本文提出了一种知识驱动的嵌入方法，用于处理保险精算模型中高基数分类变量的数值化表示问题。分类特征在车险、财产险定价中普遍存在，如车辆型号、邮政编码、地理区域等，但传统独热编码面临维度爆炸、类别间关系缺失等局限。
方法核心：将分类变量的每个类别视为图节点，依据领域知识构建边（如地理相邻性、K近邻），再使用Node2Vec图嵌入技术将节点映射为低维稠密向量。以马萨诸塞州351个城镇的车险数据为例，构建地理邻近图后生成的嵌入向量在聚类分析中自然形成8个风险集群，与空间结构高度吻合。
应用场景一：风险分类。在Logistic回归中加入城镇嵌入聚类后，模型AUC从0.548提升至0.571，测试集AUC达0.566，优于独热编码（0.568但参数激增）和直接嵌入（0.589但可解释性弱）。聚类变量回归系数显著，证明地理位置蕴含的风险信息被有效捕获。
应用场景二：新区域定价。模拟保险公司进入陌生市场场景——训练集包含300个城镇，测试集为剩余51个未见过的城镇。模型无法使用独热编码（新类别无历史数据），而嵌入方法通过图结构的空间关系为新区块推断风险特征。测试集AUC从基准的0.544提升至0.579，且聚类后的简化模型（AUC 0.556）兼顾了精度与可解释性。
结论：图嵌入方法为保险精算提供了兼顾预测精度、可解释性与新类别泛化能力的分类特征处理新范式，对地理定价、新产品区域拓展等场景具有实用价值。
发布者：保险日报，转转请注明出处：https://www.insurdaily.com/archives/6777.html
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