Nel mondo assicurativo è fondamentale determinare in modo preciso il costo della polizza del cliente. Il calcolo viene effettuato da team specializzati in gestione del rischio che usano dei modelli specifici per prevedere la somma più corretta per un contraente in base al suo profilo di rischio, senza però perdere la competitività sul mercato.
Sandeep Kumar, leader in SAP Enterprise Solutions & Analytics, spiega che la modellazione del premio assicurativo è fondamentale per le assicurazioni sia per garantire dei premi equi per i clienti che per individuare un prezzo che possa coprire i sinistri senza pesare sul profitto.
La modellazione del premio permette inoltre di segmentare i clienti su una serie di fattori come l'età, il luogo di residenza, il tipo di veicolo e le abitudini di guida per offrire prezzi personalizzati che massimizzano la soddisfazione dei consumatori.
Una previsione più accurata delle responsabilità protegge inoltre le assicurazioni da eventuali reclami e consente di rimanere competitivi.
Definire i premi assicurativi con le Gradient Boosting Machines
Per migliorare ulteriormente il processo di modellazione dei premi, Kumar propone l'uso delle Gradient Boosting Machine (GBM), tecniche di machine learning che combinano dei modelli predittivi "deboli" (come gli alberi decisionali) per creare un modello predittivo più robusto e preciso.
Migliorando iterativamente le performance dei modelli è possibile ridurre gli errori e arrivare a un modello predittivo finale in grado di eseguire un task con precisione, in questo caso la definizione del premio assicurativo in base alle caratteristiche del cliente.
All'inizio del processo si usa un modello che esegue previsioni semplici e costanti, come la regressione verso la media. Solitamente viene usato un albero decisionale con profondità limitata, quindi le scelte saranno basate su pochi passaggi.
Dopo aver usato il modello iniziale, si calcolano i residui, ovvero la differenza tra i valori effettivi e quelli previsti, per individuare in quali punti il modello sta sotto-performando. A questo punto si addestra un nuovo albero decisionale per prevedere i residui: l'obiettivo è apprendere i pattern dei dati che il modello precedente non ha colto.
Queste nuove previsioni vengono ridotte tramite il learning rate, ovvero il fattore che determina il tasso di apprendimento, per stabilire quanto sarà forte l'impatto del nuovo modello su quello precedente. Il learning rate si mantiene basso per effettuare solo piccole modifiche per ogni iterazione, garantendo un miglioramento graduale.
Infine, queste previsioni vengono sommate al modello precedente per aggiornare la previsione complessiva e migliorarne l'accuratezza.
Questi step vengono ripetuti per diverse iterazioni e ci si ferma quando le performance del modello non migliorano più.
Vantaggi e sfide dei GBM
Questa modalità di apprendimento e miglioramento dei modelli non è esente da sfide che vanno gestite correttamente per massimizzare le performance.
Come spiega Kumar, uno dei problemi che capita più spesso è l'overfitting: il modello diventa troppo complesso e comincia a considerare anche il rumore presente nei dati di addestramento. In questo caso è consigliabile ridurre la profondità degli alberi decisionali.
Bisogna considerare inoltre che eseguire i GBM richiede un costo computazionale non indifferente e che questo processo necessita di un tuning accurato dei parametri per funzionare correttamente.
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Il processo inoltre non è molto facile da interpretare e, nel caso si ottengano modelli molto estesi, potrebbe diventare complesso usarli in ambienti con limiti molto stringenti. Per evitare problemi di esecuzione, Kumar consiglia di effettuare il pruning rimuovendo gli alberi che contribuiscono poco alle previsioni finali.
I vantaggi di questa tecnica però superano le sfide: i GBM sono molto precisi con i dati strutturati e ciò li rende una scelta eccellente per la modellazione dei premi. Il processo è inoltre in grado di gestire con successo le relazioni non-lineari tra i dati.
Se usato correttamente, questo processo può rivoluzionare la modellazione dei premi assicurativi migliorando l'intero settore.
