтернативдик капкактарды; Мындай чечимди актуарий кабыл алды.
3-жагдай - туура эмес бөлүштүрүү. Албетте, жардамчы катаалдыгы үчүн нормалдуу (Гаусс) бөлүштүрүүнү тандаган AI кодун иштетти. Кадимки бөлүштүрүү терс маанилерге жана симметрияга жол бергендиктен, ал туура кыйшайган зыян маалыматтарына туура келген эмес; модель кичинекей зыяндарды ашыкча баалаган жана чоң зыяндарды баалабаган. Q-Q сюжети жана AIC салыштырылганда, гамма бир топ жакшыраак туура келгени байкалды. Сабак: AI тарабынан сунушталган бөлүштүрүү ар дайым туура тестирлөө аркылуу текшерилет.
Жалпы каталар
- Жыштык менен интенсивдүүлүктү айкалыштыруу жана бир модель менен болжолдоо. Ал эки башка жүрүм-турумду жашырат; айдоочуну жоготуп жатасыз жана эмне үчүн.
- Өтө чоң/чоң зыянды жок кылбастан орточо. Бир нече ири зыяндар бүт сүрөттү бурмалайт; премиум жасалма түрдө жогорулатылган.
- Инфляция тенденциясын колдонбостон эски зыянды колдонуу. 2019-жылдагы зыян бүгүнкү баа менен бирдей эмес; трендди оңдоо зарыл.
- Оңго кыйшайган маалыматтарга нормалдуу бөлүштүрүүнү тууралоо. терс маанини жана симметрияны болжолдоо маалыматтарга каршы келет; Гамма/логнормалуу деп ойлойм.
- Бөлүштүрүү тандоосу туура тестирлөө менен текшерилбейт. AI сунушу башталышы болуп саналат; Q-Q, K-S, AIC менен ырастаңыз.
Көңүл буруңуз: капкак (кесүү) деңгээли өзүм билемдик менен тандалбайт. Өтө төмөн шып чоң зыяндын коркунучун жашырат; өтө бийик шып кыркууну жараксыз кылат. Портфелдин мурунку негизги жоготуу тажрыйбасын жана кайра камсыздандыруу шарттарын карап тандоо.
Кыскача айтканда
Жалпы зыянды так эсептөөнүн жолу аны жыштыкка (жыштыкка) жана оордукка (сумма) бөлүү болуп саналат. Жыштык Пуассон/терс биномиал, интенсивдүүлүк гамма/логнорма боюнча моделделет; Тобокелдик премиум экөөнү көбөйтүү жолу менен табылат. Чийки дайындар чектен чыгууну алып салууну, кыскартууну жана трендди оңдоону талап кылат. AI бөлүштүрүү талкуулоо код жана комментарий үчүн мыкты жардамчысы болуп саналат; бирок бөлүштүрүүнү тандоо жана капкак чечими туура тесттер жана актуардык чечим менен тастыкталат.
Колдонмо тапшырмасы
Анонимдүү зыяндын корутундусун даярдаңыз (ачыктоо, дооматтардын саны, жалпы зыян, эң жогорку 3-5 доомат). AIдан (а) чийки жыштык-тобокелдиктин премиумун, (б) чоң жоготууларды чектөөнү жана коррекцияланган тобокелдик премиумун эсептөөнү сураныңыз. Эки натыйжаны кол менен текшериңиз жана тобокелдиктин премиумунун чеги канча пайызга өзгөрөрүн белгилеңиз. Андан кийин AIга "зордук-зомбулук үчүн гамма же логнорма" деген суроону бериңиз жана ал берген салыштыруу алкагын өз сөзүңүз менен жыйынтыктаңыз.
текшерүү тизмеси
- [ ] Мен жыштык менен интенсивдүүлүктү өз-өзүнчө эсептеп чыктымбы же аларды бир бөлүгү катары карадымбы?
- [ ] Мен чоң/экстремалдуу зыянды аныктап, аны өзүнчө чечтимби?
- [ ] Мен эски дооматтарга инфляцияны/тенденцияны тууралоону колдондум беле?
- [ ] Мен интенсивдүүлүктүн бөлүштүрүлүшүн жарактуулугун текшерүү менен текшердимби?
- [ ] Мен өз алдынча тобокелдик премиумун (жыштык × оордук) кайра эсептеп чыктымбы?
- [ ] Мен AI сунуш кылган бөлүштүрүү жана капкактын деңгээлине шек келтирип, аны сот менен ырастадымбы?