Машинно обучение в застраховането
Застраховането е сфера, която традиционно разчита на математически и статистически модели за оценка на риска и рисковите премии. Вероятно повече от която и да е традиционна индустрия, застраховането използва количествени инструменти, за да мери и управлява риска, и да осигури стабилност, и печалба в бизнеса. Понеже данните са основни за този вече развит сектор на икономиката, наблюдаваме добре развити, понякога доста сложни математически и статистически модели в употреба. Те са нужни за оценка и калкулация на риска, поради което бързо могат да станат много комплицирани. В тази връзка естествено идва въпроса – може ли машинното обучение и AI да донесат нещо в допълнение, към вече създаденото? Или може би те могат да предложат само маргинални подобрения над съществуващите модели? Ние вярваме, че машинното обучение може да донесе много повече от минимални подобрения, нека разкажем защо.
Докато застрахователната математика е била налична като дисциплина от много време, машинното обучение добавя техники, които могат да създадат доста по-сложни модели, фокусирани на елементи, които може би не са били фокус при традиционния подход. Методи като дървета на решенията, support vector machine, random forest, K-nearest neighbour, невронни мрежи и др. дават не само нови средства за анализ, но и възможност да се погледне на бизнеса по друг начин. Тези техники не задължително се фокусират върху по-точна калкулация на риска – невронните мрежи например могат да се използват както за директен анализ на данни, така и за оперативни задачи: дизайн на маркетинг кампании, разпознаване на глас и виде, намаляване на churn, сегментация на клиентите, предпазване от измами и др.
Говорейки за моделиране на риска обаче е добре да отбележим, че новите техники променят съществено начина, по който гледаме на риска. Нашият опит с машинно моделиране показва, че обикновено колкото повече данни имате и колкото по-индивидуализирана информация имате, толкова по-добре работят моделите за машинно обучение. Всъщност някои модели – например невронните мрежи, работят наистина отлично когато данните са изключително много, в такива случаи техните резултати могат да са значително по-добри от традиционните подходи. Друга съществена разлика се крие във фундаменталния фокус върху сегментация и редукция на измеренията, което поставя фокус върху индивидуалното, не върху общото за цялата популация. В тази връзка поне три възможности на машинното обучение вероятно ще станат изключително важни в застрахователната индустрия през следващите години:
- Персонализирани застраховки. Използвайки различни техники на машинно обучение е възможно да се направи все по-тесен кръг около вашия клиент и да се предоставят таргетирани услуги, много повече, отколкото нормално е прието да се постига с традиционните подходи. В допълнение към вече богатия набор от методи, машинното обучение позволява да се използва възможността да се анализират и комбинират данни от източници, които типично не се използват в тези анализи. Това може да позволи профилиране и сегментация на потребителите, комбинирайки всички налични данни, за да се оцени по-добре риска, както и да се реши какви продукти човек би харесал и какви продукти може да са подходящи за неговия/нейния стил на живот. Докато дизайна на продукти е сложна тема, използването на техники от машинно обучение може да го изведат на ново ниво, позволявайки персонализирани застрахователни продукти и персонализирани оферти, подобрявайки удовлетвореността на клиентите и намалявайки техният churn.
- Сегментация. Анализирането на вашите данни предполага някаква сегментация. Ако имате две различни популации, които в момента не може да различите, може да се изкушите да ги анализирате заедно, но това ще изкриви резултатите и ще увеличи риска на модела. Важно е да отбележим, че ако гледате на пазара като един сегмент, вместо множество под-сегменти, може да имате същия проблем. Например може да гледате на автомобилните застраховки като една популация от гледна точка на продажни възможности, но анализ чрез машинно обучение може да покаже по-сложна структура с няколко групи с потенциално много различни характеристики, включително риск. Правилната сегментация на клиентите е важна както за управление на риска, така и за оптимално придобиване на клиенти, на база на определения от застрахователя рисков апетит.
- Оценяване и точкуване. Машинното обучение е особено подходящо за оценяване и точкуване (например на заявки за услуги), на база на наличната историческа информация. Могат да се създадат софистицирани модели на база на алгоритми за машинно обучение, които да изведат основни характеристики на заявката и да определят оценка, която може да се ползва по различни начини – при потвърждение на заявката, калкулация на премията, наблюдение на услугата и управление на плащанията. Карти с показатели, създадени с машинно обучение, могат да се използват през целия жизнен цикъл на продаден продукт или през целия живот на потребителя като клиент на застрахователната компания, за да осигурят не само оптимална оценка на риска, но и предлагането на най-добрите възможни продукти на настоящите и потенциални клиенти.
Има множество други възможности за приложение на машинно обучение в застраховането – включително откриване на измами, автоматизация на изплащанията, автоматизация на документооборота, лични асистенти и др. По тази причина вярваме, че машинното обучение ще засегне и промени застрахователната индустрия съществено през следващите години.
https://azure.microsoft.com/en-in/blog/eight-use-cases-for-machine-learning-in-insurance/
https://www.netguru.com/blog/machine-learning-insurance
https://technovert.com/machine-learning-in-insurance-industry/
https://light-it.net/blog/the-role-of-machine-learning-in-insurance-sector/