DATA SCIENCE SEMINAR – Data Lagring, Dataanalyse og Maskinlæring

onsdag 03.07.24 Skrevet av Qingsheng Dong

Referat fra fagseminar

Den 15. mai arrangerte Den Norske Aktuarforening et seminar med fokus på data science, som dekket temaer som data lagring, dataanalyse og maskinlæring. Arrangementet fant sted hos Sparebank 1 og ble organisert av Data- og Science-komiteen.

Den første foredrag på seminaret var fra Alexandra Diem, leder for Cloud Analytics & MLOps i Gjensidige Forsikring. Alexandra ga innsikt i hvordan hennes avdeling bidrar til utviklingen i Gjensidige. De hjelper aktuarer, analytikere og data scientist med å lage nyttige verktøy for deres oppgaver. Et eksempel er en app de utviklet for aktuarfunksjonen, som re-beregner IBNR. Bruk av skybaserte løsninger, spesielt i tillegg til Python og SQL gjennom Databricks-plattformen, spiller en sentral rolle i byggingen av disse verktøyene.

Alexandra diskuterte også prinsippene bak DataOps, som er hentet fra moderne programvareutvikling. Dette inkluderer automatisering, kontinuerlig leveranse, kvalitetssikring og samarbeid for å skape robuste ende-til-ende-løsninger. Målet er å gjøre videreutvikling så smidig og feilfri som mulig.

Vaamanan Murugendran fra Aktuarfunksjonen i Gjensidige demonstrerte appen de har utviklet for re-beregning av IBNR.

Andre talere på seminaret er Kjersti Aas og Martin Jullum fra Norsk Regnesentral. De utforsket fordeler og ulemper ved klassiske statistiske modelleringsmetoder som GLM og GAM. Andre maskinlæringsalternativer som dyp læring, random forest og tre-boostingmetdoer (fokus på XGBoost). Disse introduksjonene ledet frem til praktiske vurderinger rundt modellvalg. Her er det nyttig å ta høyde for konti-nuitet og monotonitet. Videre ble man introdusert til Shapley-verdier og kon-trafaktiske vurderinger, før man til slutt gikk gjennom «Explainable boosting machine». Dette var en modell som består av GAM med trær med én og én va-riabel i stedet for splines, og deres interaksjoner.

Seminaret ga deltakerne verdifull innsikt i hvordan data science og moderne metoder kan styrke aktuarfaget og forsikringsbransjen som helhet. Det sterke oppmøtet understreket relevansen og interessen for temaet.