Usando Aprendizado de Máquina na Classificação de Seguro de Responsabilidade

O seguro de responsabilidade civil é um tipo de cobertura que protege pessoas e empresas de reclamações resultantes de ferimentos e danos a outras pessoas ou propriedades. Pense nele como uma rede de segurança quando as coisas dão errado. A subscrição é o processo que as seguradoras usam para avaliar os riscos de cada segurado e decidir como classificá-los. Quanto melhor a Classificação, melhor a seguradora consegue gerenciar riscos e definir prêmios apropriados.

Nesta discussão, vamos ver como modelos de machine learning (ML) podem ajudar as seguradoras a classificar suas apólices em dois tipos: aquelas que têm reclamações e aquelas que não têm. Vamos manter as coisas simples, usando modelos como vizinhos mais próximos e Regressão Logística. Não se preocupe, não vamos entrar em termos complicados ou matemática que possa fazer sua cabeça girar!

#O que são Modelos de Machine Learning?

Machine learning é um termo chique para ensinar computadores a aprender com dados. Assim como aprendemos com nossas experiências, as máquinas podem aprender com padrões nos dados para fazer previsões ou decisões sem serem programadas diretamente para isso. As empresas têm usado esses modelos de ML em vários campos como medicina, detecção de fraudes e bancos há anos. Mas, quando se trata do mundo dos seguros, esses modelos estão apenas começando a entrar em cena.

Existem dois tipos principais de machine learning:

1. Aprendizado Supervisionado: Quando a máquina aprende com dados rotulados. Pense nisso como um professor te guiando nas lições de casa.
2. Aprendizado Não Supervisionado: Quando a máquina tenta encontrar padrões nos dados sem rótulos claros. É como tentar resolver um quebra-cabeça sem saber qual é a imagem final.

As seguradoras usam principalmente o aprendizado supervisionado para tarefas de classificação, onde o objetivo é descobrir a qual categoria ou classe cada apólice pertence.

#A Importância da Classificação nos Seguros

A classificação nos seguros é vital. Ajuda as empresas a decidir como agrupar diferentes apólices e, por sua vez, quanto cobrar por elas. Por exemplo, se você é um motorista seguro, pode ser colocado em uma categoria de menor risco e pagar um prêmio mais baixo. Por outro lado, se você tem um histórico de acidentes, pode acabar em um grupo de maior risco, o que vem com um preço mais alto. Ao melhorar seus métodos de classificação, as seguradoras conseguem prever melhor as possíveis reclamações e gerenciar seu risco geral.

#Coleta de Dados para Análise

Para colocar nossos modelos de machine learning em ação, começamos com um conjunto de dados que inclui diferentes apólices de seguro. Imagine esses dados como uma planilha gigante cheia de linhas de apólices e informações correspondentes sobre reclamações. Algumas apólices têm reclamações, enquanto outras estão tão quietas quanto um gato dormindo.

Ao trabalhar com dados, é essencial limpá-los e organizá-los. Isso envolve remover duplicatas e preencher valores em falta, como arrumar seu quarto antes que os convidados cheguem. No nosso caso, combinamos informações sobre veículos e reclamações para ter uma imagem clara do que está acontecendo.

#Recursos das Apólices de Seguro de Responsabilidade Civil

O conjunto de dados contém várias características que ajudam na classificação das apólices. Esses recursos podem incluir:

• Tipo de Cobertura: Diferentes apólices oferecem diferentes níveis de cobertura.
• Idade do Motorista: Motoristas mais jovens podem ter um perfil de risco diferente.
• Frequência de Pagamento: Com que frequência o segurado paga seu prêmio.
• Idade do Veículo: Carros mais antigos podem ser mais propensos a problemas do que os novos.

Todas essas informações ajudam a pintar um quadro completo do risco associado a cada apólice.

#Visualizando os Dados

Ao lidar com dados, sempre é bom visualizá-los. Gráficos e tabelas tornam mais fácil ver padrões e tendências que podem não ser óbvios à primeira vista. Por exemplo, você pode criar um gráfico de barras mostrando quantas reclamações ocorreram em diferentes regiões. Você pode ver imediatamente quais áreas são mais arriscadas para as seguradoras.

Às vezes, você pode até ser criativo com mapas para mostrar a densidade de reclamações em vários departamentos ou regiões. Imagine colorir suas coberturas de pizza favoritas em um mapa - isso torna tudo um pouco mais divertido!

#Algoritmos de Classificação: As Estrelas do Show

Vamos chegar à parte boa – os algoritmos de classificação. Essas são as ferramentas que usaremos para classificar nossas apólices de seguro:

#K-Vizinhos Mais Próximos (KNN)

Pense no KNN como um 'casamenteiro' amigável do seu bairro. Ele olha para "vizinhos" semelhantes (ou apólices) para determinar a qual grupo uma apólice pertence. Se você tiver uma apólice que se parece com 10 outras apólices que tiveram reclamações, o KNN provavelmente vai dizer: "Ei, essa provavelmente também tem uma reclamação!" É simples e intuitivo.

Uma das vantagens de usar KNN é que ele não requer fórmulas complicadas. No entanto, a escolha de quantos vizinhos considerar (k) pode mudar drasticamente o resultado. Muito poucos e você pode exagerar; muitos e você pode perder as sutilezas.

#Regressão Logística

Agora, vamos falar sobre a regressão logística. Este é um método clássico que nos ajuda a entender a relação entre as características de uma apólice e a probabilidade de essa apólice ter uma reclamação. É como descobrir as chances de ganhar um jogo com base em como cada jogador se saiu no passado.

A regressão logística nos dá probabilidades em vez de classificações rigorosas, o que pode ser bem útil. Ajuda as seguradoras a entenderem o risco mais profundamente, permitindo que ajustem as taxas de acordo.

#Pré-processamento de Dados para Modelos

Antes de aplicarmos esses modelos aos nossos dados, precisamos prepará-los. Isso significa transformar características categóricas em um formato numérico, já que os computadores preferem números a texto. É um pouco como traduzir uma história para uma linguagem diferente que o computador entende.

Podemos também precisar redimensionar certas características para que estejam em uma escala semelhante. Isso ajuda a evitar que características mais proeminentes ofusquem outras.

#Avaliando o Desempenho dos Modelos

Uma vez que nossos modelos estão treinados, é hora de ver como eles se saem. Podemos dividir nosso conjunto de dados em duas partes: uma para treinar nossos modelos e outra para testá-los, assim como estudar para um exame e depois fazer a prova.

Podemos medir o desempenho dos nossos modelos usando uma matriz de confusão, que nos diz quantas previsões estavam corretas e quantas estavam erradas. É como um boletim para nossos modelos, mostrando onde eles arrasaram e onde podem precisar de um pouco mais de estudo.

#Comparando os Modelos

Agora vem a parte divertida: comparar os modelos KNN e regressão logística. Cada um tem suas forças e fraquezas. O KNN pode ser mais fácil de entender e mais rápido de implementar, mas a regressão logística pode nos dar melhores insights sobre os fatores que contribuem para as reclamações.

Ao avaliar a precisão de nossos modelos, consideramos como eles se saem em dados que não viram antes. É essencial notar que um modelo pode se sair bem nos dados de treinamento, mas pode decepcionar quando aplicado a novos dados, então precisamos ser cautelosos.

#A Conclusão: Um Olhar Prático sobre Machine Learning em Seguros

Em resumo, aplicar modelos de machine learning para classificar apólices de seguro de responsabilidade civil pode oferecer benefícios significativos para as seguradoras. Usando algoritmos como KNN e regressão logística, as seguradoras conseguem avaliar melhor os riscos e precificar suas apólices de acordo.

Embora seguro possa não parecer tão emocionante quanto um passeio de montanha-russa, entender como esses modelos funcionam pode fazer uma grande diferença na indústria. Quem diria que por trás da sua apólice de seguro, um monte de algoritmos está trabalhando duro para manter as coisas sob controle?

Então, da próxima vez que você pagar seu prêmio de seguro, lembre-se que tem muito mais do que aparenta. Com a ajuda do machine learning, as seguradoras estão se esforçando para criar soluções de seguro mais inteligentes e seguras para todo mundo.