Maschinelles Lernen in der Klassifikation von Haftpflichtversicherungen verwenden

Haftpflichtversicherung ist eine Art von Versicherung, die Einzelpersonen und Unternehmen vor Ansprüchen schützt, die aus Verletzungen und Schäden an anderen Personen oder Eigentum entstehen. Denk daran als ein Sicherheitsnetz, wenn mal was schiefgeht. Underwriting ist der Prozess, den Versicherungsunternehmen nutzen, um die Risiken für jeden Versicherungsnehmer zu bewerten und zu entscheiden, wie sie eingestuft werden. Je besser die Einstufung, desto besser kann die Versicherung Risiken managen und passende Prämien festlegen.

In dieser Diskussion schauen wir uns an, wie Machine Learning (ML) Modelle Versicherungsunternehmen helfen können, ihre Policen in zwei Arten zu klassifizieren: die mit Ansprüchen und die ohne. Wir halten es einfach und nutzen Modelle wie den nächsten Nachbarn und Logistische Regression. Keine Sorge, wir werden uns nicht in komplizierten Begriffen oder Mathe verlieren, die deinen Kopf zum Rauchen bringen!

#Was sind Machine Learning Modelle?

Machine Learning ist ein schickes Wort dafür, Computern beizubringen, aus Daten zu lernen. Genau wie wir aus unseren Erfahrungen lernen, können Maschinen aus Mustern in Daten lernen, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne direkt programmiert zu werden. Unternehmen nutzen diese ML-Modelle schon seit Jahren in verschiedenen Bereichen wie Medizin, Betrugserkennung und Bankwesen. Im Versicherungsbereich kommen diese Modelle gerade erst so richtig ins Spiel.

Es gibt zwei Hauptarten von Machine Learning:

1. Überwachtes Lernen: Wenn die Maschine aus beschrifteten Daten lernt. Denk daran wie an einen Lehrer, der dich bei den Hausaufgaben unterstützt.
2. Unüberwachtes Lernen: Wenn die Maschine versucht, Muster in Daten ohne klare Labels zu finden. Es ist wie beim Lösen eines Puzzles, ohne zu wissen, wie das Bild aussehen soll.

Versicherungsunternehmen verwenden hauptsächlich überwachte Lernverfahren für Klassifizierungsaufgaben, bei denen das Ziel darin besteht, herauszufinden, in welche Kategorie oder Klasse jede Police fällt.

#Die Bedeutung der Klassifizierung in der Versicherung

Klassifizierung in der Versicherung ist entscheidend. Sie hilft Unternehmen zu entscheiden, wie sie verschiedene Policen gruppieren und wie viel sie dafür verlangen. Zum Beispiel, wenn du ein sicherer Fahrer bist, könntest du in eine niedrigere Risikokategorie eingestuft werden und eine niedrigere Prämie zahlen. Auf der anderen Seite, wenn du eine Unfallhistorie hast, könntest du dich in einer höheren Risikogruppe wiederfinden, die teurer ist. Durch die Verbesserung ihrer Klassifizierungsmethoden können Versicherer potenzielle Ansprüche besser vorhersagen und ihre Gesamtgefahr managen.

#Datensammlung für Analysen

Um unsere Machine Learning Modelle zum Laufen zu bringen, starten wir mit einem Datensatz, der verschiedene Versicherungen enthält. Stell dir diese Daten wie eine grosse Tabelle vor, gefüllt mit Reihen von Policen und entsprechenden Informationen zu Ansprüchen. Einige Policen haben Ansprüche, während andere so ruhig sind wie eine schlafende Katze.

Beim Arbeiten mit Daten ist es wichtig, sie zu reinigen und zu organisieren. Das beinhaltet das Entfernen von Duplikaten und das Ausfüllen fehlender Werte, ähnlich wie das Aufräumen deines Zimmers, bevor Gäste kommen. In unserem Fall kombinieren wir Informationen über Fahrzeuge und Ansprüche, um ein klares Bild davon zu bekommen, was passiert.

#Merkmale von Haftpflichtversicherungen

Der Datensatz enthält mehrere Merkmale oder Eigenschaften, die bei der Klassifizierung von Policen helfen. Diese Merkmale könnten Folgendes umfassen:

• Art der Deckung: Verschiedene Policen bieten unterschiedliche Deckungsgrade.
• Alter des Fahrers: Jüngere Fahrer könnten ein anderes Risikoprofil haben.
• Zahlungsfrequenz: Wie oft der Versicherungsnehmer seine Prämie bezahlt.
• Alter des Fahrzeugs: Ältere Autos könnten anfälliger für Probleme sein als neue.

All diese Informationen helfen uns, ein vollständiges Bild des Risikos zu zeichnen, das mit jeder Police verbunden ist.

#Visualisierung der Daten

Beim Umgang mit Daten ist es immer hilfreich, sie zu visualisieren. Diagramme und Grafiken machen es einfacher, Muster und Trends zu erkennen, die auf den ersten Blick vielleicht nicht offensichtlich sind. Zum Beispiel könntest du ein Balkendiagramm erstellen, das zeigt, wie viele Ansprüche in verschiedenen Regionen aufgetreten sind. So kannst du sofort sehen, welche Bereiche riskanter für Versicherungsunternehmen sind.

Manchmal kannst du sogar kreativ mit Karten werden, um die Dichte von Ansprüchen in verschiedenen Abteilungen oder Regionen zu zeigen. Stell dir vor, du farbcodierst deine Lieblingspizzabeläge auf einer Karte - das macht alles ein bisschen mehr Spass!

#Klassifizierungsalgorithmen: Die Stars der Show

Kommen wir zu den spannenden Sachen – den Klassifizierungsalgorithmen. Das sind die Werkzeuge, die wir verwenden werden, um unsere Versicherungsrichtlinien zu klassifizieren:

#K-Nearest Neighbour (KNN)

Denk an KNN als deinen freundlichen Nachbarschaftsvermittler. Er schaut sich ähnliche „Nachbarn“ (oder Policen) an, um zu bestimmen, zu welcher Gruppe eine Police gehört. Wenn du eine Police hast, die aussieht wie 10 andere Policen, die Ansprüche hatten, wird KNN wahrscheinlich sagen: „Hey, diese hier hat wahrscheinlich auch einen Anspruch!“ Es ist einfach und intuitiv.

Ein Vorteil von KNN ist, dass es keine komplizierten Formeln benötigt. Allerdings kann die Wahl, wie viele Nachbarn man betrachten möchte (k), das Ergebnis dramatisch verändern. Zu wenige, und du reagierst vielleicht über; zu viele, und du verpasst die subtilen Unterschiede.

#Logistische Regression

Jetzt reden wir über logistische Regression. Das ist eine klassische Methode, die uns hilft, die Beziehung zwischen den Merkmalen einer Police und der Wahrscheinlichkeit, dass diese Police einen Anspruch hat, zu verstehen. Es ist wie das Herausfinden der Gewinnchancen eines Spiels basierend darauf, wie gut jeder Spieler in der Vergangenheit abgeschnitten hat.

Die logistische Regression gibt uns Wahrscheinlichkeiten statt harter Klassifikationen, was ziemlich nützlich sein kann. Es hilft Versicherungsunternehmen, Risiken besser zu verstehen, sodass sie die Preise entsprechend anpassen können.

#Datenvorbereitung für Modelle

Bevor wir diese Modelle auf unsere Daten anwenden können, müssen wir sie vorbereiten. Das bedeutet, kategorische Merkmale in ein numerisches Format umzuwandeln, da Computer Zahlen lieber mögen als Text. Es ist ein bisschen so, als würdest du eine Geschichte in eine andere Sprache übersetzen, die der Computer versteht.

Vielleicht müssen wir auch bestimmte Merkmale anpassen, damit sie auf einer ähnlichen Skala liegen. Das hilft, damit grössere Merkmale die anderen nicht überschatten.

#Evaluierung der Modellleistung

Sobald wir unsere Modelle trainiert haben, ist es Zeit zu sehen, wie gut sie abschneiden. Wir können unseren Datensatz in zwei Teile aufteilen: einen zum Trainieren unserer Modelle und einen anderen zum Testen, ähnlich wie beim Lernen für eine Prüfung und dann bei der Prüfung selbst.

Wir können die Leistung unserer Modelle mit einer Verwirrungsmatrix messen, die uns sagt, wie viele Vorhersagen korrekt und wie viele falsch waren. Es ist wie ein Zeugnis für unsere Modelle, das zeigt, wo sie gut abgeschnitten haben und wo sie vielleicht etwas mehr lernen müssen.

#Modelle vergleichen

Jetzt kommt der spassige Teil: den KNN und die logistische Regression zu vergleichen. Jedes Modell hat seine Stärken und Schwächen. KNN könnte einfacher zu verstehen und schneller umzusetzen sein, aber die logistische Regression kann uns bessere Einblicke in die Faktoren geben, die zu Ansprüchen führen.

Bei der Bewertung der Genauigkeit unserer Modelle berücksichtigen wir, wie gut sie bei Daten abschneiden, die sie noch nicht gesehen haben. Es ist wichtig zu beachten, dass ein Modell bei Trainingsdaten gut abschneiden kann, aber beim Anwenden auf neue Daten schwach abschneiden könnte, also müssen wir vorsichtig sein.

#Fazit: Ein praktischer Blick auf Machine Learning in der Versicherung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Anwendung von Machine Learning Modellen zur Klassifizierung von Haftpflichtversicherungen erhebliche Vorteile für Versicherungsunternehmen bieten kann. Durch den Einsatz von Algorithmen wie KNN und logistische Regression können Versicherer Risiken besser bewerten und ihre Policen entsprechend bepreisen.

Auch wenn Versicherung vielleicht nicht so aufregend klingt wie eine Achterbahnfahrt, kann das Verständnis dafür, wie diese Modelle funktionieren, einen echten Unterschied in der Branche machen. Wer hätte gedacht, dass hinter deiner Versicherungsrichtlinie eine Menge Algorithmen hart daran arbeiten, alles im Griff zu behalten?

Also, das nächste Mal, wenn du deine Versicherungsprämie bezahlst, denk daran, dass hinter den Kulissen viel mehr steckt, als es auf den ersten Blick scheint. Mit Hilfe von Machine Learning versuchen Versicherer, smartere und sicherere Versicherungslösungen für alle zu schaffen.