論文の概要: Insurance pricing on price comparison websites via reinforcement
learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06935v1
- Date: Mon, 14 Aug 2023 04:44:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-15 14:25:32.763045
- Title: Insurance pricing on price comparison websites via reinforcement
learning
- Title（参考訳）: 強化学習による価格比較ウェブサイトの保険価格設定
- Authors: Tanut Treetanthiploet, Yufei Zhang, Lukasz Szpruch, Isaac
Bowers-Barnard, Henrietta Ridley, James Hickey, Chris Pearce
- Abstract要約: 本稿では,モデルベースとモデルフリーの手法を統合することで,最適価格政策を学習する強化学習フレームワークを提案する。
また、オフラインデータセットを一貫した方法で価格ポリシーを評価することの重要性を強調した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.023335262537794
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The emergence of price comparison websites (PCWs) has presented insurers with
unique challenges in formulating effective pricing strategies. Operating on
PCWs requires insurers to strike a delicate balance between competitive
premiums and profitability, amidst obstacles such as low historical conversion
rates, limited visibility of competitors' actions, and a dynamic market
environment. In addition to this, the capital intensive nature of the business
means pricing below the risk levels of customers can result in solvency issues
for the insurer. To address these challenges, this paper introduces
reinforcement learning (RL) framework that learns the optimal pricing policy by
integrating model-based and model-free methods. The model-based component is
used to train agents in an offline setting, avoiding cold-start issues, while
model-free algorithms are then employed in a contextual bandit (CB) manner to
dynamically update the pricing policy to maximise the expected revenue. This
facilitates quick adaptation to evolving market dynamics and enhances algorithm
efficiency and decision interpretability. The paper also highlights the
importance of evaluating pricing policies using an offline dataset in a
consistent fashion and demonstrates the superiority of the proposed methodology
over existing off-the-shelf RL/CB approaches. We validate our methodology using
synthetic data, generated to reflect private commercially available data within
real-world insurers, and compare against 6 other benchmark approaches. Our
hybrid agent outperforms these benchmarks in terms of sample efficiency and
cumulative reward with the exception of an agent that has access to perfect
market information which would not be available in a real-world set-up.
- Abstract（参考訳）: 価格比較ウェブサイト(pcws)の出現は、効果的な価格戦略を策定するためのユニークな課題を保険会社に提示した。
pcwでの運用では、歴史的な転換率の低下、競争相手の行動の視認性の制限、ダイナミックな市場環境といった障害の中で、競争力の高いプレミアムと利益率の微妙なバランスを取る必要がある。
これに加えて、資本集約的なビジネスの性質は、顧客のリスクレベル未満の価格が保険会社の債務問題を引き起こすことを意味する。
そこで本稿では,モデルベースとモデルフリーを統合することで,最適価格政策を学習する強化学習(rl)フレームワークを提案する。
モデルベースコンポーネントは、オフライン環境でエージェントをトレーニングし、コールドスタートの問題を回避するために使用され、一方モデルフリーアルゴリズムは、期待される収益を最大化するために価格ポリシーを動的に更新するためにコンテキストブライト(CB)方式で使用される。
これにより、マーケットダイナミクスの進化への迅速な適応が促進され、アルゴリズムの効率と意思決定性が向上する。
また、オフラインデータセットを用いた価格ポリシーを一貫した方法で評価することの重要性を強調し、既存の市販のRL/CBアプローチよりも提案手法が優れていることを示す。
提案手法は,実世界の保険業者の個人で利用可能なデータを反映した合成データを用いて検証し,他の6つのベンチマーク手法と比較する。
我々のハイブリッドエージェントは、実世界のセットアップでは利用できない完璧な市場情報にアクセス可能なエージェントを除いて、サンプル効率と累積報酬でこれらのベンチマークを上回ります。
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