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English(EN) Revealing Geography-Driven Signals in Zone-Level Claim Frequency Models: An Empirical Study using Environmental and Visual Predictors

机器学习模型揭示地理数据可改善保险索赔预测

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种方法，即使在位置数据有限的情况下，也能将地理信息纳入车险索赔预测模型。通过利用来自 OpenStreetMap 和 CORINE Land Cover 的环境数据，以及来自卫星图像的视觉特征，他们提高了区域级索赔频率模型的准确性。研究发现，在 5 公里尺度上结合坐标和环境特征对线性和基于树的模型都最有益，这表明地理背景的表征比模型复杂度更重要。 AI

影响 展示了替代数据源如何改进精算模型，可能导致保险业中更准确的风险评估。

排序理由 关于将机器学习应用于保险风险建模的学术论文。

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报道来源 [1]

  1. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Kristina G. Stankova ·

    揭示区域级索赔频率模型中的地理驱动信号：一项使用环境和视觉预测因子的实证研究

    Geographic context is often consider relevant to motor insurance risk, yet public actuarial datasets provide limited location identifiers, constraining how this information can be incorporated and evaluated in claim-frequency models. This study examines how geographic information…

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