提及 R 语言应用于保险行业,好多人的首个反应是“这难道不是统计学家所运用的工具吗”。的确r语言在保险行业, 在精算方面, R 语言有着其应用, 在定价领域, 它也有着应用, 于理赔分析这些范畴,它早就并非实验室里刚出现的新奇事物r语言在保险行业, 而是切实已经成为生产力工具了。我所接触到的众多保险公司之中, 从处于头部位置的大型企业到中小型的财产保险公司, R 语言都在后台悄悄地发挥着作用, 仅仅是外界之人看不到而已。
保险公司用R语言做什么
保险公司的关键业务, 说到底是两件事: 弄明白该收取多少金额, 以及该赔付多少金额。这两件事都离不开数据剖析, 而R语言恰巧在此方面具备优势。
就车险定价而言, 传统的做法乃是看几个固定了的因子, 像是车型, 车龄, 还有出险记录。然而现今的保险公司早就不是满足于这般粗放式定价。运用R语言能够跑GLM模型, 把几十个变量投放进去, 使模型自行找出哪些因素是真正影响赔付率的。有些公司甚至运用R去做机器学习模型, 比如说随机森林咧, 梯度提升树咧, 预测精度要比传统方法高出好多。
R语言的重头戏包含理赔环节, 理赔部门每日要面对海量报案数据, 存在哪些案件或许是欺诈, 哪些案件赔付金额出现异常的情况, 用R编写一个异常检测脚本, 在短短几分钟内就能扫描完几千条记录, 将可疑案件挑选出来交给调查员去跟进, 我结识一位在财险公司从事理赔分析工作的朋友, 他讲R语言至少帮他们节省了三成的人工审核时间。
学R语言对保险从业者有用吗
我常常被人问到这个问题, 特别是那些在保险公司从事业务以及运营工作的人。我给出的回答是: 要是你仅仅打算平平稳稳地从事一个普通岗位, 那么确实不学也可以。但若是你期望朝着精算、风控、数据分析这些方向进步, R语言几乎是无法避开的。
如今, 诸多保险公司的精算部, 以及风控部, 其招聘要求当中明确写明, 要“熟练运用R或者Python”。R语言于统计建模、假设检验、数据可视化这些层面, 生态极为成熟, 特别是glm、survival这些包, 在保险行业运用得格外广泛。况且R是开源的, 无需像SAS那般支付高昂的授权费, 对于预算有限的中小保险公司而言, 性价比颇为可观。
当然, 我也必须得讲出实情, R语言的学习曲线并非是平缓的那种。许多人在刚开始的时候, 会由于它的语法而被劝退, 会认为跟Excel相比较实在是太不友好了。然而, 一旦跨越过那个障碍, 你就会发觉它的效率是Excel根本无法相比拟的。特别是在处理几百万条保单数据的情形下, Excel卡顿得极为严重, 而R只需几秒钟就能得出结果。这种体验方面的差距, 用过的人都清楚究竟有多畅快。
毕竟, R语言于保险行业所具有的价值, 并非缘自其听起来显得高级, 而是在于其能够切切实实地助力公司节省资金、助力个人提升效率。工具总归为工具, 重点在于观察采用何种方式运用它去解决实际问题。
