Machine learning for the insurance industry: predictive models, fraud detection, and fairness

保险行业的机器学习:预测模型、欺诈检测和公平性

基本信息

  • 批准号:
    529584-2018
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 6.33万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    加拿大
  • 项目类别:
    Collaborative Research and Development Grants
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    加拿大
  • 起止时间:
    2021-01-01 至 2022-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

At the heart of their mission, the insurance industry strives to satisfy their customers and offer them the insurance products that most adequately match their needs. Thanks to a vast amount of corporate data accumulated through the years, to the availability of impressive computational resources, and to the current state of knowledge of machine learning research, insurance companies can now attempt to build effective predictive models about some aspects of client behaviour and their needs. However, insurance companies are also accountable to our society and, in particular, this implies that they should not offer any service and coverage that is, in some way, discriminatory in terms of race, skin colour, ethnic origin, or other irrelevant characteristics that are, arguably, immoral to use. In that sense, the insurance industry should also be fair in the services that they provide. Consequently, this research proposal aims at advancing the current state of knowledge in areas of machine learning research, which are mostly relevant to the insurance industry. More precisely, from the corporate data at SSQ, we aim at building the most accurate, and fair, predictive models for customer needs of insurance products and for some aspects of customer behaviour, such as the likelihood that a client will not renew a given insurance policy. We also aim at building accurate, and fair, fraud detectors with the ability to detect fraud at an early stage and the ability to detect new types of fraud. To meet these objectives, we will need to adapt existing machine learning algorithms in novel ways and design new ones such that they can use and combine different data sources during learning, some of which are sequential in nature. Moreover, we will also need to find ways to enforce fairness into machine learning algorithms such that the predictors output by them will not be using irrelevant sensible attributes (such as race, ethnic origin, religion, etc.) in a way that makes them perform unevenly across different groups of individuals.
在他们的使命的核心,保险业努力满足他们的客户,并为他们提供保险产品,最充分地满足他们的需求。由于多年来积累了大量的企业数据,令人印象深刻的计算资源的可用性,以及机器学习研究的当前知识水平,保险公司现在可以尝试建立有关客户行为及其需求的某些方面的有效预测模型。然而,保险公司也要对我们的社会负责,特别是,这意味着他们不应该提供任何服务和保险,在某种程度上,种族,肤色,民族血统或其他不相关的特征方面具有歧视性,可以说是不道德的。从这个意义上说,保险业在提供服务时也应该公平。因此,本研究提案旨在推进机器学习研究领域的现有知识,这些领域主要与保险业相关。更准确地说,从SSQ的企业数据中,我们的目标是为客户对保险产品的需求和客户行为的某些方面建立最准确、最公平的预测模型,例如客户不续签给定保单的可能性。我们还致力于建立准确、公平的欺诈检测器,能够在早期阶段检测到欺诈,并能够检测到新类型的欺诈。为了实现这些目标,我们需要以新的方式调整现有的机器学习算法,并设计新的算法,以便它们可以在学习过程中使用和联合收割机不同的数据源,其中一些数据源本质上是顺序的。此外,我们还需要找到方法来强制机器学习算法的公平性,以便它们输出的预测器不会使用不相关的敏感属性(如种族,民族血统,宗教等)。在某种程度上,使他们在不同的个人群体中表现不平衡。

项目成果

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Marchand, Mario其他文献

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