Prevedere i sinistri assicurativi auto con il machine learning

Prevedere la grandezza delle Richieste di risarcimento per l'assicurazione auto è un compito difficile per le compagnie assicurative. Devono trovare modi efficaci per gestire queste richieste e fissare prezzi giusti per i loro clienti. Qui entra in gioco il machine learning (ML). Offre metodi che possono aiutare a prevedere le richieste in base a vari fattori. Tra i tanti metodi ML, gli algoritmi di apprendimento per ensemble basati su alberi si sono dimostrati efficaci.

#L'importanza di prevedere le richieste

Le compagnie assicurative si occupano di diversi tipi di assicurazione, compresa l'assicurazione sulla vita e quella non vita. Questo articolo si concentra sull'assicurazione non vita, in particolare sull'assicurazione per veicoli. Quando succede un incidente, un contraente presenta una richiesta di copertura all'assicurazione. L'assicurazione deve prevedere quante richieste arriveranno e quanto saranno gravi per adeguare i prezzi di conseguenza. Quindi, prevedere con precisione le richieste è fondamentale.

Alcuni studi suggeriscono modi per personalizzare i premi assicurativi. Mostrano i benefici dell'uso dei dati telematici, che sono informazioni ottenute dai pattern di guida dei veicoli. Questi dati possono migliorare notevolmente la precisione nella previsione delle richieste di risarcimento. Molte compagnie assicurative stanno ora adottando tecniche di ML per aiutare in questo compito, ma scegliere il modello ML giusto può essere complicato.

#Panoramica del dataset

L'analisi si basa su un ampio dataset della Ethiopian Insurance Corporation, una delle più grandi compagnie assicurative in Etiopia. Questo dataset contiene informazioni individuali sulle polizze e sulle richieste per l'assicurazione veicoli dal luglio 2011 al giugno 2018. È stato elaborato per includere solo informazioni rilevanti, come i fattori predittivi e le dimensioni delle richieste fatte.

Nell'assicurazione veicoli, ci sono vari tipi di copertura, come la copertura totale e la copertura di responsabilità. La copertura totale copre tutte le perdite di un'auto, mentre la copertura di responsabilità aiuta a pagare per i danni causati ad altri. L'assicurazione deve stabilire i premi in base a diversi fattori, tra cui il valore assicurato del veicolo e l'anno di produzione.

#Analisi esplorativa dei dati (EDA)

Prima di costruire un modello predittivo, è fondamentale capire i dati attraverso l'analisi esplorativa dei dati. Questo aiuta a identificare schemi e relazioni nei dati. Un metodo comune per visualizzare i dati è attraverso gli istogrammi, che mostrano la distribuzione di una singola variabile. L'analisi mostra che molti contratti non portano a una richiesta di risarcimento, portando a una distribuzione inflazionata di zeri.

Inoltre, le relazioni tra diversi fattori e le richieste possono essere illustrate utilizzando boxplot. I boxplot possono mostrare efficacemente come diverse categorie, come genere o utilizzo del veicolo, influenzino gli importi delle richieste. Per esempio, i contraenti maschi tendono ad avere importi di richiesta più alti rispetto ai femminili.

I diagrammi a dispersione sono un altro strumento utile per esaminare le relazioni tra due variabili quantitative. Possono evidenziare tendenze nelle dimensioni delle richieste basate su vari fattori. In questa analisi, i diagrammi a dispersione hanno rivelato alcune correlazioni moderate tra gli importi delle richieste e fattori predittivi come valore assicurato e premio.

#Tecniche di machine learning

Il machine learning ha guadagnato popolarità in vari campi e non richiede una struttura di modello specifica. L'attenzione è sulla creazione di modelli accurati basati sui dati. I metodi di ensemble, che combinano più modelli individuali per migliorare le previsioni, sono comunemente usati nel ML.

Tra i metodi di ensemble, tre sono particolarmente popolari per analizzare dati complessi: bagging, random forest e gradient boosting. Ognuno di questi ha il proprio approccio unico nella costruzione dei modelli.

Bagging: Questo metodo genera più versioni dei dati campionando con sostituzione, creando un insieme di modelli diversi. Per la previsione, combina i risultati di tutti i modelli per ottenere un risultato finale.

Random Forest: Questa tecnica è un'estensione del bagging. Costruisce numerosi alberi decisionali, dove ogni albero utilizza un sottoinsieme casuale di predittori. Questo aiuta a ridurre la varianza complessiva e migliora l'accuratezza delle previsioni.

Gradient Boosting: Questo metodo lavora adattando un nuovo modello agli errori residui dei modelli precedenti. Costruisce una sequenza di modelli in cui ogni nuovo modello mira a correggere gli errori commessi da quelli precedenti, portando a una prestazione complessiva più forte.

#Valutazione delle prestazioni del modello

Per valutare l'efficacia di questi modelli, un metodo standard è dividere i dati in set di addestramento e di test. Il set di addestramento viene utilizzato per costruire i modelli, mentre il set di test valuta quanto bene i modelli si comportano su dati mai visti prima.

I risultati mostrano che i metodi di ensemble superano il metodo classico dei minimi quadrati ordinari (OLS). Mentre l'OLS tende a sottovalutare gli importi elevati delle richieste, i metodi di ensemble forniscono previsioni oltre alcune richieste osservate, dimostrando maggiore precisione nella stima delle dimensioni delle richieste.

#Importanza dei predittori

Capire quali fattori hanno il maggiore impatto sulle dimensioni delle richieste è fondamentale. In questa analisi, i predittori più significativi sono stati identificati attraverso misure di importanza delle variabili. In tutti i modelli, il premio si distingue come la variabile più cruciale, seguita dal valore assicurato. L'uso e il genere si sono rivelati anche fattori importanti.

Questi risultati aiutano le compagnie assicurative a concentrarsi su aree chiave quando valutano il rischio e fissano i premi, permettendo di stabilire prezzi più accurati per i loro prodotti.

#Visualizzare le relazioni

Dopo aver identificato i predittori importanti, è essenziale capire come questi fattori si relazionano con le dimensioni delle richieste. I grafici di dipendenza parziale (PDP) possono visualizzare la relazione tra un Predittore specifico e la dimensione delle richieste. Questo mostra l'effetto medio di altre variabili nel modello.

L'analisi evidenzia l'interazione tra premio e utilizzo del veicolo. Per esempio, i veicoli utilizzati per il trasporto di merci registrano richieste più alte quando hanno premi più elevati. Questa relazione potrebbe non essere facilmente osservabile quando si osservano singoli predittori in isolamento.

#Conclusione

In sintesi, prevedere la grandezza delle richieste per l'assicurazione veicoli è cruciale per fissare premi appropriati. Le tecniche di machine learning, in particolare i metodi di ensemble basati su alberi, forniscono strumenti efficaci per questa previsione. L'analisi del dataset della Ethiopian Insurance Corporation rivela come questi metodi superino le tecniche tradizionali in termini di precisione.

Identificando i predittori importanti, le compagnie assicurative possono valutare meglio il rischio e progettare prodotti in base alle esigenze dei loro contraenti. Questo non solo aiuta a gestire i costi, ma rende anche l'assicurazione auto più accessibile per i conducenti. Con l'evoluzione dell'industria assicurativa, sfruttare il machine learning è fondamentale per rimanere competitivi e soddisfare le richieste dei clienti.