Migliorare la Valutazione del Rischio nelle Assicurazioni

L'assicurazione è un grande pezzo di come si gestiscono i rischi in vari settori. Un aspetto importante dell'assicurazione è capire quanto spesso si verificheranno i sinistri e quanto costeranno. Questo processo si chiama modellizzazione frequenza-severità. Il primo passo è prevedere il numero di sinistri, e il secondo passo è stimare il costo di questi sinistri. Insieme, queste previsioni aiutano le compagnie assicurative a fissare i prezzi e gestire i rischi.

#Cos'è la Modellizzazione Frequenza-Severità?

La modellizzazione frequenza-severità è un processo in due fasi. Nel primo passo, chiamato modellizzazione della frequenza, prevediamo quanti sinistri accadranno in un certo periodo di tempo. Nel secondo passo, noto come modellizzazione della severità, stimiamo il costo medio di quei sinistri una volta che si verificano. Per fare queste previsioni, consideriamo vari fattori, come l'età dell'assicurato, dove vive e la sua storia di sinistri.

Questo approccio in due fasi è stato molto utile per le compagnie assicurative nel calcolo dei rischi e nella definizione dei premi. Aiuta a capire quanto sia probabile che si verifichino sinistri e quanto denaro potrebbero dover pagare.

#Metodi Tradizionali

Tradizionalmente, le compagnie assicurative utilizzavano spesso modelli statistici chiamati modelli lineari generalizzati per queste previsioni. Per la frequenza, potrebbero usare un modello di Poisson o binomiale negativo, mentre per la severità, potrebbero utilizzare modelli gamma o log-normali. Questi metodi esistono da molto tempo e hanno funzionato abbastanza bene.

Negli ultimi anni, però, l'industria assicurativa ha iniziato a usare tecniche di machine learning. Questi metodi sono più flessibili e possono fornire previsioni migliori. Nonostante i loro vantaggi, molti modelli di machine learning si concentrano solo sul fare previsioni puntuali, cioè non danno una misura di quanto siano sicuri in quelle previsioni.

#La Necessità di Sicurezza nelle Previsioni

Quando si tratta di fare previsioni sui sinistri, avere un intervallo di risultati possibili, noto come intervalli di previsione, può essere molto utile. Gli intervalli di previsione mostrano non solo il risultato atteso ma anche quanta variabilità aspettarsi. Questo è cruciale per le compagnie assicurative perché le aiuta a prepararsi meglio per i sinistri futuri.

In questo contesto, è stato sviluppato un nuovo metodo chiamato previsione conforme. Questo metodo offre un modo per creare intervalli di previsione che vengono con garanzie statistiche, il che significa che, con una certa fiducia, conterranno i valori reali quando si verificheranno sinistri futuri.

#Come Funziona la Previsione Conforme

La previsione conforme è una tecnica che consente di creare intervalli di previsione basati sui dati disponibili. Lo fa utilizzando il concetto di punteggi di conformità, che misurano quanto bene i nuovi dati si adattano ai dati esistenti.

Il processo implica dividere i dati disponibili in due parti: una per addestrare il modello e l'altra per calibrarlo. Questa divisione aiuta a garantire che gli intervalli di previsione rimangano affidabili quando vengono utilizzati su nuovi dati.

In questo contesto, le previsioni possono essere regolate in base a come i valori osservati reali si comportano rispetto a ciò che è stato previsto. Questo aggiustamento contribuisce a garantire che gli intervalli di previsione siano accurati e abbiano un'alta probabilità di contenere i valori veri.

#Previsione Conforme in Due Fasi

Nel caso della modellizzazione frequenza-severità, la previsione conforme può essere estesa per adattarsi al processo in due fasi. La prima fase prevede di prevedere con quale frequenza si verificheranno i sinistri, mentre la seconda fase stima il costo medio di tali sinistri.

Per applicare la previsione conforme a questo modello in due fasi, manteniamo gli stessi principi ma li adattiamo per i diversi tipi di previsioni che vengono fatte. Prima prevediamo il numero di sinistri usando i dati di addestramento, poi utilizziamo quelle previsioni per informare la seconda fase, dove stimiamo i costi dei sinistri.

Questo framework in due fasi consente alle compagnie assicurative di ottenere non solo previsioni puntuali ma anche misure di incertezza, aiutandole a prendere decisioni migliori.

#Utilizzo delle Foreste Casuali

Un modo per migliorare l'accuratezza delle previsioni è usare modelli di machine learning avanzati, come le foreste casuali. Una foresta casuale è composta da molti alberi decisionali che lavorano insieme per arrivare a una previsione finale. Questo metodo può fornire previsioni migliori sia per la frequenza che per la severità dei sinistri.

Quando si usano le foreste casuali, uno dei vantaggi è la possibilità di utilizzare un meccanismo out-of-bag. Questo significa che il modello può fare previsioni su dati che non ha visto esplicitamente durante il processo di addestramento, permettendo un uso migliore dei dati disponibili.

#Applicazioni nel Mondo Reale

Il framework di previsione conforme proposto può essere applicato in vari scenari reali. Ad esempio, nel settore dell'assicurazione per la responsabilità civile auto in Belgio, il framework può aiutare a prevedere quanti sinistri si verificheranno e i rispettivi costi. Applicando machine learning e previsione conforme, le compagnie assicurative possono migliorare le loro tecniche di valutazione del rischio.

Allo stesso modo, per l'assicurazione agricola in Brasile, il framework può essere utilizzato. In questo caso, i dati verrebbero aggregati a livello comunale, consentendo una modellizzazione efficace della frequenza e della severità dei sinistri basata su dati storici e fattori rilevanti come le condizioni climatiche.

#Vantaggi del Framework

I vantaggi di utilizzare questo framework predittivo sono numerosi. Applicando tecniche di machine learning, le compagnie assicurative possono ottenere migliori insight sui loro dati. L'uso di intervalli di previsione offre una visione più chiara dei potenziali risultati, aiutandole a prepararsi per vari gradi di rischio.

Inoltre, questo approccio non si basa su assunzioni rigide sui dati sottostanti. Consente flessibilità, rendendolo adatto a una vasta gamma di scenari all'interno dell'industria assicurativa.

#Conclusione

In sintesi, la modellizzazione frequenza-severità è un processo cruciale nell'industria assicurativa che aiuta le compagnie a valutare i rischi e a definire i premi. Con l'introduzione della previsione conforme, ora c'è un modo per creare intervalli di previsione affidabili che possono aumentare la fiducia nelle previsioni fatte. Questo framework, specialmente se abbinato a tecniche avanzate di machine learning come le foreste casuali, può migliorare significativamente l'accuratezza predittiva tenendo conto anche dell'incertezza.

Man mano che il panorama assicurativo continua a evolversi, l'applicazione di metodologie innovative come queste diventerà sempre più importante per le compagnie che cercano di rimanere competitive e gestire efficacemente il rischio.