Akur8が新たな研究論文「Credibility and Penalized Regression」を公表

ニューヨーク--(BUSINESS WIRE)--（ビジネスワイヤ） -- Akur8は本日、アクチュアリー・コミュニティー向けの新たな研究論文「Credibility and Penalized Regression（信頼性と罰則付き回帰）」を公表しました。アクチュアリーとデータ科学者で構成されるAkur8のシニアチームがまとめたこの新たな論文の目的は、罰則付き回帰が一般化線形モデル（GLM）と信頼性に類する仮定をいかに融合するかを示す主要概念と直観を実務者に提供することです。

近年では、信頼性に類する仮定を組み込めないなどの一部の制限に対処するためにGLMにおいていくつかの適応策が開発されてきました。このような適応策は、機械学習分野では広く採用されていますが、保険数理の世界では人気がありませんでした。信用手法とGLMは、予測モデリングの標準的な保険数理用ツールキットの一部ですが、罰則付き回帰がいかに信用とGLMを融合させるかを説明する保険数理の文献は、十分に蓄積されていません。

Akur8共同創業者でチーフ・アクチュアリーのギョーム・ベロースドローは、次のように述べています。「罰則付き回帰（特にLasso）が信用とGLMの両枠組みの視点からどう解釈できるかを探ることで、この論文は罰則付き回帰について、機械学習やデータ科学の文献にあるいくつかの新たなモデリング技術の1つとして考えるのではなく、確立した保険数理手法の延長として実務者に理解してもらおうとしています。」

Akur8共同創業者のサミュエル・ファルマーニュ最高経営責任者（CEO）は、次のように述べています。「Akur8のアクチュアリーとデータ科学者のチームが密接に協力し、信用性と罰則付き回帰に関するこの包括的な研究論文を執筆しました。この重要テーマに関して、アクチュアリー・コミュニティーが利用可能な文献の拡大を支える弊社の活動の一環として、この情報を公表できることをうれしく思います。」

アクチュアリーや予測モデル作成者向けに特別に開発されたAkur8のソリューションは、独自の透明性のある機械学習技術を用いて純保険料・営業保険料のモデリングを自動化することで、保険会社の保険料算出プロセスを強化します。保険会社にとっての主な利点には、データ準備とモデリングの時間短縮が含まれます。これにより、作成したモデルの完全な透明性と管理性を確保しつつ、市場投入までの時間とより予測能力の高いモデル作成にかかる時間を効果的に短縮することが出来ます。

この論文は、こちらからダウンロードできます：https://bit.ly/Akur8-Credibility-And-Penalized-Regression

Akur8について

Akur8は、独自の透明性の高い機械学習により、監査能力や管理性の面で妥協することなく、保険料算出プロセス全体において前例のないスピードと精度で保険会社の保険料決定能力を向上させることができる、次世代の保険料算出ソリューションです。Akur8のモジュール式保険料算出プラットフォームは、純保険料・営業保険料のモデリングを自動化します。これにより、保険会社は世界の規制当局からの要求である、作成されたモデルの完全な管理性を維持しつつ、事業戦略に沿って調整された正確な料率を計算し、事業に大きな影響を与えることができます。Akur8を使用することで、モデリングにかかる時間は10分の1に短縮され、モデルの予測能力は10%向上し、損害率の改善可能性は2～4%向上します。Akur8は既に、アクサ生命、ゼネラリ保険、ミュンヘン再保険、トウキョウ・マリン・ノースアメリカ・サービシズ（TMNAS）、スペシャルティ保険会社のキャノピアスとMGAバス・アンダーライターズ、コンサルティング・パートナーのエクシーダンスとパール＆ナイト、インシュアテックのボート・バイ・メニーやウィーフォックスなど、20カ国以上で40社以上のお客さまにサービスを提供しています。600人以上のアクチュアリーが毎日、Akur8を使用して、あらゆる事業分野の保険料算出モデルを構築しています。Akur8の戦略的提携先には、ミリマン、ダック・クリーク、ガイドワイヤー、サピエンスが含まれます。

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