Exposure enrichment from imagery
Models extract roof type, building footprint and vegetation proximity from aerial and satellite imagery to fill gaps in exposure data, with accuracy measured against inspected properties.
GRA · Insurance Nexus
Mekânsal finansSermayenin tehlike, maruziyet ve geçişle buluştuğu yer
Machine learning in insurance
Artificial intelligence and machine learning are used in insurance to read images and documents, detect fraud, triage claims, enrich exposure data and segment risk. On this platform they are treated both as methods and as a source of risk to be governed, tested and explained.
01Sicil
Machine learning in insurance on the record.
Yöntem kaydıSTEM yöntemi
- YöntemYapay zekâ ve makine öğrenmesi
- Uygulandığı yerInsurance Nexus
- Veri4 girdi
- Kontroller4 doğrulama adımı
- Kanonik sayfaSTEM Commons
02Başvuru
Yapay zekâ ve makine öğreniminin burada yaptıkları.
Artificial intelligence and machine learning develop algorithms that learn patterns from data to classify, predict or generate outputs. They are increasingly used for hazard detection, forecasting and decision support, and are themselves a source of risk. In insurance and catastrophe, climate and hazards and health and biosecurity, machine learning can scale detection and forecasting across interconnected sistemleri. Its own failure modes must be weighed when automated outputs inform consequential decisions. The canonical description is on STEM Commons.
Fraud and claims triage
Classifiers score claims for complexity or fraud indicators to route them for review, with false positive rates, appeal outcomes and group disparities monitored beside detection.
Fairness testing of pricing models
Pricing and underwriting models are tested for disparate outcomes and proxy effects across groups, and less discriminatory alternatives are compared for predictive performance.
03Kayıp modeli
Kayıp aşılma, ortalama yıllık kayıp ve olası azami kayıp.
Etki alanındaki bir portföyün yıllık olarak ve sigortacılar ile kredi verenlerin fiyatladığı 100 yılda 1 ve 250 yılda 1 düzeylerinde bekleyebileceği kayıp; her katastrofi modelinin kullandığı aynı üç bloktan hesaplanır. Belirtilmiş açıklayıcı değerlerle bir öğretim modelidir, tahmin değildir.
Kontroller
- Tipik yıllık tehlike şiddeti (konum)
- 1.00 şiddet endeksi
- Uç değerlerin yayılımı (ölçek)
- 0.80 şiddet endeksi
- Değerin yarısının kaybedildiği şiddet
- 4.00 şiddet endeksi
- Kırılganlığın dağılımı
- 0.55
- Tehlike ayak izindeki değer payı
- 40%
- Koruma standardı (dönüş süresi)
- 50 yıl
Okumalar
- Ortalama yıllık kayıp
- Değerin %0,51'i
- 100 yılda 1 kayıp
- Değerin %24,5'i
- 250 yılda 1 kayıp
- Değerin %28,4'ü
- 100 yılda 1 şiddet
- 4.68 şiddet endeksi
Sayılar, yöntemler ve kaynaklar
| Dönüş süresi (yıl) | Şiddet (şiddet endeksi) | Kayıp (değerin %'si) |
|---|---|---|
| 1 | 0.09 | 0.00 |
| 2 | 1.27 | 0.00 |
| 4 | 1.91 | 0.00 |
| 7 | 2.47 | 0.00 |
| 13 | 3.00 | 0.00 |
| 24 | 3.51 | 0.00 |
| 44 | 4.02 | 0.00 |
| 82 | 4.53 | 23.55 |
| 154 | 5.03 | 26.44 |
| 287 | 5.53 | 28.87 |
| 536 | 6.03 | 30.88 |
| 1,000 | 6.53 | 32.53 |
Yöntemler
- Gumbel uç değer tehlikesi Gumbel (1958), Statistics of Extremes, Columbia University Press
- Lognormal kırılganlık (hassasiyet) FEMA (2003), HAZUS-MH Technical Manual
- Aşılma olasılığı eğrisi ve ortalama yıllık kayıp Grossi and Kunreuther (2005), Catastrophe Modeling, Springer
- Set etkisi Di Baldassarre ve diğerleri (2013), Socio-hydrology, HESS 17
- Belirsizlik yelpazesi (parametrik Monte Carlo) Spiegelhalter, Pearson ve Short (2011), Gelecek hakkında belirsizliğin görselleştirilmesi, Science 333
- Tek seferde bir faktör duyarlılık analizi (tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
Veri
The model runs on the teaching values set by the controls. To calibrate it for a place, read it against these admitted layers and series, which this page’s map can draw:
- Nehirler Natural Earth
- Kentsel yayılım alanları Natural Earth
- Şehirler Natural Earth
- M4.5+ depremler, geçen hafta (USGS) U.S. Geological Survey · register usgs.earthquake.summary-feeds
- Yağış hızı, son yarım saat (IMERG) NASA GPM IMERG Early · register nasa.gibs.context-live-layers
- Nehir debisi tahmini, aralıklı 30 gün (GloFAS, Open-Meteo üzerinden) Open-Meteo.com (CC BY 4.0), Copernicus GloFAS · register open-meteo.public-pages
- Yapılaşmış ve yerleşim alanı kapsamı, 2010 (HBASE, Landsat) CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE · register sedac.context-urban-layers
Nexus Consortium'un yürüttüğü altı ayak genelinde
- Deneyler Laboratuvarlar
- Yerleşik Foundry'de Insurance Nexus
- Test edildiği yer Universe'te Insurance Nexus
- Kodlandığı yer Standards'ta Finans, Sigorta ve Ekonomi
- Yayımlandığı yer Reports'ta Insurance Nexus
- Öğretildiği yer Academy'de Finans ve Ekonomi Fakültesi
04Veri
Yöntemin tükettikleri.
Bu platformda yapay zekâ ve makine öğrenimi tarafından kullanılan veri kümeleri ve kayıtlar; her birinin oynadığı rol ve değerlerinin taşıdığı etiketle birlikte. Kaynaklar kaynak sicilinde.
| Veri | Rol | Etiket |
|---|---|---|
| Aerial and satellite imagery | Exposure attributes | GÖZLENEN |
| Labelled claims histories | Training and testing | BİLDİRİLMİŞ |
| Property inspection records | Ground truth for imagery models | GÖZLENEN |
| Demographic reference data | Fairness testing | TAHMİNİ |
05Maruziyet, kayıp ve sermaye
What machine learning in insurance means for exposure, loss and capital.
Bir risk yöneticisinin, denetim kurumunun veya maliye bakanlığının talep edeceği maruziyet, kayıp, senaryo ve sermaye görünümleri ile raporlama yaptıkları çerçeveler. Yapılar denetim ve aktüerya uygulamalarını izler. Değerler açıklayıcıdır: asla fiyat, derecelendirme veya tavsiye değildir.
Yineleme dönemlerinde maruziyet ve kayıp
How losses from machine learning in insurance grow with severity, gross and net of reinsurance, against capital.
| Yineleme dönemi | Yıllık olasılık | Brüt kayıp | Net kayıp | Net, sermaye = 100 |
|---|---|---|---|---|
| 10 yılda 1 | 0.10 | 14 | 10 | 10 |
| 50 yılda 1 | 0.02 | 33 | 21 | 21 |
| 100 yılda 1 | 0.01 | 46 | 27 | 27 |
| 250 yılda 1 | 0.004 | 68 | 39 | 39 |
| Ortalama yıllık kayıp | 3.1 | 2.2 | 2.2 |
NGFS iklim senaryoları · Network for Greening the Financial SystemIFRS S2 İklimle İlgili Açıklamalar · ISSBTCFD tavsiyeleri · Finansal İstikrar Kurulu TCFDİklimle ilgili finansal risklerin etkin yönetimine ilişkin ilkeler · Basel Bankacılık Denetim Komitesi
06Doğrulama
Sonuçlar nasıl kontrol edilir.
Modeller mekânsal, zamansal ve grup yapısına uyan ayrılmış veriler üzerinde değerlendirilir. Sağlamlık, kalibrasyon ve adillik doğrulukla birlikte test edilir.
| Kontrol edin | Nasıl yapıldığı |
|---|---|
| Temporal and held-out validation | Models are tested on later periods and unseen regions, not only on random splits |
| Calibration and drift monitoring | Predicted probabilities are compared with outcomes over time, and drift triggers recalibration |
| Fairness and explainability review | Outcome disparities and explanations are reviewed before deployment and periodically after |
| İnsan gözetimi | Decisions adverse to customers have a documented human review and an appeal route |
Kullanım koşulları eğitim verilerinden farklı olduğunda performans düşer. Modeller önyargıları kodlayabilir ve nadir olaylarda açık bir uyarı vermeden başarısız olabilir.
07Bağlantılar
Bu yönteme dayanan konular.
08Sorumlu yönetim
Yöntemi kimin sürdürdüğü.
Yapay Zekâ ve Otonom Sistemler , Konsorsiyum adına yapay zekâ ve makine öğreniminin sorumlu yönetimini üstlenir ve platformlar genelinde nasıl uygulandığını inceler.
09Bağlı
Bu sayfanın Konsorsiyum genelinde nereye götürdüğü.
10Sorular
Sorular ve yanıtlar.
Bu alanda yapay zekâ ve makine öğreniminin sınırları nelerdir?
Kullanım koşulları eğitim verilerinden farklı olduğunda performans düşer. Modeller önyargıları kodlayabilir ve nadir olaylarda açık bir uyarı vermeden başarısız olabilir.
Sonuçlar nasıl kontrol edilir?
Modeller mekânsal, zamansal ve grup yapısına uyan ayrılmış veriler üzerinde değerlendirilir. Sağlamlık, kalibrasyon ve adillik doğrulukla birlikte test edilir.
Bu sayfadaki değerler gerçek mi?
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
Bu yöntem başka nerede uygulanıyor?
Toplumların işleyişini sürdüren Kanonik yöntem sayfası onu uygulayan tüm platformları listeler.
RaporlarKatkıda bulunun
Bu sayfadan kanıt katkısında bulunun.
Raporlar is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
Global Risks AllianceInsurance NexusFinansman ve Sigortaya HazırlıkKüresel Sektör Riski ve Dayanıklılığı
- E-postaGeçit GW-GRABu sayfadan gönderinKanıt, bir düzeltme, bir vaka, bir yöntem, bir inceleme, bir çeviri veya profil girdisi. Bu sayfayla etiketlenmiş olarak gelir; böylece sayfanın sahibi editör onu alır.
- ZenodoAçık depoDepolayın ve topluluğa gönderinKendi kaydınızı ORCID iD'nizle Zenodo'da yayımlayın, ardından orada Reports topluluğuna gönderin. Küratörler inceler; DOI sizde kalır.
- RaporlarGlobal Risks AllianceKatkıda bulunmanın tüm yollarını görünKatkı türleri, her birinin nasıl incelendiği, alacağınız atıf, lisans ve asla kabul edilmeyenler.
Hiçbir zaman kişisel veri, hassas altyapı ayrıntısı veya paylaşma hakkınız olmayan hiçbir şey göndermeyin. Bir katkı kullanılmadan önce incelenir. Katkıyı göndermek yazarlık veya editoryal hak sağlamaz ve sponsorluk hiçbir zaman bir bulgu satın almaz.
Insurance Nexus
Bir maruziyet veya sermaye sorusunu İttifak'a getirin.
Bilgi ve başvurular bugün açıktır. Bir başvuru bir referans numarası alır ve bir sonraki adımı belirtir; başvurular, ödemeler, işlem kapasitesi tahsisleri ve kayıtlar yalnızca ekipleri, koşulları ve inceleme kapasiteleri mevcut olduğunda açılır.
Hukuk
Hukuki belgeler.
Bu sitedeki haritalar, veriler ve şekiller bağlam ve genel bilgi amacıyla gösterilir. Tavsiye, tahmin ya da uyarı değildir; bilgilerin sınırları Sorumluluk Reddi ve Veri Bildirimleri'nde açıklanmıştır.