Prediction Models for Auto Insurance Data using A Custom Loss Function

• 발행기관: 한국리스크관리학회
• 저자명: 양다혜(Dahye Yang) 김지민(Jimin Kim) 송종우(Jongwoo Song)
• 간행물 정보: 『리스크관리연구』36권 1호, 33~62쪽, 전체 30쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경영학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.03.31

국문 초록

2023년 상반기 국내 주요 손해보험사들의 자동차보험 손해율이 70%대를 기록하며 하반기에 자동차보험료를 추가로 인하해야 한다는 목소리가 커지고 있다. 또한 디지털 보험사들도 여러가지 특약이 적용된 상품을 출시하면서 국내 자동차보험은 경쟁은 더욱 심해질 것으로 보인다. 그러므로 손보업계는 경쟁력 있는 보험상품을 위하여 국민의 자동차 보험료 부담을 최소화하는 동시에 현 손해율을 유지할 수 있는 정확한 자동차보험 예측모형이 반드시 필요하다. 이러한 흐름에 맞게 자동차보험에 특화된 손실함수를 제작하였다. 예측 손해액을 기반으로 보험료를 산출할 때 손해액을 실제보다 작게 예측한다면 회사는 보험료를 과소평가하여 예상치 못한 손실을 감당해야 하기 때문에 실제 자동차 손해액의 합보다 예측 손해액의 합이 크다는 조건 하에서 최적의 값을 찾는 손실함수를 제작하였다. 그리고 이 손실함수를 네가지 머신러닝 모델에 적용하여 결과를 살펴보았다. 그 결과, 자동차보험에 특화된 맞춤형 손실함수를 적용하여 산정한 보험료가 기존 산정 보험료 대비 총 보험료의 합을 현저히 줄여 경쟁력 있는 보험의 장점을 갖출 수 있게 되었다.

영문 초록

In the first half of 2023, major domestic property and casualty insurance companies in South Korea recorded automobile insurance loss ratios in the 70% range, leading to increasing calls for additional reductions in automobile insurance premiums in the latter half of the year. Furthermore, with digital insurance companies launching products with various riders, competition in the domestic automobile insurance market is expected to intensify. Therefore, the insurance industry recognizes the urgent need for precise automobile insurance prediction models that minimize the burden of automobile insurance premiums on the public while maintaining current loss ratios. In line with this trend, a specialized loss function customized to automobile insurance was developed. When calculating premiums based on predicted loss amounts, it is crucial to create a loss function that optimizes values under the condition that the sum of predicted loss amounts is greater than the sum of actual automobile losses. By applying this loss function to four machine learning models, we can see that using a custom loss function to automobile insurance significantly reduces the total premiums compared to conventional methods, thereby enhancing the competitiveness of insurance products.

목차

Ⅰ. Introduction

Ⅱ. Prediction models

Ⅲ. Analysis Results

Ⅳ. Conclusions

References

키워드

자동차 보험 예측 모델 손실함수 auto insurance prediction model loss function