ประกันภัยใช้ Data Science อย่างไร

Data Science มีบทบาทสำคัญในอุตสาหกรรมประกันภัย ช่วยสนับสนุนให้บริษัทสามารถตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูล เช่น ปรับปรุงการประเมินความเสี่ยง และเพิ่มประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้า เช่น

1) การประเมินความเสี่ยงและการกำหนดราคา (Risk assessment and pricing)

ตัวอย่าง: การทำนายความน่าจะเป็นในการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนสำหรับประกันภัยรถยนต์

Python code:

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# โหลดและเตรียมข้อมูล
data = pd.read_csv('auto_insurance_data.csv')
X = data.drop('claim_filed', axis=1)
y = data['claim_filed']

# แบ่งข้อมูล
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# ฝึกโมเดล
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# ทำการทำนาย
predictions = model.predict(X_test)

# ประเมินโมเดล
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print(f"ความแม่นยำของโมเดล: {accuracy:.2f}")

แสดงวิธีการสร้าง Predictive model อย่างง่ายสำหรับการประเมินความเสี่ยงของการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนประกันภัยรถยนต์

2) การตรวจจับการฉ้อโกง (Fraud detection)

ตัวอย่าง: การระบุการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนที่อาจเป็นการฉ้อโกง

Python code:

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import DBSCAN

# โหลดและเตรียมข้อมูล
data = pd.read_csv('claims_data.csv')
features = ['claim_amount', 'claim_frequency', 'policyholder_age', 'policy_duration']

# ปรับค่าคุณลักษณะให้เป็นมาตรฐาน
scaler = StandardScaler()
normalized_data = scaler.fit_transform(data[features])

# ใช้ DBSCAN clustering
dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
data['cluster'] = dbscan.fit_predict(normalized_data)

# ระบุการเรียกร้องที่อาจเป็นการฉ้อโกง (ค่าผิดปกติ)
potential_fraud = data[data['cluster'] == -1]
print(f"จำนวนการเรียกร้องที่อาจเป็นการฉ้อโกง: {len(potential_fraud)}")

การใช้ DBSCAN clustering เพื่อระบุค่าผิดปกติ ซึ่งอาจเป็นตัวแทนของการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนที่อาจเป็นการฉ้อโกง

3) การแบ่งกลุ่มลูกค้า (Customer segmentation)

ตัวอย่าง: การแบ่งกลุ่มลูกค้าสำหรับการตลาดแบบระบุเป้าหมาย

Python code:

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

# โหลดและเตรียมข้อมูล
data = pd.read_csv('customer_data.csv')
features = ['age', 'income', 'policy_value', 'claim_history']

# ทำ K-means clustering
kmeans = KMeans(n_clusters=4, random_state=42)
data['segment'] = kmeans.fit_predict(data[features])

# แสดงผลการแบ่งกลุ่ม
plt.scatter(data['age'], data['income'], c=data['segment'], cmap='viridis')
plt.xlabel('อายุ')
plt.ylabel('รายได้')
plt.title('กลุ่มลูกค้า')
plt.show()

Code ด้านบนแบ่งกลุ่มลูกค้าโดยใช้ K-means clustering และแสดงผลลัพธ์เป็นภาพ

4) การทำนายการยกเลิกกรมธรรม์ (Churn prediction)

ตัวอย่าง: การทำนายว่าลูกค้าคนใดมีแนวโน้มที่จะยกเลิกกรมธรรม์

Python code:

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.metrics import roc_auc_score

# โหลดและเตรียมข้อมูล
data = pd.read_csv('customer_churn_data.csv')
X = data.drop('churned', axis=1)
y = data['churned']

# แบ่งข้อมูล
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# ฝึกโมเดล
model = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# ทำการทำนาย
predictions = model.predict_proba(X_test)[:, 1]

# ประเมินโมเดล
auc = roc_auc_score(y_test, predictions)
print(f"ค่า AUC ของโมเดล: {auc:.2f}")

แสดงตัวอย่าง Model ทำนายการยกเลิกกรมธรรม์ โดยใช้ gradient boosting และประเมินประสิทธิภาพโดยใช้ค่า AUC

ตัวอย่างเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงวิธีการนำ Data Science มาประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมประกันภัยเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของธุรกิจ การนำไปใช้งานจริงจะมีความซับซ้อนกว่านี้ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการเตรียมข้อมูล (Data preparation) การสร้าง Features ใหม่ๆ (Feature engineering) การปรับแต่งโมเดล (Fine-tuning) และการรวมกับระบบที่มีอยู่ (Integration with existing systems)

Blog นี้ เขียนร่วมกับ Claude.ai โดยใช้ Prompt

Please explain about data science in insurance industry with sample use cases and python code.