Модели и методы искусственного интеллекта для принятия решений в страховом бизнесе

• Автор: Битюцких, Игорь Сергеевич
• Шифр специальности: 05.13.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Воронеж
• Количество страниц: 150 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы. В настоящее время основные методы страхования базируются на математической статистике. Эти методы предложены методиками расчета тарифных ставок по рисковым видам страхования, которые утверждены Росстрахнадзором. Эти методики хорошо применимы для стабильных портфелей известных рисков, но они не могут учесть того, что при введении нового вида страхования характеристики риска в страховом портфеле могут отличаться от общих его характеристик, полученных на основании имеющихся статистических данных.
В работах Королева В;Ю., Бенинга В.Е., Шоргина С .Я. предлагается математический аппарат, позволяющий синтезировать модели в разных ситуациях страхования.
Появились предметно-ориентированные комплексы по страхованию имущества и жизни «Старый друг», «Территория без границ т.д. Все перечисленные программы поддерживаются компаниями, которые обслуживают их с помощью программных продуктов, офиса, позволяющих без труда выполнять несложные вычисления, связанные с заказами клиентов, вести их статистику и.т.д., но эти программы не связаны с проблемами моделирования этой отрасли. ,
В настоящее время отсутствуют как математическое, так и программное обеспечение, позволяющее исследовать с помощью вычислительной техники, информационных процессов, страхование имущества и жизни с использованием алгоритмов и методов искусственного интеллекта.
Актуальность темы исследования определяется необходимостью прогнозирования степени риска за счет решения оптимизационных задач с помощью средств вычислительной техники.
Цель работы и основные задачи
Целью диссертационной работы является- разработка и исследование моделей формализации деятельности страховой компании с помощью методов искусственного интеллекта и новых интернет-технологий.
Достижение цели исследования включает в себя оценку современного состояния проблемы по рассматриваемой теме и предполагает решение следующих задач:
1. Разработку модификации модели страхования имущества; моделей данных и генетического алгоритма, позволяющего оптимизировать деятельность страховой компании.
2. Модернизацию алгоритма преобразования данных в знания с использованием средств вычислительной техники для страхования имущества:
3.Разработку моделей страхования жизни и алгоритма на основе нейронной сети, позволяющего использовать машинное обучение для определения ее продолжительности.
4.Построение инструментальных средств в виде пакетов прикладных программ (111111) с использованием Интернет-технологий в задачах страхового бизнеса.
Методологическая, теоретическая и эмпирическая база исследования
Методологической базой исследования являются методы искусственного интеллекта; баланса, актуарной математики, теории вероятностей, нейронных сетей, генетических алгоритмов, вычислительной математики, математического моделирования, объектно-ориентированного проектирования и программирования.
Теоретической базой исследования являются работы В.Ю.Королева, В.Е.Бенинга, С.Я. Шоргина по математематической основе теории риска,
работа Г.И.Фалина по математическим основам теории страхования жизни, и пенсионных схем.
Эмпирической базой исследования являются статистические данные страховой компании.
Научная новизна
Научная новизна работы заключается:
• В модификации модели страхования, отличающейся возможностью изменения ее параметров, взятых из реляционной базы, данных и характеризующих состояние рынка и возможностью- использования генетического алгоритма.
• В модификации- алгоритма преобразования данных по страхованию имущества в знания, позволяющем синтезировать базу знаний.
• В моделях страхования жизни и алгоритма предсказания ее продолжительности на основе нейронной сети, отличающейся использованием дополнительной компоненты, позволяющей, сократить количество управляющих параметров и проводить машинное обучение, увеличивая точность прогноза.
• В специальном- программном обеспечении, отличающемся объединением описанных методов в единую систему.
Теоретическая и практическая ценность. В работе разработаны модели, позволяющие оптимизировать деятельность страховой компании с помощью методов искусственного интеллекта. Практическая значимость заключается в возможности использования разработанного программного обеспечения в деятельности страховой компании.
Результаты диссертационной работы внедрены и используются в деятельности страховой компании ООО «Росинвест». Эффект от внедрения -социальный. Внедрение результатов подтверждено справкой. Программный

О — некоторый параметр, позволяющий организовывать деятельность страховой компании;
к- граница конкуренции на рынке страховых компаний;
-граница конкуренции и риска;
й; - граница естественной конкуренции;
Б -доля возвращаемых договоров.
В данной схеме величины У., практически всегда рассматриваются как одинаково распределенные независимые случайные величины, N бывает как детерминированной, так и случайной величиной; У, в имеющихся работах всегда считаются неслучайными величинами.
2.3. Генетические алгоритмы решения задачи индивидуального
риска
На основе анализа предметной области, для представления решения была выбрана эволюционная модель, суть которой состоит в следующем: популяция решений будет состоять из определённого количества особей, каждая из которых обладает одной хромосомой. Хромосома представляется в виде массива. Хромосома состоит из генов, ьый ген определяет взнос 1-го страхователя.
Генетический алгоритм состоит из следующих шагов:
1. формирование начальной популяции;
2. оператор селекции особей;