論文の概要: Measuring and Mitigating Biases in Motor Insurance Pricing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11900v1
- Date: Mon, 20 Nov 2023 16:34:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-21 17:49:25.715662
- Title: Measuring and Mitigating Biases in Motor Insurance Pricing
- Title（参考訳）: 自動車保険価格のバイアスの測定と緩和
- Authors: Mulah Moriah, Franck Vermet, Arthur Charpentier
- Abstract要約: 非生命保険部門は高度に競争力があり厳格に規制された枠組みで運営されている。
年齢ベースのプレミアムフェアネスは、特定の保険ドメインにも義務付けられている。
ある保険領域では、重篤な疾患や障害の存在などの変数が、公正性を評価するための新しい次元として現れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3812010983144802
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The non-life insurance sector operates within a highly competitive and
tightly regulated framework, confronting a pivotal juncture in the formulation
of pricing strategies. Insurers are compelled to harness a range of statistical
methodologies and available data to construct optimal pricing structures that
align with the overarching corporate strategy while accommodating the dynamics
of market competition. Given the fundamental societal role played by insurance,
premium rates are subject to rigorous scrutiny by regulatory authorities. These
rates must conform to principles of transparency, explainability, and ethical
considerations. Consequently, the act of pricing transcends mere statistical
calculations and carries the weight of strategic and societal factors. These
multifaceted concerns may drive insurers to establish equitable premiums,
taking into account various variables. For instance, regulations mandate the
provision of equitable premiums, considering factors such as policyholder
gender or mutualist group dynamics in accordance with respective corporate
strategies. Age-based premium fairness is also mandated. In certain insurance
domains, variables such as the presence of serious illnesses or disabilities
are emerging as new dimensions for evaluating fairness. Regardless of the
motivating factor prompting an insurer to adopt fairer pricing strategies for a
specific variable, the insurer must possess the capability to define, measure,
and ultimately mitigate any ethical biases inherent in its pricing practices
while upholding standards of consistency and performance. This study seeks to
provide a comprehensive set of tools for these endeavors and assess their
effectiveness through practical application in the context of automobile
insurance.
- Abstract（参考訳）: 非生命保険部門は競争の激しい規制の厳しい枠組みの中で運営されており、価格戦略の定式化において重要な結束に直面している。
保険会社は、さまざまな統計手法と利用可能なデータを利用して、市場競争のダイナミクスを順守しながら、包括的な企業戦略に合わせた最適な価格構造を構築しなければならない。
保険が果たす基本的な社会的な役割を考えると、保険料は規制当局によって厳格に検査される。
これらのレートは透明性、説明可能性、倫理的考慮の原則に従わなければならない。
その結果、価格設定は単なる統計計算を超越し、戦略的および社会的要因の重みを担っている。
これらの多面的な懸念により、保険会社は様々な変数を考慮し、平等なプレミアムを確立することができる。
例えば、規制は、それぞれの企業戦略に従って、政策株主の性別や相互主義グループダイナミクスなどの要因を考慮して、公平なプレミアムの提供を委任する。
年齢によるプレミアムフェアネスも義務付けられている。
ある保険領域では、重篤な疾患や障害の存在などの変数が、公正性を評価するための新しい次元として現れている。
保険会社が特定の変数に対して公正な価格戦略を採用する動機付け要因が何であれ、保険会社は、一貫性とパフォーマンスの標準を維持しつつ、価格プラクティスに内在する倫理的バイアスを定義し、測定し、最終的に緩和する能力を持つ必要がある。
本研究は,自動車保険の文脈において,これらの取り組みの総合的なツールセットを提供し,その有効性を評価することを目的とする。
関連論文リスト
- Insurance pricing on price comparison websites via reinforcement
learning [7.023335262537794]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-14T04:44:56Z) - Evaluating COVID-19 vaccine allocation policies using Bayesian $m$-top
exploration [53.122045119395594]
マルチアーム・バンディット・フレームワークを用いてワクチンのアロケーション戦略を評価する新しい手法を提案する。
$m$-top Exploringにより、アルゴリズムは最高のユーティリティを期待する$m$ポリシーを学ぶことができる。
ベルギーのCOVID-19流行を個人モデルSTRIDEを用いて検討し、予防接種方針のセットを学習する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-30T12:22:30Z) - Proportional Fairness in Obnoxious Facility Location [70.64736616610202]
この問題に対して,距離に基づく比例フェアネスの概念の階層構造を提案する。
決定論的かつランダムなメカニズムを考察し、比例フェアネスの価格に関する厳密な境界を計算する。
モデルの拡張が2つあることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-11T07:30:35Z) - Principal-Agent Hypothesis Testing [54.154244569974864]
我々は、規制当局(プリンシパル)と医薬品会社のような実験者(エージェント)との関係を考察する。
医薬品の有効性は規制当局に知られていないため、医薬品会社は規制当局に有効性を証明するために費用がかかる裁判を行わなければならない。
エージェントの戦略行動に頑健なプロトコルを設計する方法を示し、戦略参加者の存在下で最適なプロトコルを導出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-13T17:59:23Z) - Towards a multi-stakeholder value-based assessment framework for
algorithmic systems [76.79703106646967]
我々は、価値間の近さと緊張を可視化する価値に基づくアセスメントフレームワークを開発する。
我々は、幅広い利害関係者に評価と検討のプロセスを開放しつつ、それらの運用方法に関するガイドラインを提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-09T19:28:32Z) - A Fair Pricing Model via Adversarial Learning [3.983383967538961]
保険事業の核心はリスクと非リスクの保険の分類にある。
公平なアクチュアリ分類と「差別」の区別は微妙である。
予測器のみの偏りは、適切な精度を維持するには不十分であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-24T10:42:20Z) - Pricing Algorithmic Insurance [3.705785916791345]
本稿では, アルゴリズム保険の概念を導入し, 導出保険契約の価格設定を実現するための定量的枠組みを提案する。
提案手法は, 精度, 解釈可能性, 一般化可能性などのモデルの性質が, 保険契約評価にどのように影響するかを概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-01T22:32:02Z) - Post-Contextual-Bandit Inference [57.88785630755165]
コンテキストバンディットアルゴリズムは、電子商取引、医療、政策立案における非適応的なA/Bテストを置き換える傾向にある。
研究参加者の成果を改善することもでき、良い方針や最良の政策を特定できる可能性を高めることもできる。
研究の終盤における新規介入の信頼性推論を支援するため, 平均治療効果, サブグループ効果, あるいは新政策の価値について, 有効な信頼区間を構築したい。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-01T12:01:51Z) - Identifying Undercompensated Groups Defined By Multiple Attributes in
Risk Adjustment [0.09137554315375918]
我々は,米国保健保険市場と医療機関で使用されるリスク調整式を評価した。
マーケットプレースリスク調整式では,複数の慢性状態の群が過小評価されていることがわかった。
医療リスク調整式では, 複雑な群が常に過小評価され, 過小評価されることは認められなかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-18T13:09:13Z) - Customer Price Sensitivities in Competitive Automobile Insurance Markets [0.0]
保険業者は、政策ステークホルダーの滞在意欲に対するプレミアム・チェンジの間接効果を取り入れるための需要ベースの戦略をますます採用している。
本稿では,顧客価格のセンシティビティを考慮し,プレミアム更新オファーを最大化する最適多時期利益を導き出す因果推論手法を検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-21T11:07:20Z) - Learning Strategies in Decentralized Matching Markets under Uncertain
Preferences [91.3755431537592]
エージェントの選好が不明な場合,共有資源の不足の設定における意思決定の問題について検討する。
我々のアプローチは、再生されたカーネルヒルベルト空間における好みの表現に基づいている。
エージェントの期待した利益を最大化する最適な戦略を導出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-29T03:08:22Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。