英国における生命保険の死亡リスク予測

死亡リスクの予測は生命保険会社にとってめっちゃ重要だよ。彼らは特定の期間内に人が亡くなる可能性を知りたがってるんだ。これによって、生命保険の料金設定や全体的なリスク管理ができるんだよ。でも、特定のグループのデータが足りないと、正確な予測をするのが難しいんだ。これは信頼できる保険プランを作るのにとっても大きな問題なんだよね。

#現在のデータ可用性の問題

死亡イベントは少ないから、十分なデータを集めるのに時間がかかるんだ。これが保険会社が強力な予測モデルを作るのを難しくしてる。質のいいデータがないと、リスクを誤って評価してしまうことがあって、料金戦略が悪くなっちゃう。そうなると、ビジネスに悪影響が出て、利益を上げづらくなったり、顧客に手頃な価格を提供するのが難しくなったりするんだ。

#解決策：転移学習

この問題に対処するための有望なアプローチが転移学習なんだ。この方法を使うと、十分な情報がある国のデータで既に訓練されたモデルを活用できるんだ。そういうモデルを、情報が制限されてる場所にも適応させることができる。だから、地元のデータがなくても、死亡率に関する信頼できる予測を行うことができるんだよ。

これまでの研究では、深層ニューラルネットワークなどの複雑なモデルを使ってきたけど、これにはかなりの計算能力が必要で、特に少ないデータで微調整が難しいんだ。代わりに、勾配ブースティングマシン（GBM）を使うのが、もっと効率的で分かりやすい選択肢だよ。GBMは、あまりデータがなくても良い結果を出せるからね。

#研究のアプローチ

この研究では、イギリスの死亡率を予測するためにGBMを使うことに焦点を当ててるんだ。イギリスには地元の生命保険データがないから、イギリスと似た国から合成データを集めることで、信頼できる死亡予測を作成するんだよ。さらに、異なる国の人口統計の違いを特定して修正するためにドリフトモデルも追加するんだ。

#研究の質問

研究を進めるために、3つの主な研究質問に焦点を当てるよ：

1. 地元の生命保険データがない国で死亡率をどうやって推定するか？
2. 予測の正確さはどのくらいで、ドリフトモデルが予測死亡率と実際の率の不一致を解決できるのか？
3. 年齢や性別以外の追加変数が死亡リスクの予測を改善できるか？

#データソースと方法

私たちの研究のために、外部データの主要なソースとして人間死亡データベース（HMD）を使用するよ。HMDは、年齢や性別ごとの死亡データをいろいろな国から提供してる。ただ、私たちはイギリス全体の死亡率を見つけたいわけじゃなくて、そこで活動している会社の生命保険ポートフォリオ内の特定の死亡率を理解したいんだ。

一般人口の死亡率は、特定の生命保険ポートフォリオ内のものとは大きく異なることがあるから、この点を考慮するために、8カ国のデータを集めて、全体の死亡率とターゲット会社に関する特定の死亡率間のギャップを埋める手助けをするんだ。

3つの異なる人口を分析するよ：

1. 各国の全体的な人口死亡率。
2. その会社のグローバルな保険加入者。
3. 特定の国におけるその会社の保険加入者。

#全体人口の死亡率

参加国からHMDを利用して年齢・性別ごとの死亡率を取得するよ。これらの率は全体の人口を表しているけど、全体と保険死亡率を結びつけるのに役立つからね。データをもっと関連性のあるものにするために、2008年から2018年までの死亡率を統計的手法で予測するんだ。

#保険加入者データ

また、異なる国からのプールデータセットを使って、グローバルな保険加入者の死亡率を予測するためにGBMモデルを訓練するよ。このデータセットには、年齢、性別、カバレッジ金額などの共通の特徴が含まれてる。全体の人口死亡率とこのデータを組み合わせることで、作業できる包括的な特徴セットを作り出すんだ。

私たちのデータセットには、ほぼ1000万の生命年の曝露と約10,000件の記録された死亡が含まれてる、グローバルな保険提供者からのポリシーデータがあるよ。データをユニークな組み合わせにグループ化して、各特徴の組み合わせにおける死亡数と曝露時間を要約することができるんだ。

#特定の保険加入者の特徴

グローバルな特徴に加えて、各国の利用可能なデータに基づいたローカル特徴も含めるんだ。これらのローカルな特徴には、地域によって異なる職業などが含まれることがあるんだよ。一般的なモデルを訓練した後、これらのローカルな特徴を使って精度を高めるんだ。今回のケースではイギリスに特化してね。

#合成データの生成

イギリスの実際の死亡データがないから、合成データセットを作成してこの制限を克服するよ。Kカ国の情報を組み合わせて、イギリスの人口特性を模倣するデータを生成するためにサンプリング技術を使うんだ。これによって、ローカルデータセットだけに頼らずに死亡予測を探ることができるんだよ。

#ドリフトモデルでモデルを洗練させる

予測をさらに向上させるために、ドリフトモデルを適用するんだ。このモデルは、私たちの予測と期待される結果の間に残る不一致を特定するのに役立つんだ。死亡率の違いを調べることで、モデルの不正確さに寄与する要因を特定できるんだよ。

#合意メトリクスとモデル評価

私たちの予測が期待される死亡率とどれだけ合致しているかを測るために、いろいろな合意メトリクスを使うよ。これには、予測した死亡率と期待される率との相関をチェックすることが含まれるんだ。こういう評価をすることで、モデルの正確さを確実に理解することができるんだ。

#イギリスにおける転移学習フレームワークの適用

転移学習フレームワークをイギリスに適用するとき、他の国からの発見を活かすことができるんだ。このステップは、分析の基礎を築くために重要なんだよ。ヨーロッパの国々がイギリスに近いマッチを提供することを観察して、より正確な予測を行うことができるんだ。

#残る不一致の解消

転移学習プロセスが効果的であることを確認したら、イギリスにおける確立された死亡率との予測の違いを調べるんだ。年齢や性別などの特定の要因を調査することで、存在するわずかな変動を特定するんだ。予測がやや過小評価されることがあっても、その理由を理解することで将来のアプローチを改善できるようになるよ。

#予測を改善するための追加変数

私たちの研究では、年齢や性別以外の追加変数を含めることも考えてるんだ。これらの追加要素を評価することで、死亡リスクにどのように影響を与えるかを知ることができるんだ。これによって保険会社が顧客のリスクプロファイルに基づいて料金戦略をより正確に調整できるようになるよ。

#結論

私たちが開発した転移学習フレームワークは、地元のデータがなくてもイギリスでの死亡率を予測するための効果的な方法を示してるんだ。似た国のデータを使用し、ローカルな死亡パターンに対応するように洗練することで、生命保険会社にとって信頼できる予測を作成できるんだ。私たちの発見は、限られた地元データでも、リスク評価と価格戦略に役立つ貴重な洞察を提供する強力なモデルを作成することが可能だって示唆してるよ。

これから先、この研究の発見は、十分な地元データがない他の地域にも応用できるかもしれないね。私たちの方法をさらに洗練させて追加変数を探求することで、死亡リスクモデルの予測力を向上させ、保険会社がより良い判断を下せるように手助けできるんだ。