Automated Extraction of Insurance Policy Information

This thesis investigates Natural Language Processing (NLP) techniques to extract relevant information from long and unstructured insurance policy documents. The goal is to reduce the amount of time required by readers to understand the coverage within the documents. The study uses predefined insurance policy coverage parameters, created by industry experts to represent what is covered in the policy documents. Three NLP approaches are used to classify the text sequences as insurance parameter classes. The thesis shows that using SBERT to create vector representations of text to allow cosine similarity calculations is an effective approach. The top scoring sequences for each parameter are assigned that parameter class. This approach shows a significant reduction in the number of sequences required to read by a user but misclassifies some positive examples. To improve the model, the parameter definitions and training data were combined into a support set. Similarity scores were calculated between all sequences and the support sets for each parameter using different pooling strategies. This few-shot classification approach performed well for the use case, improving the model’s performance significantly. In conclusion, this thesis demonstrates that NLP techniques can be applied to help understand unstructured insurance policy documents. The model developed in this study can be used to extract important information and reduce the time needed to understand the contents of an insurance policy document. A human expert would however still be required to interpret the extracted text. The balance between the amount of relevant information and the amount of text shown would depend on how many of the top-scoring sequences are classified for each parameter. This study also identifies some limitations of the approach depending on available data. Overall, this research provides insight into the potential implications of NLP techniques for information extraction and the insurance industry. Teknisk-naturvetenskapliga fakulteten, Uppsala universitet. Utgivningsort Uppsala/Visby. Handledare: Frank Kody, Ämnesgranskare: Davide Vega D’Aurelio, Examinator: Elísabet Andrésdóttir Populärvetenskaplig sammanfattning Över 96% av Sveriges befolkning har enligt Konsumentverket en hemförsäkring. Det är däremot inte alltid enkelt att förstå vad ens hemförsäkring täcker, trots att villkorsdokumenten finns lättillgängliga på försäkringsbolagens hemsidor. Dokumenten är ofta långa och använder ett fackligt språk med juridiska termer och specifika undantag som kan vara svåra att upptäcka. Insurely, ett teknikföretag inom försäkringsbranschen, har genomfört konsumentundersökningar i Sverige och Frankrike som visar att ungefär hälften av respondenterna inte helt förstår vad som ingår i deras hemförsäkring. Det kan även vara svårt att förstå vad som ingår i en hemförsäkring på grund av att olika försäkringsbolag beskriver skydden på olika sätt och har olika villkor för varje skydd. Detta gör det framför allt svårare att jämföra olika försäkringar och hitta den som passar bäst utefter behov. Insurely arbetar bland annat med att standardisera försäkringsvillkor för att göra det lättare att jämföra försäkringar. Företaget har skapat en lista med 34 "försäkringsparametrar", som beskriver de olika delar av en hemförsäkring som kan ingå, till exempel "Brandskydd" och "Reseskydd". Varje försäkringsparameter har en kortfattad definition som förklarar vad den innebär. Genom att jämföra försäkringar utifrån vilka försäkringsparametrar som ingår, kan konsumenter enklare fatta ett beslut om vilken försäkring som passar deras behov bäst. För att standardisera informationen som finns i varje försäkringsbolags omfattande villkorsdokument krävs det mycket tid och försäkringsexpertis från Insurelys sida. Detta är problemet som denna masteruppsats behandlar att automatisera tolkningen av informationen i försäkringsdokumenten, för att avgöra om en viss försäkringsparameter ingår eller inte. Målet med arbetet är att använda tekniker från forskningsområdet Natural Language Processing (NLP) för att extrahera de meningar eller stycken av text från svenska hemförsäkringsdokument som är viktiga för att förstå vilka av försäkringsparametrarna som ingår i dokumentet. Syftet är att spara tid och underlätta för den som arbetar med att standardisera innehållet i försäkringarna och därigenom göra det lättare för konsumenter att förstå sina egna och andras försäkringar. Först och främst påbörjades arbetet med att strukturera upp dokumenten i textsekvenser, indelade i meningar eller stycken som hörde ihop i dokumenten. Sedan utforskades olika metoder för att klassificera dessa textsekvenser baserat på försäkringsparametrarna, dvs. bestämma vilka sekvenser som var relevanta för vilka parametrar. En första metod för att klassificera textsekvenser från dokumenten var att söka efter specifika nyckelord som var kopplade till försäkringsparametrarna. Därefter bestämdes om en textsekvens indikerade att en viss parameter ingick i försäkringen. Ett exempel på detta är användningen av nyckelorden "brand", "explosion", "sot" och "rök" för att indikera försäkringsparametern "Brand". Om något av dessa ord fanns i en textsekvens ansågs den vara relevant för parametern. Problemet med denna metod var att den kunde extrahera mer text än som fanns från början i ett dokument, eftersom en mening kunde anses vara viktig för flera parametrar samtidigt. En mer avancerad metod testades som visade mycket bättre resultat. Metoden byggde på liknande tekniker som den populära chattmodellen ChatGPT är byggd på, det vill säga