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摘要：健康与护理工作组于2023年11月在英国精算师协会（IFoA）成立，旨在帮助健康与护理精算师确定适合其项目的数据科学技术。研究人员从医学文献中获得启发，借鉴了系统综述和Meta分析优先报告条目（PRISMA，Preferred Reporting Ite
摘要：健康与护理工作组于2023年11月在英国精算师协会（IFoA）成立，旨在帮助健康与护理精算师确定适合其项目的数据科学技术。研究人员从医学文献中获得启发，借鉴了系统综述和Meta分析优先报告条目（PRISMA，Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses）指南的清单形式，构建了一个遵循精算研究项目自然流程的框架。该框架围绕若干主标题组织，每个标题下涵盖一个或多个主题，以书面论述的形式呈现，包含最有用的概念、建议及供进一步阅读的参考文献。该框架本身可通过IFoA网站获取下载和查阅。通过该框架，研究人员致力于提升分析工作的透明度、可重复性和全面性，从而为精算分析项目的实施、报告撰写以及同行评审提供支持。
**一、研究背景与问题提出**
随着数据科学技术的迅速发展，保险行业尤其是健康与护理精算领域正面临着前所未有的变革机遇。然而，对于大多数从业精算师而言，如何在种类繁多的数据科学技术中选择适合特定项目的方法，始终是一个突出的挑战。当前该领域存在以下几方面问题：第一，精算师的培训背景通常以传统统计建模为主，对机器学习、深度学习等现代数据科学工具的掌握程度参差不齐；第二，健康与护理保险数据往往存在缺失值、类别不平衡等固有问题，处理不当容易引入显著偏差；第三，现代算法模型虽然预测能力强，但通常缺乏可解释性，难以满足监管合规和内部风险管理的要求；第四，模型所检测到的统计关联是否代表真实的因果关系，需要有系统性的评估标准，而精算领域对此长期缺乏专门的指导框架。正是为了解决上述问题，英国精算师协会（IFoA）健康与护理工作组的成员——包括精算师、医学博士、学术研究人员和保险专家——开展了这项研究，旨在为健康与护理精算师提供一个系统、结构化且具有可操作性的数据科学应用框架。
**二、研究内容与意义**
工作组从医学文献中汲取灵感，借鉴了PRISMA指南的清单式结构，构建了一个遵循精算研究项目自然流程的框架。该框架围绕若干主标题展开，每个标题下包含一个或多个论述主题，内容涵盖数据科学在健康与护理精算项目中应用的关键环节。研究人员通过该框架系统梳理了数据清洗、不平衡数据处理、特征工程、模型设计、模型后诊断、模型可解释性以及模型因果关系解释等核心模块。该框架的重要意义在于：第一，为精算从业者提供了一套标准化的分析流程参考，降低了技术选择中的不确定性；第二，框架的清单式结构天然适合用于研究报告撰写和同行评审，有助于提升分析工作的透明度和可重复性；第三，框架引入了来自流行病学等领域的成熟方法论（如Bradford-Hill因果关系标准），促进了跨学科知识的融合应用。值得指出的是，工作组经过审慎考虑，决定将生成式人工智能（Generative AI）和大语言模型（LLMs）排除在框架范围之外，理由是这类技术在表格数据分析中的应用尚不广泛，且工作组成员认为自身尚不具备充分的技术背景来妥善涵盖该主题。
**三、关键技术方法概述**
该框架在方法论层面整合了多种数据科学技术。在数据预处理方面，研究人员讨论了处理缺失数据的三种方法：中位数/均值填充、多重插补链式方程（MICE，Multiple Imputation by Chained Equations）以及随机森林（random forest）方法，并强调缺失数据机制（完全随机缺失、随机缺失、非随机缺失）对方法选择具有决定性影响。针对不平衡数据，框架涵盖了数据层面的重采样方法（过采样、欠采样及混合方法）和算法层面的类别加权方法，并通过合成数据示例对比了不同方法的性能。在特征工程方面，研究人员介绍了针对数值型变量的多项式变换、三角函数变换和分箱法，以及针对类别型变量的独热编码（One-Hot encoding）、哑变量编码和目标编码（Target encoding）。模型设计部分系统比较了数据建模文化和算法建模文化的优劣，并提出了利用梯度提升机（GBM，Gradient Boosting Machine）自动检测特征交互以增强广义线性模型（GLM，Generalised Linear Model）的方法。模型后诊断部分涵盖了A/E（实际/预期）比值图、双重提升图和学习曲线等可视化工具，以及置换重要性（permutation importance）和SHAP（SHapley Additive exPlanations）值等可解释性技术。在模型因果解释方面，研究引入了医学领域的Bradford-Hill九项标准。该框架的讨论内容基于工作组在IFoA会议上的报告，其中引用的案例研究使用了来自精算实践的保险理赔数据。
**四、主要研究结果**
**（一）数据清洗与缺失数据处理**
研究人员指出，在多数情况下缺失数据并非随机产生，因此无论采用何种填补技术，均可能引入偏差。当数据缺失比例超过25%时，任何方法都应当谨慎使用，因为预测精度将显著下降。针对缺失数据的处理策略在数据为完全随机缺失或随机缺失时效果最佳；而对于非随机缺失的情况（如投保人故意隐瞒既往病史），则更难修正且存在较大的偏差风险。研究人员通过一个包含年龄、体质指数（BMI，Body Mass Index）和吸烟状况的模拟数据集详细说明了MICE方法的迭代过程：首先用近似值进行初始填补，随后依次对每个变量将其填补值恢复为缺失并建立回归模型预测缺失值，完成一轮迭代后重复上述过程若干次，每次迭代中预测值持续改善，各轮迭代之间的连续性正是MICE中“链式”一词的来源。
**（二）不平衡数据处理**
研究人员使用R语言生成了一个包含约4%欺诈索赔的人工保险理赔数据集进行方法演示。使用标准广义线性模型（GLM）时，模型预测全部理赔为合法，尽管准确率达95.9%，但未识别出一例欺诈案件，表明在不平衡数据条件下仅关注总体准确率具有严重误导性。随后研究人员实施了三种数据层面的重采样策略：过采样通过生成901个合成少数类样本，使GLM成功预测出20例欺诈案件；欠采样将多数类降至与少数类相同规模，GLM预测出26例真正欺诈案件（但同时将560例合法案件误报为欺诈）；混合方法则结合了两者。在指标选择方面，研究人员强调不应仅依赖准确率，而应当采用精确率、召回率和F1分数等分别衡量不同维度的模型性能。类别加权作为一种算法层面的替代方法，通过直接赋予少数类更高的损失权重来引导模型关注，其优势在于不改变原始数据分布。
**（三）特征工程**
对于数值型变量，研究人员介绍了三种特征工程方法。多项式变换可通过引入BMI的二次项来捕捉体重与疾病发病率之间的抛物线关系，这对于无法自主学习非线性关系的GLM建模尤为重要。三角函数变换（正弦和余弦变换）能够使模型学习周期性模式，如索赔需求的年度周期波动。分箱法将连续变量转化为有序分组，例如将保额（sum assured）按照常见聚集区间（如0-5万、5万-10万等）划分，可有效降低噪声并管理异常值。对于类别型变量，独热编码和哑变量编码在类别数量较多时会显著增加特征维度，而目标编码使用各类别对应目标变量的均值进行编码，虽可降低维度，但存在目标泄漏（target leakage）风险，可采用交叉验证方法加以缓解。
在特征交互检测方面，研究人员展示了利用梯度提升机（GBM）自动识别交互项的方法：首先构建仅含主效应的基线模型，再训练GBM来预测基线模型的残差，从而识别显著的交互效应。研究结果表明，年龄与吸烟状况的交互项重要性远高于其他交互项，将其纳入可加模型后可清晰观察到吸烟者超额死亡率随年龄增长而上升的趋势，这与持续死亡率调查（CMI，Continuous Mortality Investigation）的经验观察结果一致。
**（四）模型设计**
研究人员系统阐述了两种建模文化。数据建模文化（传统统计思维）关注给定输入变量X条件下输出变量Y的条件分布，代表工具包括线性回归、逻辑回归和Cox生存模型，其优势在于高可解释性，但依赖于较强的分布假设。算法建模文化（工程式机器学习思维）则聚焦于利用X预测Y的预测性能，代表工具包括树模型和神经网络，其优势在于灵活性高、可捕捉复杂关系，但解释性较差。工作组提出了“两全其美”的思路：一方面利用ML算法改进GLM，例如通过GBM检测交互效应和可视化非线性关系来确定需要添加的多项式项；另一方面使ML模型更具可解释性，例如利用LightGBM和XGBoost支持的交互约束和持续训练功能，采用两步法构建更具解释性的GBM——首先禁止任何交互以建立仅含主效应的基础模型，继而通过持续训练加入成对交互项，最终获得模型趋势清晰、可解释性更强GBM。
**（五）模型后诊断**
后诊断环节旨在评估模型的可靠性和性能，确保模型不仅在训练数据上表现良好，在未见过的新数据上同样稳健。A/E（实际/预期）比值图是寿险和健康险精算师评估拟合优度的传统工具，通过将实际经验值与模型预测值按某一特征（如年龄）进行可视化对比，能够直观地识别模型在某些特征区间内的拟合偏差。双重提升图（double lift graph）通过将数据按新旧模型预测值之比进行分段，比较两个模型对实际观测值的追踪效果，从而判断哪个模型更优。学习曲线通过绘制训练集和验证集的偏差损失随模型复杂度（如树的数量）的变化趋势，可有效诊断模型的过拟合和欠拟合问题。
**（六）模型可解释性**
研究人员从监管合规、建立利益相关方信任、减少偏见与歧视风险、客户解释以及风险管理等多个角度论证了模型可解释性的重要性。在具体技术方面，置换重要性通过随机打乱某个特征值并测量模型预测性能的下降程度来衡量该特征的贡献度，该方法适用于任何模型类型。对于GBM，也可直接通过模型训练过程中添加变量时带来的改进来衡量特征重要性，并利用由此获得的特征排序来构建更简洁、可解释的传统模型（如GLM）。SHAP值基于合作博弈论的概念，通过计算每个特征对模型预测的边际贡献来提供统一的解释性度量，其可视化图表可以清晰展示不同特征值的变化如何影响模型预测结果。
**（七）模型因果关系解释——Bradford-Hill标准**
研究人员引入了流行病学领域广泛使用的Bradford-Hill九项标准，用于评估模型检测到的统计关联是否具有因果性。该九项标准包括：关联强度（效应量越大，因果可能性越高）；一致性（在不同人群中均能观察到相同关联）；特异性（暴露因素导致特定疾病）；时序性（暴露必须先于结果）；生物学梯度（暴露剂量与效应之间存在梯度关系）；合理性（存在可信的生物学机制）；连贯性（不与已知事实相矛盾）；实验（可通过改变暴露水平来验证效应变化）；类比（类似因素应产生类似效应）。研究人员以吸烟与肺癌的关系为例，指出在缺乏吸烟信息的数据集中，可能错误地将咖啡饮用与肺癌关联起来，这正说明了混淆因素对因果推断的潜在威胁。在保险实践中，类似的问题同样存在——例如水平保费保单通常具有较高的吸烟率，如数据中缺失吸烟信息，则部分由吸烟导致的超额死亡可能被错误归因于水平保费保单本身。
**五、讨论与结论**
工作组强调，该框架的提出标志着在健康与护理精算领域系统化应用数据科学方法的一次重要尝试。尽管框架未能涵盖全部相关主题，且生成式人工智能和大语言模型因时机尚不成熟而被排除在范围之外，但研究人员期望该框架能够提升分析的透明度、可重复性和全面性，不仅为精算分析项目的实施提供支持，也能为报告撰写和同行评审提供结构化指引。工作组在确定框架范围时面临了若干挑战，其中一个核心问题是数据科学领域技术迭代迅速，当前的框架内容可能随时间推移而逐渐过时。英国教育部两年前发布的报告指出，金融和保险行业是受人工智能冲击最大的行业之一，这进一步凸显了该领域持续更新的紧迫性。在跨学科合作方面，研究人员从流行病学、软件工程等其他领域的方法论中获取了显著收益，并发现该领域的系统性框架工作迄今尚属空白，这坚定了工作组推动该框架建设的信心。研究结论表明，通过将结构化的清单式框架与多学科方法相结合，健康与护理精算师能够更系统、更可靠地将数据科学技术应用于实际项目，从而在保持模型可解释性和合规性的同时，有效提升分析的预测力和因果推断质量。
