論文の概要: A Discussion of Discrimination and Fairness in Insurance Pricing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00858v1
• Date: Fri, 2 Sep 2022 07:31:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-09-05 12:13:57.986928
• Title: A Discussion of Discrimination and Fairness in Insurance Pricing
• Title（参考訳）: 保険価格の差別と公平性に関する一考察
• Authors: Mathias Lindholm, Ronald Richman, Andreas Tsanakas, Mario V. W\"uthrich
• Abstract要約: グループフェアネスの概念は、保険価格の計算における保護特性の影響を和らげるために提案されている。 代行差別のない統計モデルを提案するので、保険価格の観点からは非プロブレマティックである。 この統計モデルの標準価格は、最も人気のある3つの群フェアネス公理のいずれかを満たすものではない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Indirect discrimination is an issue of major concern in algorithmic models. This is particularly the case in insurance pricing where protected policyholder characteristics are not allowed to be used for insurance pricing. Simply disregarding protected policyholder information is not an appropriate solution because this still allows for the possibility of inferring the protected characteristics from the non-protected ones. This leads to so-called proxy or indirect discrimination. Though proxy discrimination is qualitatively different from the group fairness concepts in machine learning, these group fairness concepts are proposed to 'smooth out' the impact of protected characteristics in the calculation of insurance prices. The purpose of this note is to share some thoughts about group fairness concepts in the light of insurance pricing and to discuss their implications. We present a statistical model that is free of proxy discrimination, thus, unproblematic from an insurance pricing point of view. However, we find that the canonical price in this statistical model does not satisfy any of the three most popular group fairness axioms. This seems puzzling and we welcome feedback on our example and on the usefulness of these group fairness axioms for non-discriminatory insurance pricing.
• Abstract（参考訳）: 間接的差別はアルゴリズムモデルにおける主要な関心事である。 これは特に保険価格において、保護されたポリシー所有者の特徴が保険価格に使用できない場合である。 これは、保護されていないものから保護された特徴を推測することができるため、単に保護されたポリシー保持者情報を無視することは適切な解決策ではない。 これはプロキシや間接的な差別につながる。 プロキシ識別は機械学習におけるグループフェアネスの概念と質的に異なるが、これらのグループフェアネス概念は、保険価格の計算における保護された特性の影響を「スムース」するために提案されている。 本研究の目的は,グループフェアネスの概念を保険価格の観点から共有し,その意義を議論することである。 本稿では,保険価格の観点からは,代理的差別を含まない統計モデルを提案する。 しかし、この統計モデルの標準価格は、最も人気のある3つの群フェアネス公理のいずれかを満たすものではない。 当社の例と,非差別的保険価格に対するグループフェアネス公理の有用性に対するフィードバックを歓迎しています。

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