简介

保险公司为社会中某些不可预知的经济损失带来了保障。保险公司承担了被保险人的不确定经济损失的风险，被保险人获得了保障，保险公司获得了保费。

通常，保险公司需要在保单的保险期限开始时确定保费，即在保险损失还未发生时确定保费。由于这种定价方式，保险产品和一般消费产品的生产周期相反，服从逆生产周期。

因此，预测模型在保险产品的定价中有广泛的应用。

计算机技术的发展带来了计算速度的极大提升和存储能力的极大提高，可以看到当前很多领域的发展都和计算机技术的革新密切相关。

机器学习算法作为一种预测模型，给传统的精算回归模型带来了挑战和机遇。

机器学习算法的预测能力相较于传统回归模型更高;
机器学习算法的解释性比较差。

基于机器学习算法的定价模型有助于保险公司细分风险，精确定价，减少逆选择风险。

假设保险公司A在定价中没有考虑到某个重要的风险因子，即对于是否有该类风险的被保险人都收取相同保费；而保险公司B在定价中考虑到该风险因子。
保险公司B会凭借低保费吸引低风险客户，凭借高保费使得高风险客户留在保险公司A。
由于被保险人的选择效应，最终保险公司A收取的保费不足以支付被保险人的损失，或者难以获取预期的保险收益。

另一方面，保险公司承担着风险转移和风险共担的社会角色，过度的细分风险会造成风险个体化，使得保险公司的风险转移和共担的作用消失。比如，基于被保险人的高风险特征，保险公司会收取极高的保费，使得被保险人的风险转移价值荡然无存，也没有购买保险的动力。所以，保险公司需要平衡风险细分和风险共担，使得保险公司既可以避免逆选择，也能提供有效的风险转移的保险产品。

一般地，保险定价模型受到保险监管机构的严格约束，这些模型在应用到实际中时，必须满足一定的条件。这给机器学习算法在保险定价中的应用带来了很多阻碍。

在中国，保监会限定了商业车险保费的区间，随着商业车险费率改革，这个区间在不断扩大，保险公司的定价模型发挥的作用越来越大。
European Union’s General Data Protection Regulation (2018) 建立了algorithmic accountability of decision-making machine algorithms制度，该制度赋予了参与者对于机器学习算法背后逻辑的知情权。

总之，定价模型必须在一定程度上可以解释给被保险人、保险监管机构等。从被保险人和保险监管的角度出发，他们也希望产品定价和风险管理是建立在一个较透明的模型而不是一个黑盒子，这样有利于维护市场公平、保障被保险人的利益、检测重要风险因子、建立防范风险措施。