Aktüeryal veri bilimi, Türkiye'de bu konuyla ilgilenen neredeyse yok gibi, bu da Türkiye'de ilk aktüeryal veri bilimi hakkında yazı niteliğindedir desek yeridir, umarım daha çok kişi bu alanla ilgilenir. Aktüeryal veri bilimi, verileri değerli iş mantığına dönüştürmek için birlikte çalışan aktüerler ile veri bilimcileri ilgilendirir. Bu kadar basit. Yoksa öyle mi? Bir süre önce veri bilimcisi olarak adlandırılan bu büyüleyici yaratıkla bir araya gelme fırsatım oldu. Aynı zamanda hem etkilendim hem de kafam karıştı.

Niye ya?

Veri tasarımcısının veri tasarımına ve veri kırılmasına yönelik veri biliminin uygulamalı yaklaşımından çok etkilendim. Veri bilimcileri, Python ve R gibi dillerde hızlı programlama becerilerine sahiptir. Dikkat edin aktüerya ile uğraşanlar da bu programlarda ustadırlar. Veri bilimcileri ayrıca, kodlarını Azure ve AWS gibi daha güçlü bilgi işlem platformlarına doğru ölçeklendirme kabiliyetine sahiptir. Ve son olarak, aktüerler olarak, veri problemlerinin çözümünde veri bilimcinin “just-do” zihniyetinden birçok makine-öğrenme tekniği uygulayarak öğrenebiliyoruz.

 

Veri Bilimi Anlayışı - Kavramı


Aşağıdaki resme bir bakalım. Veri bilimcileri ve finans profesyonelleri ile (diğerleri arasında) çok disiplinli bir ekipte çalışanların anlayabileceği dört önemli kavrayışı özetlemektedir.

Aktüeryal Veri Bilimi

Verileri düşünün. Kantitatif problemleri çözerken, mali uzmanlar, formülleri doğru bir şekilde aldıkları zaman işi düşünmeye eğilimlidirler. Bunu düşünenler içi veri ikinci sırada geliyor. Ancak veri bilimcileri daha fazla veri merkezli bir yaklaşım tercih ediyorlar. Her zaman akılda tutulan verilerle başlarlar. Kalitesini sağlamak için sadece düzenli akıl kontrolleri yapmakla kalmaz, aynı zamanda verilerin yapısına da büyük ilgi gösterirler. Ayrıca, veriler hiper parametrelerin ayarlanması ve çapraz doğrulama tahminleri söz konusu olduğunda, büyük rol oynarlar.

Araç kutunuza uzanın. Eğer tek aletiniz bir çekiç ise o zaman sizin için her problem bir çivi gibi olur. Microsoft Excel ve Libre Office gibi elektronik tablo yazılımı, ad hoc hesaplamaları gerçekleştirmek için esnek araçlardır. Birçok finansal kurum ve danışmanlık firmasında bu araçlar, her türlü kantitatif analiz için temel araçlar olarak kullanılmaktadır. Bununla birlikte, geniş veri kümeleri üzerinde çeşitli karmaşık modellerin araştırılması, test edilmesi, paylaşılması, çoğaltılması ve dağıtılması söz konusu olduğunda, bu yaygın araçlar yetersiz kalmaktadır. Gelişim döngüsü boyunca tüm bu değişikliklerin takip edilmesi, katı bir programlama dili ve dağıtılmış bir sürüm kontrol sistemi ile en azından uygulamalı deneyim gerektirir.

Kısa geri bildirim döngülerini kucaklayın. Daha çok kuruluşların yeni anlayışlar elde etmek veya yenilikçi bir ürün geliştirmek için bir veri bilimi projesi başlatmaya karar vermesinden daha sık değildir. Son cevaba götüren yol belli bir süreye kadar öngörülebilir, ancak zaman zaman kesinlikle engebeli olacaktır. Bu nedenle geliştirme ekipleri, yolculuklarını “sprint” olarak adlandırılan kısa aralıklara ayırma eğilimindedir. İlk sprint için dağıtılabilir açık bir şekilde tanımlanmıştır. İlk sprint bittiğinde, bir takım değerlendirmesi yapılır. Sonuçlarına göre, bir sonraki sprint için hedefler ve çıktılar yeniden tanımlanır. Bu yaklaşımın avantajı, sürecin esnek olmasını ve gerektiğinde ayarlamalar yapılmasını sağlamasıdır. Büyük bir avantaj olarak, bu yaklaşım, ekibi prototiplerin nihai ürüne doğru evrim geçirdiğini açıkça gördüğü için motive eder.

Başarılarınızı paylaşın… ve başarısızlıklarınızı da. Finansal profesyoneller, meslektaşları ve takım arkadaşları ile bilgi paylaşımı söz konusu olduğunda farklı düşünürler. Diğer yandan veri bilimcileri, açıklık atmosferini kucaklamayı tercih ediyorlar. Yani ekip içi bilgi paylaşımının başarıların paylaşıldığı gibi başarısızlıklarında paylaşılmasını tercih ediyorlar. Bunun gelişime ve sonuca ulaşmada yeni yollar doğuracağını biliyorlar. Projenin başlangıcından itibaren, ekip üyesi fikirleri, kodları, başarıları ve başarısızlıkları paylaşır, yardım ve giriş için aktif olarak birbiri ile etkileşim halindedir..

Boşluğu kapatmak

Veri bilimcileri ile birlikte çalışmak bazen kafa karıştırıcı olabilir. İlk olarak, kelime dağarcığı “deep learning” ve “features” gibi süslü kelimelerle dolu gibi görünür. Bir istatistikçinin bakış açısından bakarsak, bunlar sırasıyla “multi-layer networks” ve “dependent variables” dır.

Aktüerler ilk önce modellerini tanımlarken kendilerini rahat hissettirirken... veri bilimcileri veriyi ve yapısını anlamaya başlar. Aktüerler Parametrik modelleri uygularken, veri bilimcileri temeldeki model varsayımlarını test etme konusunda oldukça pragmatik olma eğilimindedir (bazı aktüerler daha ziyade berbattır).

Büyük Soru : Aktüerler ve veri bilimcileri nerede buluşuyor?

Aktüerler, veri bilimcisinin duymak isteyemeyeceği soruları saptamakta oldukça iyidir. Eldeki veriler ilk önce seçilen modeli doğru-haklı çıkarır mı? Buna karşılık, veri bilimcisi bir bütün olarak verin sisteme girşinde, analizinde ve veriyle dans etmekte çok iyidir. Evet, aktüerler ve veri bilimcileri, verileri değerli iş mantığına dönüştürmek için yaratıcılığa ve nicel becerilere sahiptir. Öneri olarak bir aktüerin veri biliminide öğrenmesi gerekmektedir.

 

Sıradaki ne?

Yaklaşan makaleler aktüerler ve veri bilimcisi bir proje için takım oluşturmaya karar verdiğinde uygulanacak pratik kullanım durumlarını içerecektir. Olayı, veri bilimi topluluğunda ortak olan araçları kullanarak ortak finansal sorunları çözen küçük örneklerle birlikte kuracağız. Daha sonraki yayınlar, bu vakaları, algotrading, talep önleme ve talep üzerine sigorta gibi ilgili alanlara ölçeklendirecek ve böylece aktüeryal ve veri bilimi arasındaki boşluğu ortadan kaldırma zorluğunu ortadan kaldıracaktır.

Aktüeryal Veri Bilimi Hakkında Türkiye'de yazılan ve paylaşılan ilk yazıdır. 

 

Writer : Pieter Marres

Turkish Translation : Kaan Karaca

Yorumlar   

+1 # Actuary 26-11-2018 10:31
Aktüerya ile Veri Bilimi Türkiye'de daha olmasada yurt dışındaki ülkelerde ve büyük şirketlerde entegreli olarak uygulanmakta. Şu an bilindiği kadarıyla Allianz bunu yapmakta. Gelecek yazıları takipteyiz
Cevap | Alıntıyla Cevapla | Alıntı

Yorum ekle


Güvenlik kodu
Yenile