一种用于汽车保险保单风险评估的数据科学方法

为确定合适的汽车保险保单保费，需要考虑三个因素：保单中驾驶员与车辆相关的风险、保单管理相关的运营成本以及期望利润率。保费应为这三个值的某个函数。我们聚焦于使用数据科学方法的风险评估。我们不使用传统的频率与严重度指标，而是利用当前与过往保单的历史数据预测新客户将提出的总索赔额。给定保单的多个特征（驾驶员的年龄与性别、车辆价值、既往事故等），人们可潜在地尝试基于这些特征提供个性化保险保单，如下所示。我们可以计算具有完全相同特征的所有过往与当前保单的年均索赔额，然后对这些索赔率取平均。遗憾的是，可能没有足够样本以获得稳健的平均。我们可转而尝试纳入“相似”的保单，以获得充足样本用于稳健平均。因此我们面临个性化（仅使用高度相似保单）与稳健性（扩展域足够远以捕获充足样本）之间的权衡。这被称为偏差-方差权衡。我们对这一问题建模，并确定两者间的最优权衡（即提供最高预测精度的平衡），并将其应用于索赔率预测问题。我们使用真实数据展示了我们的方法。