Prédire les demandes d'indemnisation d'assurance auto avec le machine learning

Prédire la taille des demandes d'assurance automobile, c'est pas évident pour les compagnies d'assurance. Elles ont besoin de méthodes efficaces pour gérer ces demandes et fixer des prix justes pour leurs clients. C'est là que le machine learning (ML) entre en jeu. Ça propose des méthodes qui peuvent aider à prédire les demandes en fonction de différents facteurs. Parmi les nombreuses méthodes de ML, les algorithmes d'apprentissage par ensemble basés sur les arbres se sont montrés efficaces.

#L'Importance de Prédire les Demandes

Les compagnies d'assurance gèrent différents types d'assurance, y compris l'assurance vie et l'assurance non-vie. Cet article se concentre sur l'assurance non-vie, en particulier l'assurance automobile. Quand un accident se produit, un assuré soumet une demande à la compagnie d'assurance pour être couvert. La compagnie doit anticiper combien de demandes vont se produire et à quel point elles seront graves pour ajuster les prix en conséquence. Donc, prédire avec précision les demandes est essentiel.

Plusieurs études suggèrent des manières de personnaliser les Primes d'assurance. Elles montrent les avantages d'utiliser des données de télématiques, qui sont des infos obtenues des habitudes de conduite des véhicules. Ces données peuvent vraiment améliorer la précision des prévisions sur les demandes d'assurance. Beaucoup de compagnies d'assurance adoptent des techniques de ML pour les aider dans cette tâche, mais choisir le bon modèle de ML peut être compliqué.

#Aperçu du Dataset

L'analyse est basée sur un gros dataset de la Ethiopian Insurance Corporation, l'une des plus grandes compagnies d'assurance en Éthiopie. Ce dataset contient des infos sur les polices et les demandes d'assurance automobile de juillet 2011 à juin 2018. Il a été traité pour inclure seulement les infos pertinentes, comme les Prédicteurs et la taille des demandes.

En assurance automobile, il y a différents types de couverture, comme la couverture complète et la couverture de responsabilité. La couverture complète couvre toutes les pertes d'une voiture, tandis que la couverture de responsabilité aide à payer les dommages causés à autrui. La compagnie d'assurance doit fixer les primes en fonction de plusieurs facteurs, comme la valeur assurée du véhicule et l'année de fabrication.

#Analyse Exploratoire des Données (EDA)

Avant de construire un modèle prédictif, c'est crucial de comprendre les données via l'analyse exploratoire. Ça aide à identifier les motifs et les relations dans les données. Un moyen courant de visualiser les données est à travers des histogrammes, qui montrent la distribution d'une seule variable. L'analyse montre que beaucoup de contrats ne mènent pas à des demandes payées, ce qui donne une distribution gonflée de zéros.

De plus, les relations entre différents facteurs et les demandes peuvent être illustrées avec des boxplots. Les boxplots montrent efficacement comment différentes catégories, comme le genre ou l'usage du véhicule, influencent les montants des demandes. Par exemple, les assurés masculins tendent à avoir des montants de demandes plus élevés que les assurés féminins.

Les nuages de points sont un autre outil utile pour examiner les relations entre deux variables quantitatives. Ils peuvent révéler des tendances dans les tailles de demandes selon divers facteurs. Dans cette analyse, les nuages de points ont montré quelques corrélations modérées entre les montants des demandes et des prédicteurs comme la valeur assurée et la prime.

#Techniques de Machine Learning

Le machine learning a pris de l'ampleur dans divers domaines et ne nécessite pas de structure de modèle spécifique. L'accent est mis sur la création de modèles précis basés sur les données. Les Méthodes d'ensemble, qui combinent plusieurs modèles individuels pour améliorer les prévisions, sont couramment utilisées en ML.

Parmi les méthodes d'ensemble, trois sont particulièrement populaires pour analyser des données complexes : le bagging, la forêt aléatoire, et le boosting par gradient. Chacune a son approche unique pour construire des modèles.

Bagging : Cette méthode génère plusieurs versions des données en échantillonnant avec remplacement, créant un ensemble de modèles différents. Pour la prédiction, elle combine les sorties de tous les modèles pour obtenir un résultat final.

Forêt Aléatoire : Cette technique est une extension du bagging. Elle construit de nombreux arbres de décision, où chaque arbre utilise un sous-ensemble aléatoire de prédicteurs. Ça aide à réduire la variance globale et améliore la précision des prédictions.

Boosting par Gradient : Cette méthode fonctionne en ajustant un nouveau modèle aux erreurs résiduelles des modèles précédents. Elle construit une séquence de modèles où chaque nouveau modèle vise à corriger les erreurs des précédents, ce qui mène à une meilleure performance globale.

#Évaluation de la Performance des Modèles

Pour évaluer l'efficacité de ces modèles, une méthode standard est de diviser les données en ensembles d'entraînement et de test. L'ensemble d'entraînement est utilisé pour construire les modèles, tandis que l'ensemble de test évalue à quel point les modèles fonctionnent sur des données inconnues.

Les résultats montrent que les méthodes d'ensemble surpassent la méthode classique des moindres carrés ordinaires (OLS). Alors que l'OLS sous-estime souvent les gros montants de demandes, les méthodes d'ensemble fournissent des prédictions au-delà de certaines demandes observées, montrant plus de précision dans l'estimation des tailles de demandes.

#Importance des Prédicteurs

Comprendre quels facteurs ont le plus d'impact sur la taille des demandes est crucial. Dans cette analyse, les prédicteurs les plus significatifs ont été identifiés grâce à des mesures d'importance des variables. Dans tous les modèles, la prime se démarque comme la variable la plus cruciale, suivie de la valeur assurée. L'usage et le genre se sont aussi révélés être des facteurs importants.

Ces résultats aident les compagnies d'assurance à se concentrer sur des domaines clés lors de l'évaluation des risques et de la fixation des primes, leur permettant de mieux tarifer leurs produits.

#Visualiser les Relations

Après avoir identifié les prédicteurs importants, il est essentiel de comprendre comment ces facteurs se rapportent à la taille des demandes. Les graphiques de dépendance partielle (PDP) peuvent visualiser la relation entre un prédicteur spécifique et la taille des demandes. Cela montre l'effet moyen des autres variables dans le modèle.

L'analyse met en évidence l'interaction entre la prime et l'usage du véhicule. Par exemple, les véhicules utilisés pour le transport de marchandises engendrent des demandes plus élevées lorsqu'ils ont des primes plus élevées. Cette relation peut ne pas être facilement observable en regardant les prédicteurs individuels de manière isolée.

#Conclusion

En résumé, prédire la taille des demandes d'assurance automobile est crucial pour fixer des primes appropriées. Les techniques de machine learning, en particulier les méthodes d'ensemble basées sur les arbres, offrent des outils efficaces pour cette prévision. L'analyse du dataset de la Ethiopian Insurance Corporation révèle comment ces méthodes surpassent les techniques traditionnelles en précision.

En identifiant les prédicteurs importants, les compagnies d'assurance peuvent mieux évaluer les risques et concevoir des produits selon les besoins de leurs assurés. Ça aide non seulement à gérer les coûts mais rend aussi l'assurance automobile plus accessible pour les conducteurs. À mesure que l'industrie de l'assurance continue d'évoluer, le recours au machine learning est essentiel pour rester compétitif et répondre aux demandes des clients.