Détection d'anomalies dans les données d'assurance-vie

Les compagnies d'Assurance vie ont plein de trucs à gérer. Elles traitent des tonnes de Données sur les contrats, les paiements et les clients. Mais que se passe-t-il quand quelque chose ne va pas ? C'est là qu'on intervient ! On va parler de comment dénicher des données étranges ou "anormales" dans les contrats d'assurance vie, un peu comme des détectives mais avec des données au lieu de loupes.

#C'est quoi le truc avec les Anomalies ?

Imagine que tu es à une fête, tout le monde danse sur le rythme sauf une personne qui fait le robot en restant immobile. Cette personne, c'est une anomalie. Dans le monde des données, les anomalies peuvent signaler quelque chose qui cloche, comme des erreurs ou même de la fraude.

#Pourquoi détecter les anomalies ?

Avec les données d'assurance, détecter ces mouvements bizarres (anomalies) est super important. Si une entreprise rate ces schémas étranges, elle pourrait perdre des sous ou nuire à la confiance de ses clients. En gros, repérer les anomalies, c'est comme garder un bon œil sur la piste de danse.

#Le défi avec les données d'assurance

Le problème ? Trouver ces anomalies, c'est pas évident. Beaucoup de Méthodes utilisent des données déjà étiquetées comme normales ou bizarres, ce qui est rare dans les données d'assurance vie. Au lieu de ça, on a besoin de techniques qui peuvent dénicher ces anomalies sans étiquettes, comme un magicien qui fait sortir des lapins de son chapeau.

#Méthodes de Détection

Ici, on va décomposer quelques manières de repérer les anomalies dans les données d'assurance vie. On va tout donner avec des techniques classiques et modernes.

#Méthodes classiques

1. Plus proche voisin : Pense à ça comme un jeu de "qui est ton voisin ?" Si tu es loin de tes amis, tu pourrais être le bizarre.

2. K-Means Clustering : Ça regroupe des points de données similaires ensemble. Si tu es dans un groupe mais trop loin de ton cluster, tu pourrais être signalé comme étrange.

3. DBSCAN : Cette méthode astucieuse cherche des points de données densément packés. Si tu traînes dans une zone clairsemée, tu pourrais être une anomalie.

4. Isolation Forest : Imagine une forêt où des arbres isolent des points de données. Si tu es tout seul dans les bois, il y a de fortes chances que tu sois quelque chose à examiner.

#Méthodes modernes

On reste pas seulement à l'ancienne ; on intègre aussi des techniques d'apprentissage profond !

1. Autoencodeurs : Ce sont comme de petites machines qui essaient de recréer ce qu'elles voient. Si elles galèrent à reconstruire quelque chose, tu pourrais avoir une anomalie entre les mains.

2. Autoencodeurs variationnels : C'est un pas supplémentaire, prenant en compte le hasard. Ils apprennent à partir des données et aident à isoler les trucs bizarres.

#Pourquoi utiliser ces méthodes ?

Ces méthodes aident les compagnies d'assurance à repérer des schémas étranges dans leurs données. Avec les bonnes techniques, elles peuvent trouver des paiements inhabituels ou des contrats qui ne collent pas. Pense à ça comme à garder la piste de danse libre de ceux qui restent sur le côté !

#Prêts à commencer : Préparer les données

Avant de plonger dans les méthodes, on doit peaufiner nos données. C'est comme se préparer pour une grosse fête. On doit nettoyer et prétraiter nos jeux de données pour s'assurer que tout est en ordre.

#Une pléthore de jeux de données

On va utiliser deux jeux de données du monde de l'assurance santé qui sont assez proches de l'assurance vie pour nous aider. Un est petit avec 986 observations, et l'autre est beaucoup plus grand avec 25 000 observations.

#Nettoyer les données

Nettoyer les données est crucial. On doit se débarrasser de toute étrangeté ou des morceaux manquants qui pourraient fausser nos résultats. C'est comme ramasser les déchets avant que les invités n'arrivent à la fête—personne ne veut danser sur un sol en désordre !

#Valeurs manquantes

Il faut absolument s'occuper des valeurs manquantes. Si quelque chose est incomplet, ça pourrait fausser nos résultats. Donc, on a balancé les enregistrements avec des infos manquantes, gardant notre analyse propre.

#One-Hot Encoding

Ensuite, on a utilisé le one-hot encoding pour les variables catégorielles. Cette technique transforme essentiellement les catégories en une série de valeurs binaires. Pense à ça comme à transformer chaque invité de la fête en une carte VIP pour entrer !

#Tester nos méthodes

Avec nos données prêtes, il est temps de voir comment nos méthodes peuvent repérer les anomalies. On va comparer les techniques classiques et modernes pour voir qui s'en sort le mieux !

#Résultats des méthodes classiques

On a constaté que les méthodes classiques ont pas mal fonctionné avec le petit jeu de données, capturant certaines des anomalies insérées manuellement. Mais pour le grand jeu de données, elles ont galéré comme un danseur qui a oublié les pas.

#Résultats des méthodes modernes

Étonnamment, nos méthodes modernes comme les autoencodeurs et les autoencodeurs variationnels ont beaucoup mieux fonctionné. Elles ont réussi à attraper tous les trucs bizarres sans transpirer. C'était comme regarder des danseurs chevronnés à leur meilleur !

#Comparaison des résultats : Qui est au top ?

Quand on a mis les performances de chaque méthode côte à côte, il est devenu clair que l'ensemble des autoencodeurs était le plus efficace pour repérer les anomalies tout en gardant les fausses alertes basses. Les méthodes classiques étaient bonnes, mais elles ne pouvaient pas rivaliser avec les techniques avancées.

#L'importance d'une détection précise

Trouver les bonnes anomalies est un changement de jeu pour les compagnies d'assurance. En utilisant ces techniques, elles peuvent se protéger contre la fraude et garder la confiance des clients intacte.

#Directions futures en détection d'anomalies

En avançant, il y a plusieurs façons d'améliorer les méthodes de détection d'anomalies. Par exemple, mélanger des techniques traditionnelles et modernes pourrait mener à une plus grande précision. On pourrait aussi explorer des méthodes d'ensemble avec plus de modèles que trois, ce qui pourrait booster nos résultats encore plus.

#Conclusion

Pour conclure, la tâche de détecter des trucs bizarres dans les données d'assurance vie n'est pas seulement vitale mais réalisable. Armées des bonnes techniques, les compagnies d'assurance peuvent danser à travers les données, repérant les anomalies avant qu'elles ne provoquent le désordre. Alors, gardons un œil ouvert et laissons les données parler !