保险行业里的精算师们, 正遭遇着一个尴尬的状况, 那就是, Excel处理百万级保单数据之时, 卡顿极为显著, SAS的年费动不动就是数十万, 然而, 开源的R语言却能够在内数分钟就完成相同的事务。我与不少中小险企的定价团队有过接触, 他们并非不清楚R的益处, 只是忧虑学习成本过高。可是, 实际情形却恰好相反呢, 一线业务人员运用R来做客户分群、续保预测, 往往两三个月便能够上手, 效果十分显著。
险企用R语言能解决哪些实际问题
典型的R语言用武之地是车险定价, 传统GLM模型在R里只需几行代码就能跑完, glm()函数还自带诊断图表, 异常值、共线性问题能一目了然, 我见过某财险公司运用R重构了车险定价流程, 原来用SAS时需要三天的模型迭代, 现在当天就能完成, 费率调整的响应速度明显加快了。
于健康险以及意外险的理赔欺诈检测而言, R语言的表现同样十分出色, 借助dplyr和data.table包去处理千万级别的理赔记录, 接着运用randomForest或者xgboost构建欺诈识别模型, 其准确率相较于规则引擎高出许多。有一家寿险公司运用R识别出数量众多的异常理赔模式, 每年挽回的欺诈损失超过八位数。
为什么R语言比传统工具更适合保险分析
保险数据复杂性体现于多表关联以及长尾分布, R的tidyverse生态使得数据清洗变得格外顺手, tidyr用于处理宽表转长表, lubridate用于处理日期格式, 这些在Base SAS里需撰写几十行宏变量的操作在R里常常一条函数即可解决。并且, R所具备的绘图能力, 是SAS以及Excel根本没有办法相提并论的；使用ggplot2绘制出来的风险暴露图、损耗分布图, 直接放置到董事会报告之中十足专业。
R语言, 其最被低估的优势, 实际上是可重复性研究。保险监管报送要求, 正变得越来越严格, 模型参数、数据处理的每一个步骤, 都需要留下痕迹。R的RMarkdown和knitr包, 能够将代码、输出结果、分析结论, 整合成一份自动化报告, 在监管检查时, 一键生成完整文档, 这在合规压力巨大的行业之中, 价值极高。不少精算团队, 用R替代了手工整理Excel报表的流程, 每月节省的人力成本, 相当可观。
此外, R和深度学习框架之间的衔接正愈发顺利流畅。借助keras或者torch搭建的神经网络模型, 能够直接嵌入到R工作流之中, 去处理那些传统精算模型难以有效应对的客户流失预测、交叉销售推荐等问题。保险科技公司更是特别看重这一情况, 原因在于其产品迭代的速度较快, 需要具备灵活特性的分析工具来同步跟上业务的变化节奏。
绕回到起始的那个问题, R语言于保险行业所具备的价值并非是那种起到锦上添花作用的, 而是切实属于能发挥实际功效的生产力相关工具, 就从定价这个环节开始, 一直到理赔阶段,再从风控方面直至合规领域。R都能够去给出相比较于传统工具而言更加高效r语言在保险行业, 且更加透明的解决措施, 针对预算有限的中小险企来讲, R差不多算得上是最佳的选择；对于大型保险公司而言,R同样能够当作是SAS的一种有力补充r语言在保险行业, 关键不是在于工具自身, 而在于团队是不是愿意去踏出那起始的第一步。我提议, 起始于一个小型项目展开进行, 像是借助R去重新制作一份月度经营分析报表, 当亲自经过体验R所具备的速度以及灵活性以后, 你会自然而然切实地懂得它所蕴含的重要程度。
