Prevendo Sinistros de Seguro de Carro com Aprendizado de Máquina

Prever o valor dos pedidos de indenização de seguros de veículos é um desafio para as seguradoras. Elas precisam de maneiras eficazes de lidar com esses pedidos para definir preços justos para os clientes. É aí que entra o Aprendizado de Máquina (ML). Ele oferece métodos que podem ajudar a prever os pedidos com base em vários fatores. Entre os muitos métodos de ML, os algoritmos de aprendizado em conjunto baseados em árvore se mostraram eficazes.

#A Importância de Prever Pedidos

As seguradoras lidam com diferentes tipos de seguro, incluindo seguro de vida e seguro não-vida. Este artigo foca no seguro não-vida, especialmente o seguro de veículos. Quando ocorre um acidente, o segurado envia um pedido à seguradora para cobertura. A seguradora deve antecipar quantos pedidos ocorrerão e quão severos eles serão para ajustar os preços. Portanto, prever pedidos com precisão é essencial.

Vários estudos sugerem maneiras de personalizar os Prêmios de seguro. Eles mostram os benefícios de usar dados de telemetria, que são informações obtidas a partir dos padrões de direção dos veículos. Esses dados podem aumentar significativamente a precisão na previsão dos pedidos de seguro. Muitas seguradoras estão adotando técnicas de ML para ajudar nessa tarefa, mas escolher o modelo de ML certo pode ser complicado.

#Visão Geral do Conjunto de Dados

A análise é baseada em um grande conjunto de dados da Ethiopian Insurance Corporation, uma das maiores seguradoras da Etiópia. Esse conjunto de dados contém informações individuais sobre apólices e pedidos de indenização de seguro de veículos de julho de 2011 a junho de 2018. Foi processado para incluir apenas informações relevantes, como preditores e o valor dos pedidos feitos.

No seguro de veículos, há vários tipos de cobertura, como cobertura abrangente e cobertura de responsabilidade civil. A cobertura abrangente cobre todas as perdas de um carro, enquanto a cobertura de responsabilidade civil ajuda a pagar pelos danos causados a terceiros. A seguradora deve definir os prêmios com base em vários fatores, incluindo o valor segurado do veículo e o ano de fabricação.

#Análise Exploratória de Dados (AED)

Antes de construir um modelo preditivo, é vital entender os dados através da análise exploratória de dados. Isso ajuda a identificar padrões e relacionamentos dentro dos dados. Um método comum para visualizar dados é por meio de histogramas, que mostram a distribuição de uma única variável. A análise mostra que muitos contratos não resultam em um pedido pago, resultando em uma distribuição inflacionada de zeros.

Além disso, as relações entre diferentes fatores e pedidos podem ser ilustradas usando boxplots. Os boxplots podem mostrar como diferentes categorias, como gênero ou uso do veículo, influenciam os valores dos pedidos. Por exemplo, segurados do sexo masculino tendem a ter valores de pedidos mais altos do que segurados do sexo feminino.

Gráficos de dispersão servem como uma ferramenta útil para examinar relações entre duas variáveis quantitativas. Eles podem destacar tendências nos tamanhos dos pedidos com base em vários fatores. Nesta análise, os gráficos de dispersão revelaram algumas correlações moderadas entre os valores dos pedidos e preditores como valor segurado e prêmio.

#Técnicas de Aprendizado de Máquina

O aprendizado de máquina ganhou popularidade em várias áreas e não requer uma estrutura de modelo específica. O foco está em criar modelos precisos com base nos dados. Métodos de conjunto, que combinam múltiplos modelos individuais para melhorar as previsões, são comumente usados em ML.

Entre os métodos de conjunto, três são particularmente populares para analisar dados complexos: bagging, floresta aleatória e gradient boosting. Cada um deles tem sua abordagem única para construir modelos.

Bagging: Esse método gera várias versões dos dados por amostragem com reposição, criando um conjunto de modelos diferentes. Para a previsão, ele combina as saídas de todos os modelos para obter um resultado final.

Floresta Aleatória: Essa técnica é uma extensão do bagging. Ela constrói várias árvores de decisão, onde cada árvore usa um subconjunto aleatório de preditores. Isso ajuda a reduzir a variância geral e melhora a precisão da previsão.

Gradient Boosting: Esse método funciona ajustando um novo modelo aos erros residuais dos modelos anteriores. Ele constrói uma sequência de modelos onde cada novo modelo visa corrigir os erros cometidos pelos anteriores, resultando em um desempenho geral mais forte.

#Avaliando a Performance do Modelo

Para avaliar a eficácia desses modelos, um método padrão é dividir os dados em conjuntos de treinamento e teste. O conjunto de treinamento é usado para construir os modelos, enquanto o conjunto de teste avalia como os modelos se saem com dados não vistos.

Os resultados mostram que os métodos de conjunto superam o método clássico de mínimos quadrados ordinários (OLS). Embora o OLS frequentemente subestime altos valores de pedidos, os métodos de conjunto fornecem previsões além de alguns pedidos observados, demonstrando mais precisão na estimativa dos tamanhos dos pedidos.

#Importância dos Preditores

Entender quais fatores têm mais impacto no tamanho dos pedidos é fundamental. Nesta análise, os preditores mais significativos foram identificados através de medidas de importância de variáveis. Em todos os modelos, o prêmio se destaca como a variável mais crucial, seguida pelo valor segurado. Uso e gênero também se mostraram fatores importantes.

Essas descobertas ajudam as seguradoras a focar em áreas-chave ao avaliar riscos e definir prêmios, permitindo que elas precifiquem seus produtos de forma mais precisa.

#Visualizando Relações

Depois de identificar preditores importantes, é essencial entender como esses fatores se relacionam ao tamanho dos pedidos. Gráficos de dependência parcial (PDP) podem visualizar a relação entre um preditor específico e o tamanho dos pedidos. Isso mostra o efeito médio de outras variáveis no modelo.

A análise destaca a interação entre prêmio e uso do veículo. Por exemplo, veículos usados para transporte de mercadorias têm pedidos mais altos quando têm prêmios maiores. Essa relação pode não ser facilmente observável ao olhar para preditores individuais isoladamente.

#Conclusão

Em resumo, prever o tamanho dos pedidos de indenização de seguros de veículos é crucial para definir prêmios apropriados. As técnicas de aprendizado de máquina, particularmente os métodos de conjunto baseados em árvore, oferecem ferramentas eficazes para essa previsão. A análise do conjunto de dados da Ethiopian Insurance Corporation revela como esses métodos superam as técnicas tradicionais em precisão.

Ao identificar os preditores importantes, as seguradoras podem avaliar melhor o risco e projetar produtos de acordo com as necessidades dos segurados. Isso não só ajuda a gerenciar custos, mas também torna o seguro de veículos mais acessível para os motoristas. À medida que a indústria de seguros continua a evoluir, aproveitar o aprendizado de máquina é fundamental para se manter competitivo e atender às demandas dos clientes.