Печалби:
- Способност за обяснение на актюерски концепции като честота на загубите, тежест на щетите и адекватност на премията с изкуствен интелект и изготвяне на проект за анализ
- Възможност за тестване на резултатите от модела за ценообразуване, качеството на данните и предположенията спрямо независими счетоводни и актюерски принципи
- Способност да се разбере, че окончателните тарифни и технически решения за осигуряване са отговорност на компетентни актюери и че изкуственият интелект е само помощен инструмент
Цената на застраховката не е случайна; Изчислява се математически. Актюерството (експертната област в застраховането, която измерва риска с вероятност и статистика и установява баланса на премия, провизия и покритие) отговаря на въпроса „какво ще ни струва средно този риск и как можем да го покрием със справедлива премия?“ Актюерът (компетентният експерт, който прави това изчисление и носи юридическа отговорност) обединява данните за щетите, тенденциите и предположенията и определя тарифата (ценова скала) и техническите резерви (парите, заделени за бъдещи искове). Изкуственият интелект (софтуер, който научава модели от данни и генерира текст, описания и очертания) е мощен помощник в тази тежка аналитична работа: обясняване на концепции, обобщаване на данни, изготвяне на анализ, предлагане на код и формула. Но актюерското решение носи подпис и отговорност; Изкуственият интелект не може да направи този подпис. В този модул ще научите как да обяснявате и анализирате основни актюерски концепции с изкуствен интелект и как да тествате изхода спрямо независими изчисления и актюерски принципи.
Основни понятия: Честота, интензивност и премиална адекватност
Три концепции формират гръбнака на ценообразуването:
- Честота на исковете: Броят на исковете за полица (или единица) за даден период. Например, ако има 45 щети годишно в 1000 автомобилни застрахователни полици, честотата е 0,045 (т.е. 4,5%).
- Сериозност на щетите: Средна сума, платена за иск. Ако общо 3 150 000 TL са платени за 45 щети в същия портфейл, тежестта е 70 000 TL.
- Очаквани разходи за щети (рискова премия): Честота × тежест. В примера 0,045 × 70 000 = 3150 TL. Това е очакваната цена на чиста загуба на полица; Брутната премия се формира, като се добавят разходите, комисионните и маржа на печалбата.
- Адекватност на премията: дали събраната премия е достатъчна за покриване на очакваните щети и разходи. Недостатъчният бонус поставя компанията на загуба; Прекомерната премия създава неконкурентни и несправедливи цени.
AI е много полезен при обясняването на тези понятия, извличането на обобщена честота/интензивност от набор от данни и очертаването на стъпките за анализ. Винаги обаче трябва да преизчислявате числения резултат.
Съвет: Изкуственият интелект да обясни актюерска концепция „с числен пример, сякаш я обяснява на ученик от 10 клас“ е много полезен както при обучението на екипа, така и при обяснението на клиента. Но проверете числото: дори умножението на модела може да го обърка.
Къде стои изкуственият интелект в актюерството
Червената линия в актюера е ясна: окончателната тарифа, техническата обезпеченост и решението за адекватност на премията е отговорност на компетентния актюер. AI помага при следните задачи: изясняване на концепцията, обобщение на данните, схема за проучвателен анализ, предложение за формула/код, правене на получения текст четим. Той не може да има последната дума по следните въпроси: одобряване на тарифата, деклариране на адекватност на предоставянето, приемане на предположения за окончателни. Тъй като тези решения засягат пряко както финансовото здраве на компанията, така и правото на клиента на справедлива цена и са предмет на законодателството (SEDDK – Регулиране на застраховането и частното пенсионно осигуряване и разпоредби на Агенцията за надзор).
Внимание: Тарифа или тарифа, предложена от изкуствения интелект, никога няма да бъде публикувана без независимо тестване на качеството на данните и допусканията. Грешно предположение (напр. игнориране на въздействието на инфлацията) може да застраши целия портфейл.
Стъпка по стъпка: Проект на актюерски анализ, поддържан от AI
- Анонимизирайте и идентифицирайте данните. Няма лични данни; само обобщени числа. Посочете период, портфейл и тип обезпечение.
- Изяснете концепцията и метода. Помолете AI да очертае стъпките на анализа на честотата/интензивността.
- Подлагайте на съмнение качеството на данните. Има ли някакви ефекти от липсващи данни, извънредни стойности, несъответствия на периоди, IBNR (искове, които все още не са докладвани)?
- Напишете предположенията ясно. На какви предположения се основават инфлацията, тенденцията, факторите за развитие?
- Изчислете резултата независимо. Възпроизвеждайте честота, интензивност и рискова премия с вашата собствена електронна таблица.
- Тествайте и потвърдете с актюерски принцип. Компетентен актюер оценява и подписва по отношение на адекватността на премията, справедливостта и законодателството.
три мини калъфа
Случай 1 — Улавяне на грешно предположение. Помощник-актюер получи проектоанализ от изкуствения интелект за тарифата на автомобилната застраховка. Изкуственият интелект взе средната тежест на щетите от последните 3 години като 62 000 TL и изчисли рисковата премия. Актюерът разбра, че насилието не е коригирано спрямо инфлацията до настояща стойност: с текущите разходи за ремонт на превозни средства, насилието всъщност беше ~$89 000. Тази корекция увеличи рисковата премия с 43%. Без независим контрол тарифата би била сериозно неадекватна.
Случай 2 — Изкривяване на отклонението. Общо 500 щети в едно портфолио изглежда възлизат на 40 000 000 TL; но 22 000 000 TL от това са от един-единствен голям пожар. Изкуственият интелект обобщи средното насилие като 80 000 TL. Актюерът оцени отделно тази единична голяма щета (защото не се повтаря всяка година); Средната стойност на "нормалните" щети беше ~36 000 TL. Разделянето на отклонението направи тарифата реалистична.
Случай 3 — Проверка на справедливостта. В проект за ценообразуване на здравно осигуряване изкуственият интелект предложи много високи увеличения на определена възрастова група. Актюерът установи, че препоръката идва само от малка и шумна извадка (малък брой искове); Не беше статистически надеждно. Освен това, това е в противоречие с принципа за справедливо ценообразуване, изискван от законодателството. Актюерът първо направи изчисление на надеждността с по-обширни данни и след това взе решение.
Четири подкани за копиране
1) Обяснение на концепцията (за обучение/клиент):
Действайте като актюерски инструктор. Обяснете понятията „честота на загубите“, „сериозност на щетите“ и „рискова премия“ стъпка по стъпка с един последователен числов пример (напр. 1000 полици, 45 иска, 3 150 000 TL общо плащане). Показвайте формулата и междинния резултат на всяка стъпка. Използвайте прост и разбираем език.
2) Скелет на черновата на анализа:
Следното очертава стъпките на анализ на честотата и тежестта за обобщени данни за искове (без лични данни): [период, брой полици, брой искове, общо плащане] На всяка стъпка: посочете какво се изчислява, какви предположения са необходими, какъв риск за качеството на данните съществува (липсващи данни, извънредни стойности, IBNR, инфлация). Ще преизчисля числения резултат; вие настройвате метода.
3) Качество на данните и въпросник на предположенията:
Критикирайте следния проект на анализ от гледна точка на старши актюер: [поставете чернова] Попитайте: Насилието коригирано ли е спрямо инфлацията? Премахнати ли са извънредните стойности? Надеждна ли е пробата? Взет ли е предвид IBNR? Какво е предположението за тенденция? Избройте всяка слабост под „РИСК“ с предложение за корекция.
4) Опростяване на резултатния текст:
Преобразувайте следния проверен резултат от анализ в просто резюме за мениджър, който не е актюер: [поставете резултат]Не променяйте числата, добавете нови числа. Посочете ясно несигурностите и предположенията. Добавете бележка: „Окончателното тарифно решение подлежи на одобрение от компетентния актюер.“
Слаба подкана / Силна подкана
Слаб: "Изчислете премията за автомобилна застраховка с тези данни и напишете тарифата."
Проблем: Заявена е директна тарифа (червена зона); без предположения, без качество на данните и без валидиране. Моделът се вписва в ненадеждна скорост от шумни данни.
Силно: „Начертайте стъпките на анализа на честота-интензитет; уточнете предположението и риска за качеството на данните на всяка стъпка. Ще изчисля числения резултат. Не вземайте решение за тарифата.“
Защо е добре: AI установява метода, актюерът поддържа изчислението и решението; предположенията стават видими.
сравнителна диаграма
стъпка
AI роля
Актюерска роля
Риск
Обяснение на концепцията
Обяснява, примери
Потвърждава точността
грешен пример
Обобщение на данните
инертни материали
Проверява източника
Изкривяване на извънредни стойности
Списък с предположения
Препоръчва
приемам/отхвърлям
Липсващо/неправилно предположение
Изчисляване на рисковата премия
чернова на формула
Независими сметки
Грешка в акаунта
Решение за тарифа/провизия
—
Решава и подписва
Недостатъчна премия
Често срещани грешки
- Директно получаване на броя на изкуствения интелект. Моделът може дори да направи умножението/събирането неточно; преизчислете всеки резултат.
- Прескачане на инфлацията и корекция на тенденцията. Установяването на тарифи без пренасяне на миналото насилие в настоящето ще навреди на портфейла.
- Смесване на отклонението със средната стойност. Една голяма повреда подвежда цялата тарифа; Оценете отделно.
- Разчитайки на малка извадка. Съотношението от малък брой щети е ненадеждно; Изисква се изчисление на кредитоспособността.
- Игнориране на справедливостта. Противно на закона е да се предлага несправедливо повишение на група въз основа на статистически шум.
В обобщение
В актюерската работа изкуственият интелект обяснява концепции, обобщава данни, очертава анализ и предлага формули; но не взема решение относно тарифата, провизията и адекватността на премията. Използвайте правилно концепциите за честота, интензивност и рискова премия; въпрос за качество на данните (отклонение, IBNR, инфлация, надеждност на извадката); изчислявайте всяко число самостоятелно; Напишете предположенията ясно. Окончателното решение е отговорност на компетентния актюер и е предмет на разпоредбите на SEDDK.
Задача за приложение
Генерирайте обобщена честота и сериозност с изкуствен интелект от набор от данни за щети, който имате (за целите на тестването, обобщени). След това направете сами същото изчисление в електронна таблица. Обърнете внимание на разликата между двата резултата; Ако има разлика, намерете причината (инфлация, отклонение, грешно умножение). Критикирайте предположенията си с подкана №3 и идентифицирайте поне два риска за качеството на данните.
контролен списък
- [ ] Използвах само обобщени, нелични данни.
- [ ] Сам преизчислих честотата, интензитета и рисковата премия.
- [ ] Приложих корекция на инфлация/тенденция.
- [ ] Оцених отделно отклоненията.
- [ ] Поставих под съмнение надеждността на извадката.
- [ ] Написах ясно предположенията.
- [ ] Оставих окончателното решение за тарифа/провизия на компетентното актюерско одобрение.