I. Giới thiệu và lý do chọn đề tài
Ứng dụng Machine Learning trong dự báo yêu cầu bồi thường bảo hiểm xe ô tô là một chủ đề quan trọng trong lĩnh vực bảo hiểm ô tô. Với sự gia tăng số lượng xe ô tô và các vụ tai nạn giao thông, việc dự đoán chính xác khả năng yêu cầu bồi thường giúp các công ty bảo hiểm tối ưu hóa chi phí và quản lý rủi ro hiệu quả. Machine Learning cung cấp các công cụ mạnh mẽ để phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán chính xác, từ đó hỗ trợ các công ty bảo hiểm trong việc định giá phí bảo hiểm một cách công bằng và phù hợp với từng khách hàng.
1.1. Mục tiêu của đề tài
Mục tiêu chính của đề tài là ứng dụng Machine Learning để dự báo khả năng khách hàng yêu cầu bồi thường bảo hiểm xe ô tô. Điều này giúp các công ty bảo hiểm đưa ra mức phí phù hợp, giảm thiểu rủi ro tài chính. Các mục tiêu cụ thể bao gồm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến yêu cầu bồi thường, thu thập và xử lý dữ liệu, và sử dụng các mô hình học máy để đưa ra dự đoán chính xác.
1.2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu là dữ liệu bảo hiểm xe hơi hàng năm của một công ty bảo hiểm tại Mỹ, được công khai trên trang web Kaggle. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào việc phân tích dữ liệu và áp dụng các mô hình Machine Learning để dự báo yêu cầu bồi thường.
II. Cơ sở lý luận và tổng quan nghiên cứu
Chương này trình bày các khái niệm cơ bản về bảo hiểm ô tô và các thuật toán Machine Learning được sử dụng trong đề tài. Bảo hiểm ô tô là một thỏa thuận giữa chủ xe và công ty bảo hiểm, trong đó chủ xe thanh toán phí bảo hiểm để được bồi thường khi xảy ra tai nạn. Machine Learning đã được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực bảo hiểm để dự đoán rủi ro và tối ưu hóa chi phí.
2.1. Các mô hình và thuật toán được sử dụng
Các mô hình Machine Learning được sử dụng bao gồm Logistic Regression, K-nearest neighbor (KNN), Decision Tree, Random Forest, và Gradient Boosting. Mỗi mô hình có ưu nhược điểm riêng và được lựa chọn dựa trên khả năng dự đoán chính xác yêu cầu bồi thường.
2.2. Tổng quan nghiên cứu
Nhiều nghiên cứu trước đây đã chứng minh hiệu quả của Machine Learning trong việc dự đoán yêu cầu bồi thường bảo hiểm. Ví dụ, các nghiên cứu của Guillen et al (2019) và Roel et al (2017) đã sử dụng dữ liệu từ hệ thống Telematics để cá nhân hóa phí bảo hiểm. Các mô hình như Random Forest và XGBoost đã được chứng minh là có hiệu quả cao trong việc dự đoán rủi ro.
III. Phân tích dữ liệu và mô hình dự đoán
Chương này tập trung vào việc phân tích dữ liệu và xây dựng các mô hình Machine Learning để dự báo yêu cầu bồi thường. Dữ liệu được thu thập từ một công ty bảo hiểm tại Mỹ, bao gồm các thông tin về khách hàng và lịch sử yêu cầu bồi thường. Các bước xử lý dữ liệu bao gồm làm sạch dữ liệu, xử lý giá trị thiếu, và phân tích tương quan giữa các biến.
3.1. Xử lý dữ liệu
Dữ liệu được làm sạch bằng cách loại bỏ các giá trị thiếu và xử lý các giá trị ngoại lai. Các biến mục tiêu được xác định và phân tích tương quan giữa các biến được thực hiện để hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng đến yêu cầu bồi thường.
3.2. Tối ưu hóa mô hình
Các mô hình Machine Learning được tối ưu hóa bằng cách điều chỉnh các siêu tham số và sử dụng kỹ thuật cross-validation để đảm bảo mô hình có khả năng dự đoán chính xác trên dữ liệu mới. Các mô hình như Random Forest và XGBoost được đánh giá cao về hiệu suất dự đoán.
IV. Kết luận và khuyến nghị
Kết quả nghiên cứu cho thấy Machine Learning là công cụ hiệu quả trong việc dự báo yêu cầu bồi thường bảo hiểm xe ô tô. Các mô hình như Random Forest và XGBoost đạt hiệu suất cao trong việc dự đoán rủi ro. Các công ty bảo hiểm có thể áp dụng các mô hình này để tối ưu hóa chi phí và quản lý rủi ro hiệu quả hơn.
4.1. Kết luận
Nghiên cứu đã chứng minh rằng Machine Learning có thể dự báo chính xác yêu cầu bồi thường bảo hiểm xe ô tô, giúp các công ty bảo hiểm giảm thiểu rủi ro tài chính và tối ưu hóa chi phí.
4.2. Khuyến nghị
Các công ty bảo hiểm nên đầu tư vào việc thu thập và phân tích dữ liệu để áp dụng các mô hình Machine Learning hiệu quả hơn. Ngoài ra, việc cập nhật và cải thiện các mô hình dự đoán cần được thực hiện thường xuyên để đảm bảo độ chính xác cao.
