Ця стаття розпочинає проникливу подорож сферою передових методів аналізу даних, які можна використовувати в сфері страхування, з акцентом на застосування та можливості графових нейронних мереж (ГНМ) у цій сфері. Стаття поділена на кілька розділів, які включають огляд існуючих і широко використовуваних підходів до представлення даних, можливі способи аналізу даних у такому представленні, глибоке занурення в концепцію ГНМ для аналізу даних, представлених у вигляді графа і застосовуваність кожного підходу в страховій галузі.
У першому розділі представлені дві основні концепції представлення даних, якими є широко використовувана реляційна база даних і більш сучасний підхід проектування даних у розмірностях. Потім фокус переміщується до графічного представлення даних, яке також можна використовувати для аналізу даних у хмарному середовищі. Для досягнення найкращої застосовності в страховій галузі, зокрема в андеррайтингу та управлінні вимогами клієнтів, у статті аналізуються переваги кожного підходу до представлення даних, а також його недоліки. На завершення розділу подано порівняльну таблицю трьох підходів. На основі порівняльної таблиці прийнято рішення про використання графового представлення, оскільки воно дає змогу враховувати складні взаємозв’язки та залежності у даних, такі як історія страхувальників, відомості про інциденти та інформація третіх сторін, що призводить до більш точного визначення ризику. оцінки та ефективного вирішення претензій.
Потім у статті представлено концепцію графових нейронних мереж, доволі новий підхід, що може бути використаний для аналізу даних, представлених у формі графа за допомогою алгоритмів машинного навчання. Описано потенціал використання цього підходу для аналізу даних у сфері страхування та деякі можливі випадки використання. Переваги використання цього підходу включають можливість ефективного охоплення та використання складних зв’язків, притаманних графоструктурованим даним, а також потужну структуру для аналізу та обробки графоструктурованих даних. Однак також розглядаються потенційні недоліки підходу, такі як складність проектування та труднощі масштабування.
Далі в статті досліджується стратегічна інтеграція графових нейронних мереж із середовищами даних у реальному часі та динамічними даними, досліджується їх адаптивність до мінливих мережевих шаблонів і часових залежностей. Ми обговорюємо, наскільки ця адаптивність має першочергове значення в таких контекстах, як прийняття рішень у режимі реального часу та прогнозний аналіз, які мають вирішальне значення для збереження гнучкості в ринковому ландшафті, що швидко змінюється.
Пізніше у статті надано конкретні приклади застосування ГНМ у сфері страхування, включно з процесом виписування компенсації і детальним описом процесу андеррайтингу. Крім того, надається спрощене математичне формулювання процесу андеррайтингу, яке детально пояснює роль ГНМ у розвитку науки з їхньою здатністю включати атрибути вузлів, інформацію про межі та структуру графа в комплексний алгоритм оцінки ризику.
Стаття закінчується висновком, що з новими технологіями представлення графів може стати новим стандартом для аналізу даних у хмарному середовищі, особливо для сфери страхування, наголошуючи на ключовій ролі ГНМ у навігації між складними взаємопов’язаними динамічними даними та виступаючи за продовження досліджень і розробок, щоб розкрити ще більший потенціал у різних секторах.
- Красовські, М. Д. (2015). “Потужність реляційної моделі”. Журнал управління інформаційних систем, 4(3), 73–78. DOI: https://doi.org/10.1080/07399018808962931
- Сетяван, Р. А., & Прасетіо, Е., & Ґірсанг, С. (2019). “Дизайн та втілення сховища даних для страхової компанії”. Журнал фізики: Серія конференцій, 1175(1), 72–88. DOI: https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1175/1/012072
- Ганел, Т., & Шульц, М. (2014). Чи існує потреба в мультивимірних моделях даних?. Провадження Європейської конференції з Інформаційний Систем (ЄКІС) 2014.
- Енгельс, Р., & Хоґан, А., & Лассіла, О., & Рохас, К., & Швабе, Д., & Секели, П., & Врґоч, Д. (2022). “Багатошарові графи: уніфікована модель даних для графових БД”. ГРАКДС-МАД '22: Проведення 5-го ACM SIGMOD Міжнародного майстер класу про керування даними графів за допомогою досвіду та систем (ГРАКДМС) та Мережевої Аналітики Даних (МАД), 5, 1–6. DOI: https://doi.org/10.1145/3534540.3534696.
- Скарселлі, Ф., & Ґорі, М., & Цой, А. Ц., & Гаґенбухнер, М., & Монфардіні, Ґ. (2009). Модель графової нейронної мережі. IEEE Транзакції над нейронними мережами, 20(1), 61–80. DOI: https://doi.org/10.1109/TNN.2008.2005605
- Жень, К., & Жень, Л., & Лю, Л., & Танґ, М. (2021). Графові нейронні мережі та їх використання в біоінформатиці. Фронтири в генетиці, 12. DOI: https://doi.org/10.3389/fgene.2021.690049
- Жау, Ж., & Суі, Ґ., & Ху, С., & Жан, Ж., & Ян, Ч., & Лю, Ч., & Ван, Л., & Лі, C., & Сан, М. (2020). Графові нейронні мережі: огляд методів та застосування. ШІ Відкритий,1, 57–81. DOI: https://doi.org/10.1016/j.aiopen.2021.01.001
- Ма, І., & Ґуо, З., & Рен, З., & Танґ, І., & Їн, Д. (2018). Потокові графові нейронні мережі. arXiv, 1810.DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.1810.10627
- Чен, Ц., & Лян, С., & Лін, Д., & Ван, Л., & Лю, З., & Ян, К., & Ван, К., & Жау, Д., & Шуан, Й., & Кі, Й. (2020). Інфдетект: великомасштабна система визначення шахрайства на базі графів для Е-комерції страхування. arXiv, 2003. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2003.02833