中文

机动车保险定价中偏见的度量与缓解

机器学习 2024-06-21 v2 计算机与社会 机器学习

摘要

非寿险行业在高度竞争且严格监管的框架内运作,在定价策略制定上面临关键节点。保险公司被迫利用一系列统计方法和可用数据来构建与总体公司战略一致、同时适应市场竞争动态的最优定价结构。鉴于保险所发挥的基本社会作用,保费费率受到监管机构的严格审查。这些费率必须符合透明、可解释和伦理考量原则。因此,定价行为超越了单纯的统计计算,承载着战略和社会因素的分量。这些多方面的关切可能促使保险公司考虑各种变量来制定公平保费。例如,法规强制要求根据保单持有人性别或互助团体动态(依照相应公司战略)提供公平保费。基于年龄的保费公平性也被强制要求。在某些保险领域,严重疾病或残疾的存在等变量正成为评估公平性的新维度。无论促使保险公司针对特定变量采用更公平定价策略的动机为何,保险公司必须具备定义、度量并最终缓解其定价实践中固有的任何伦理偏见的能力,同时保持一致性和性能标准。本研究旨在为这些工作提供一套全面的工具,并通过在汽车保险背景下的实际应用评估其有效性。

关键词

引用

@article{arxiv.2311.11900,
  title  = {Measuring and Mitigating Biases in Motor Insurance Pricing},
  author = {Mulah Moriah and Franck Vermet and Arthur Charpentier},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2311.11900},
  year   = {2024}
}