Utilizzare il Machine Learning nella classificazione delle assicurazioni di responsabilità civile

L'assicurazione di responsabilità civile è un tipo di copertura che protegge individui e aziende da richieste di risarcimento per infortuni e danni a persone o proprietà altrui. Pensala come una rete di sicurezza quando le cose vanno male. L'underwriting è il processo che le compagnie assicurative usano per valutare i rischi per ogni assicurato e decidere come classificarli. Più è buona la Classificazione, meglio l'azienda assicurativa può gestire i rischi e fissare premi appropriati.

In questa discussione, daremo un'occhiata a come i modelli di machine learning (ML) possano aiutare le compagnie assicurative a classificare le loro polizze in due tipi: quelle con richieste di risarcimento e quelle senza. Terrà tutto semplice, usando modelli come il nearest neighbour e la Regressione Logistica. Non preoccuparti, non entreremo in termini complicati o matematica che potrebbe farti girare la testa!

#Cosa sono i modelli di Machine Learning?

Il machine learning è un termine fancy per insegnare ai computer a imparare dai dati. Proprio come noi impariamo dalle nostre esperienze, le macchine possono imparare dai modelli nei dati per fare previsioni o prendere decisioni senza essere direttamente programmate per farlo. Le aziende hanno usato questi modelli di ML in vari campi come medicina, rilevazione frodi e bancario per anni. Tuttavia, quando si tratta del mondo assicurativo, questi modelli stanno appena iniziando a fare il loro ingresso.

Ci sono due tipi principali di machine learning:

1. Apprendimento Supervisionato: Quando la macchina impara da dati etichettati. Pensalo come un insegnante che ti guida nei compiti.
2. Apprendimento Non Supervisionato: Quando la macchina cerca di trovare modelli nei dati senza etichette chiare. È come cercare di risolvere un puzzle senza sapere quale dovrebbe essere l'immagine finale.

Le compagnie assicurative usano principalmente l'apprendimento supervisionato per compiti di classificazione, dove l'obiettivo è capire in quale categoria o classe rientra ogni polizza.

#L'importanza della classificazione nell'assicurazione

La classificazione nell'assicurazione è fondamentale. Aiuta le aziende a decidere come raggruppare diverse polizze e, a sua volta, quanto far pagare per esse. Ad esempio, se sei un guidatore sicuro, potresti essere messo in una categoria a basso rischio e pagare un premio più basso. D'altro canto, se hai una storia di incidenti, potresti trovarti in un gruppo ad alto rischio, che comporta un prezzo più alto. Migliorando i loro metodi di classificazione, le compagnie assicurative possono prevedere meglio le richieste di risarcimento e gestire il loro rischio complessivo.

#Raccolta dei dati per l'analisi

Per mettere al lavoro i nostri modelli di machine learning, iniziamo con un dataset che include diverse polizze assicurative. Immagina questi dati come un gigantesco foglio di calcolo pieno di righe di polizze e informazioni corrispondenti sulle richieste. Alcune polizze hanno richieste, mentre altre sono tranquille come un gatto che dorme.

Quando si lavora con i dati, è fondamentale pulirli e organizzarli. Questo implica rimuovere i duplicati e riempire i valori mancanti, proprio come mettere in ordine la tua stanza prima che arrivino gli ospiti. Nel nostro caso, combiniamo informazioni su veicoli e richieste per avere un quadro chiaro di ciò che sta accadendo.

#Caratteristiche delle polizze di responsabilità civile

Il dataset contiene diverse caratteristiche che aiutano nella classificazione delle polizze. Queste caratteristiche possono includere:

• Tipo di Copertura: Diverse polizze offrono livelli diversi di copertura.
• Età del Conducente: I conducenti più giovani potrebbero avere un profilo di rischio diverso.
• Frequenza di Pagamento: Ogni quanto paga il premio l'assicurato.
• Età del Veicolo: Le auto più vecchie potrebbero essere più soggette a problemi rispetto a quelle nuove.

Tutte queste informazioni ci aiutano a dipingere un quadro completo del rischio associato a ogni polizza.

#Visualizzare i dati

Quando si trattano i dati, è sempre utile visualizzarli. Grafici e chart rendono più facile vedere modelli e tendenze che potrebbero non essere evidenti a prima vista. Ad esempio, potresti creare un grafico a barre che mostra quante richieste sono avvenute in diverse regioni. Potresti vedere subito quali aree sono più rischiose per le compagnie assicurative.

A volte, puoi anche essere creativo con le mappe per mostrare la densità delle richieste in vari dipartimenti o regioni. Immagina di colorare i tuoi condimenti per pizza preferiti su una mappa - rende tutto un po' più divertente!

#Algoritmi di classificazione: le stelle dello spettacolo

Passiamo alle cose serie: gli algoritmi di classificazione. Questi sono gli strumenti che useremo per classificare le nostre polizze assicurative:

#K-Nearest Neighbour (KNN)

Pensa al KNN come al tuo amichevole cupido di quartiere. Guarda i "vicini" simili (o polizze) per determinare a quale gruppo appartiene una polizza. Se hai una polizza che assomiglia ad altre 10 polizze che hanno avuto richieste, il KNN probabilmente dirà: “Ehi, anche questa probabilmente ha una richiesta!” È semplice e intuitivo.

Uno dei vantaggi dell'uso del KNN è che non richiede formule complicate. Tuttavia, la scelta di quanti vicini considerare (k) può cambiare drasticamente il risultato. Troppo pochi, e potresti esagerare; troppi, e potresti perdere le piccole differenze.

#Regressione Logistica

Ora parliamo della regressione logistica. Questo è un metodo classico che ci aiuta a capire la relazione tra le caratteristiche di una polizza e la probabilità che quella polizza abbia una richiesta. È come capire le probabilità di vincere un gioco basandosi su come si sono comportati i vari giocatori in passato.

La regressione logistica ci dà probabilità invece di classificazioni dure, il che può essere molto utile. Aiuta le compagnie assicurative a capire meglio il rischio, permettendo loro di adattare le tariffe in base a queste informazioni.

#Pre-elaborazione dei dati per i modelli

Prima di poter applicare questi modelli ai nostri dati, dobbiamo prepararli. Questo significa trasformare le caratteristiche categoriali in un formato numerico, poiché i computer preferiscono i numeri al testo. È un po' come tradurre una storia in un'altra lingua che il computer può capire.

Potremmo anche dover ridimensionare alcune caratteristiche in modo che siano su una scala simile. Questo aiuta a evitare che le caratteristiche più prominenti oscurino le altre.

#Valutare le prestazioni dei modelli

Una volta che i nostri modelli sono addestrati, è tempo di vedere come se la cavano. Possiamo dividere il nostro dataset in due parti: una per addestrare i nostri modelli e un'altra per testarli, proprio come studiare per un esame e poi sostenerlo.

Possiamo misurare le prestazioni dei nostri modelli usando una matrice di confusione, che ci dice quante previsioni sono state corrette e quante sbagliate. È come un pagellino per i nostri modelli, mostrando dove eccellono e dove potrebbero aver bisogno di un po' di tempo extra per studiare.

#Confrontare i modelli

Ora arriva la parte divertente: confrontare i modelli KNN e regressione logistica. Ognuno ha i suoi punti di forza e di debolezza. Il KNN può essere più facile da capire e più veloce da implementare, ma la regressione logistica può darci migliori intuizioni sui fattori che contribuiscono alle richieste.

Quando valutiamo l'accuratezza dei nostri modelli, consideriamo quanto bene si comportano su dati che non hanno mai visto prima. È essenziale notare che un modello potrebbe funzionare bene sui dati di addestramento ma flop quando applicato a nuovi dati, quindi dobbiamo stare attenti.

#La conclusione: uno sguardo pratico al machine learning nell'assicurazione

In sintesi, applicare modelli di machine learning per classificare le polizze di responsabilità civile può offrire notevoli vantaggi alle compagnie assicurative. Usando algoritmi come KNN e regressione logistica, le compagnie possono valutare meglio i rischi e stabilire i prezzi delle loro polizze di conseguenza.

Anche se l'assicurazione potrebbe non sembrare così emozionante come un giro sulle montagne russe, capire come funzionano questi modelli può fare una vera differenza nel settore. Chi avrebbe mai pensato che dietro le quinte della tua polizza assicurativa, un sacco di algoritmi stiano lavorando sodo per mantenere tutto in ordine?

Quindi, la prossima volta che paghi il tuo premio assicurativo, ricorda che c'è molto più di quanto sembri. Con l'aiuto del machine learning, le compagnie assicurative stanno cercando di creare soluzioni assicurative più intelligenti e più sicure per tutti.