Автор: Денис Аветисян
Исследование показывает, как применение нейронных сетей и данных об оценках страховых случаев может значительно повысить точность прогнозирования будущих выплат.
Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.
Бесплатный Телеграм канал
В статье рассматривается использование нейронных сетей для индивидуального резервирования убытков, в частности, влияние данных об оценках страховых случаев и транзакционных платежах на эффективность модели.
Несмотря на растущую популярность нейронных сетей в актуарной науке, вопрос оптимального использования исторических данных о выплатах и экспертных оценок остается открытым. В работе, озаглавленной ‘On the use of case estimate and transactional payment data in neural networks for individual loss reserving’, исследуется влияние различных подходов к обработке данных, включая использование как суммарных транзакций, так и полной истории платежей и развития экспертных оценок. Полученные результаты свидетельствуют о значительном улучшении прогностической силы моделей при включении экспертных оценок, однако применение рекуррентных нейронных сетей, способных учитывать последовательность данных, не привело к существенным улучшениям. Каковы перспективы дальнейшей оптимизации нейронных сетей для индивидуального резервирования убытков и как стандартизировать оценку ценности экспертных оценок в различных страховых компаниях?
Трудности точного резервирования убытков
Традиционные актуарные методы, разработанные для обработки агрегированных данных, часто оказываются неэффективными при работе с современными массивами информации о страховых случаях. Увеличение объема и детализации данных, включая информацию о каждом отдельном обращении, выявляет ограничения существующих подходов, основанных на упрощенных предположениях и обобщениях. Это приводит к неточностям в прогнозировании будущих выплат, что, в свою очередь, влияет на финансовую устойчивость страховых компаний и требует перехода к более сложным и адаптивным моделям, способным учитывать специфику каждого случая и выявлять скрытые закономерности в больших объемах данных. Использование устаревших методов может приводить к занижению или завышению резервов, что негативно сказывается на долгосрочном планировании и прибыльности страхового бизнеса.
В современном страховании наблюдается экспоненциальный рост объема индивидуальных страховых случаев, что создает серьезные трудности для традиционных актуарных методов резервирования убытков. Вместо ручного анализа и обобщений, все большее значение приобретают подходы, основанные на анализе данных. Современные методы машинного обучения, такие как регрессионные модели и алгоритмы классификации, позволяют выявлять скрытые закономерности и взаимосвязи в огромных массивах данных о страховых случаях. Это, в свою очередь, дает возможность создавать более точные прогнозы будущих выплат и, следовательно, более адекватно оценивать страховые обязательства. Внедрение data-driven подходов позволяет страховым компаниям не только снизить риски, связанные с неверным резервированием, но и оптимизировать использование капитала, повышая тем самым свою финансовую устойчивость и конкурентоспособность.
Проблема оценки убытков, которые еще не были заявлены страхователями (ИБНУ — Incurred But Not Reported), представляет собой серьезную сложность для страховых компаний. Точное прогнозирование будущих затрат, связанных с этими невыявленными убытками, требует применения сложных математических моделей, учитывающих множество факторов, таких как исторические данные о выплатах, тенденции изменения частоты и размера страховых случаев, а также макроэкономические показатели. Традиционные методы часто оказываются недостаточными для адекватной оценки ИБНУ в условиях растущей сложности страховых продуктов и увеличения объема данных. Современные модели, использующие методы машинного обучения и статистического моделирования, позволяют более точно прогнозировать будущие выплаты, снижая риск недооценки или переоценки страховых резервов и обеспечивая финансовую устойчивость страховой организации. Отсутствие точной оценки ИБНУ может привести к серьезным финансовым последствиям, включая недостаточность средств для выплаты страховых возмещений и снижение доверия со стороны клиентов.
Нейронные сети: современный подход к резервированию убытков
Нейронные сети представляют собой гибкий инструмент для моделирования сложных взаимосвязей в данных о страховых требованиях, что позволяет повысить точность прогнозирования окончательных убытков. В отличие от традиционных статистических методов, нейронные сети способны улавливать нелинейные зависимости и взаимодействия между различными факторами, влияющими на размер убытков, такими как тип страхового случая, дата возникновения, географическое местоположение и характеристики страхователя. Это достигается за счет использования множества взаимосвязанных узлов (нейронов), организованных в слои, которые обучаются на исторических данных о требованиях для выявления закономерностей и прогнозирования будущих убытков. Архитектура нейронной сети может быть адаптирована для конкретной задачи и типа данных, что позволяет оптимизировать ее производительность и точность прогнозирования.
Использование данных по отдельным страховым случаям, в отличие от агрегированных данных, обеспечивает более детальную оценку рисков и повышение точности прогнозирования. Агрегированные данные, как правило, скрывают важные закономерности, связанные с индивидуальными характеристиками страховых случаев, такими как тип убытка, дата происшествия и характеристики страхователя. Анализ данных по каждому случаю позволяет выявить эти закономерности и учесть их при расчете резервов. Это особенно важно для долгосрочных страховых портфелей, где влияние индивидуальных факторов может накапливаться со временем. Модели, обученные на данных по отдельным случаям, демонстрируют более высокую предсказательную способность и позволяют снизить неопределенность в оценке будущих выплат.
Различные архитектуры нейронных сетей, такие как сети прямого распространения (Feed-Forward Neural Networks) и рекуррентные нейронные сети (Recurrent Neural Networks), предоставляют специфические преимущества в зависимости от характеристик данных о страховых требованиях и требуемого уровня сложности моделирования. Сети прямого распространения эффективно обрабатывают статические данные, где взаимосвязи между признаками не зависят от последовательности событий. Рекуррентные сети, напротив, предназначены для анализа последовательных данных, таких как история страховых случаев для конкретного клиента, и учитывают временные зависимости между событиями. Выбор конкретной архитектуры определяется структурой данных и необходимостью моделирования динамических взаимосвязей, влияющих на оценку будущих убытков.
Повышение надежности моделей: валидация и моделирование данных
Перекрестная проверка (Cross-Validation) является важнейшей процедурой оценки способности нейронных сетей к обобщению, то есть к корректному прогнозированию на новых, ранее не встречавшихся данных. В процессе перекрестной проверки, исходный набор данных разделяется на несколько подмножеств (фолдов). Модель последовательно обучается на части фолдов, а затем тестируется на оставшихся. Повторение этой процедуры для различных комбинаций фолдов позволяет получить более надежную оценку производительности модели, чем при использовании единого обучающего и тестового набора. Это особенно важно для предотвращения переобучения — ситуации, когда модель слишком хорошо адаптируется к обучающим данным, запоминая их особенности вместо выявления общих закономерностей, что приводит к снижению точности прогнозов на новых данных.
Для оценки качества и надежности моделей машинного обучения, работающих с временными рядами (например, прогнозирование страховых выплат), применяются методы перекрестной проверки, адаптированные к особенностям таких данных. Фиксированная перекрестная проверка (Fixed Origin Cross-Validation) разделяет данные на обучающую и тестовую выборки с фиксированным начальным периодом, что позволяет оценить производительность модели на непересекающихся временных интервалах. Более продвинутый метод — скользящая перекрестная проверка (Rolling Origin Cross-Validation) — последовательно перемещает границу между обучающей и тестовой выборками во времени, обеспечивая более реалистичную оценку способности модели к прогнозированию будущих значений, так как модель обучается на расширяющемся окне исторических данных и тестируется на последующем периоде.
Инструменты моделирования данных, такие как SPLICE Simulator и SynthETIC, позволяют генерировать синтетические данные о страховых случаях, дополняя реальные данные и обеспечивая более всестороннее тестирование моделей. Эти инструменты создают искусственные наборы данных, отражающие статистические характеристики и закономерности, наблюдаемые в исторических данных, что позволяет оценить производительность модели в различных сценариях, включая те, которые недостаточно представлены в реальных данных. Генерация синтетических данных особенно полезна для оценки устойчивости модели к редким событиям или для расширения наборов данных, где сбор достаточного количества реальных данных затруднен или невозможен. Использование синтетических данных позволяет выявлять потенциальные недостатки модели и повышать ее надежность перед внедрением в производственную среду.
Передовые архитектуры и метрики эффективности
Сети долгой краткосрочной памяти (LSTM), представляющие собой разновидность рекуррентных нейронных сетей, демонстрируют превосходство в анализе последовательных данных о страховых случаях благодаря способности выявлять и учитывать долгосрочные зависимости. В отличие от традиционных моделей, которые часто фокусируются на недавних событиях, LSTM способны сохранять информацию о более ранних взаимодействиях и учитывать их влияние на текущую ситуацию. Это особенно важно при оценке страховых выплат, где предшествующие обстоятельства и развитие случая могут существенно повлиять на итоговую сумму. Благодаря такому подходу, LSTM обеспечивают более точные прогнозы, что позволяет страховым компаниям оптимизировать резервы и эффективно управлять рисками, а также повышать качество оценки потенциальных выплат.
Сети распределенной доработки (Distributional Refinement Networks) представляют собой инновационный подход к прогнозированию страховых выплат, позволяя предсказывать не только среднюю стоимость, но и полное распределение вероятностей возможных сумм выплат. Вместо получения единственного числового значения, модель формирует вероятностное распределение, отражающее диапазон возможных исходов и их относительную вероятность. Это обеспечивает более полное представление о потенциальных обязательствах страховой компании, позволяя точнее оценивать риски и оптимизировать резервы. В отличие от традиционных методов, которые фокусируются на точечном прогнозе, данный подход учитывает неопределенность, присущую страховым случаям, что особенно важно для долгосрочного финансового планирования и управления капиталом. Такая детализация позволяет более эффективно распределять ресурсы и принимать обоснованные решения в условиях неполной информации.
Оценка эффективности предложенных моделей проводилась с использованием строгих метрик, таких как Средняя абсолютная логарифмическая ошибка и Среднеквадратичная логарифмическая ошибка, что позволило продемонстрировать существенное повышение точности резервов. В частности, включение данных оценок по каждому случаю привело к впечатляющему снижению средней ошибки резерва — с 20.5% до 7.7%. Это свидетельствует о значительном улучшении способности моделей к прогнозированию будущих выплат по страховым случаям и, как следствие, к более эффективному управлению рисками и финансовой устойчивости страховой компании.
Исследование демонстрирует, что применение нейронных сетей для индивидуального резервирования убытков позволяет значительно повысить точность прогнозирования. Подобный подход, основанный на анализе данных по каждому случаю, подчеркивает важность локальных правил и взаимодействий, а не централизованного контроля. Как однажды заметил Стивен Хокинг: «Важен не вопрос, в чем смысл жизни, а то, что придает ей смысл». Аналогично, в данном исследовании, смысл заключается не в создании сложной, всеобъемлющей модели, а в выявлении закономерностей в данных, позволяющих более точно оценивать риски и формировать резервы. Порядок в этой системе проявляется через взаимодействие данных и алгоритмов, а не через жесткое навязывание правил.
Куда же дальше?
Представленная работа демонстрирует, что попытки “управления” процессом резервирования убытков через нейронные сети, на самом деле, лишь выявляют скрытые закономерности в данных об оценках и транзакциях. Улучшение результатов, достигнутое за счет включения информации об изначальных оценках, не свидетельствует о превосходстве “интеллекта”, а скорее о том, что система просто лучше улавливает существующие корреляции. Проблема, однако, заключается не в модели, а в самой природе убытков — хаотичном процессе, который любой алгоритм может лишь приближенно описать.
Будущие исследования, вероятно, сосредоточатся на преодолении ограничений, связанных с качеством и объемом данных. Попытки внедрения более сложных архитектур нейронных сетей, возможно, дадут лишь незначительный прирост, если не решить проблему неполноты и предвзятости исходной информации. Вместо этого, более перспективным направлением представляется изучение нелинейных взаимосвязей между различными факторами, влияющими на размер убытков, и разработка методов, позволяющих учитывать неопределенность и случайность.
В конечном счете, задача резервирования убытков — это не вопрос “предсказания будущего”, а скорее вопрос “управления риском” в условиях неполной информации. Любая попытка построить “идеальную” модель обречена на неудачу, поскольку сама реальность слишком сложна и изменчива. Целью, следовательно, должно быть не достижение абсолютной точности, а создание гибкой и адаптивной системы, способной реагировать на изменяющиеся условия.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.05274.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- ПРОГНОЗ ДОЛЛАРА К ШЕКЕЛЮ
- БИТКОИН ПРОГНОЗ. BTC криптовалюта
- ЭФИРИУМ ПРОГНОЗ. ETH криптовалюта
- SOL ПРОГНОЗ. SOL криптовалюта
- SAROS ПРОГНОЗ. SAROS криптовалюта
- ZEC ПРОГНОЗ. ZEC криптовалюта
- ДОГЕКОИН ПРОГНОЗ. DOGE криптовалюта
- ПРОГНОЗ ЕВРО К ШЕКЕЛЮ
- РИППЛ ПРОГНОЗ. XRP криптовалюта
- PEPE ПРОГНОЗ. PEPE криптовалюта
2026-01-12 19:03