единици
1. Въведение в изкуствения интелект в актюерската наука: роли, граници, автентификация и поверителност 2. Моделиране на щети: Дискриминация по честота-сериозност и анализ, поддържан от изкуствен интелект 3. Резервен (провизионен) акаунт: Проверка с IBNR, верижна стълба и изкуствен интелект 4. Ценообразуване и класификация на риска: GLM, тарифиране и изкуствен интелект 5. Сметки за живот и пенсиониране: смъртност, рента и пасив 6. Подготовка на данни и проектиране на функции: работа с актюерски данни с изкуствен интелект 7. Анализ на сценария и стрес тестване: Управление на несигурността 8. Платежоспособност II, капиталова адекватност и валидиране на модела 9. Отчитане и комуникация: актюерски доклад, представяне на ръководството и регулаторен език 10. Етика, дискриминация, поверителност и професионална отговорност 11. Актюерски работен процес от край до край, интегриране на AI и надеждност за бъдещето
единица 1 / 11

Въведение в изкуствения интелект в актюерската наука: роли, граници, автентификация и поверителност

Печалби:

  • Възможността да се разграничи къде в актюерския работен процес (подготовка на данни, генериране на кодове, изготвяне на отчети, интерпретация на сценарии) изкуственият интелект спестява реално време и защо решения като премия/провизия/капитал са оставени на компетентния актюер, в зависимост от нивото на риска на задачата.
  • Възможност за прилагане на дисциплина, която проверява всеки резултат от ИИ чрез стъпките на свързването му с процедурен източник, независимо преизчисляване и тестването му с актюерски аргументи.
  • Анонимизиране на политика, щети и здравни данни в обхвата на KVKK/поверителност и придобиване на навик за избор на безопасни превозни средства, които не използват данни в обучението на модели

В застрахователна или пенсионна компания всеки месец се произвеждат стотици бъдещи числа: колко премия трябва да платим за тази група полици? колко минали щети все още не са докладвани; Каква е стойността на пенсиите, които ще плащаме днес след 30 години? Ако дойде лоша година, ще оцелее ли компанията? Професията, която отговаря на всички тези въпроси, е актюер. Актюерът е специалист, който измерва, оценява и докладва застрахователни и пенсионни рискове, използвайки вероятност, статистика и финансова математика; Всяка цифра, която произвежда, пряко засяга финансовия баланс на компанията, правата на застрахованите и доверието на одитора. Тук се намесва изкуственият интелект.

Изкуственият интелект (AI или накратко AI – компютърни системи, които могат да генерират текст, да пишат код, да разпознават модели и да обобщават данни като хората) намалява повтарящите се и отнемащи време части от актюерската работа до минути: писане на код за почистване на данни, превод на сметка в Python, изготвяне на актюерски доклад, обяснение на сложно разпределение на обикновен език. Въпреки това, същият AI може също така да състави уверено число, като например „честотата на щетите ви е 8 процента“, без изобщо да вижда вашите данни. Първата част от този модул не е въведение в софтуера; Целта му е да изясни къде да поставите AI във вашия актюерски бизнес и къде да не го поставяте изобщо.

Нека изложим основния принцип от самото начало: Изкуственият интелект е помощник, а не актюер. Отговорността и окончателното одобрение на финансово критични решения като премии, провизии (резерви), капитал и пасиви принадлежат на компетентния, назначен и упълномощен подписал актюер. Непроверен резултат от AI е толкова рискован, колкото и неподписан актюерски доклад.

Слоевете на актюерския бизнес и мястото на ИИ

Разделянето на актюерската работа на три слоя улеснява правилното поставяне на AI. Техническият/изчислителен слой е мястото, където се генерира числото: обработка на данни, изграждане на модел, отчитане на премии и резерви. Разсъждаващият слой е мястото, където се тълкува числото: кое предположение да изберем, кой коефициент на подобрение да коригираме ръчно, колко сме уверени в тази оценка. Слоят на отговорност е мястото, където се прави подписът: докладът отива до регулатора, решението се представя на ръководството, актюерът е законният собственик на резултатите. AI е много мощен в първия слой, само спомагателен във втория и изобщо не е в третия.

Нека дефинираме няколко основни термина от самото начало. Премията е цената, платена от застрахования в замяна на риск. Щета (претенция) е щетата, претърпяна от застрахования и изплатена от компанията. Провизия/резерв е парите, заделени днес за искове, дължими в бъдеще. Задължението е настоящата стойност на бъдещия дълг на компанията към притежателите на полици. Експозицията е единицата, която измерва степента на риска (например превозно средство, застраховано за една година = 1 превозно средство-година). Ще обясним тези понятия едно по едно в следващите раздели; Засега знайте това: AI ви дава план, код и анализ за всички тези концепции, но вие създавате окончателния проблем и подпис.

Следната таблица обобщава ролята и нивото на риск на AI по мисии:

Мисия

Роля на AI

Ниво на риск

Кой одобрява

Почистване/кодиране на данни

генератор на кодове

ниско

Актюер / анализатор на данни

Проект на отчет и резюме

генератор на скици

ниско

актюер

Разпределение/описание на метода

урок, обобщение

ниско

актюер

Модел честота-сериозност на щетите

Конструктор на модели, чернова

среден

старши актюер

IBNR / резервна сметка

проект на сметка

високо

Отговорен актюер

Ценообразуване / тарифа

Скица на модела

високо

Ценообразуващ актюер + съответствие

Капитал (SCR) / пасив

спомагателен вход

много високо

Назначен актюер + ръководство

Имайте предвид един ред в тази таблица: с нарастването на риска ролята на ИИ се свива и актюерското одобрение нараства.

Защо "проверката" е сърцето на този бизнес

Езиковите модели на изкуствения интелект изглеждат сигурни в отговора си, но може и да не са сигурни. На технически език това се нарича халюцинация: това е измислянето от модела на несъществуваща информация в плавно изречение, точно както ако е истина. За един актюер това е смъртоносен капан. Моделът може да произведе число за вас като „съотношението загуба/премия на този портфейл е 72 процента“; Той обаче никога не е виждал вашите данни и това число е напълно измислено. Или може да каже името на таблицата на смъртността като "TRH-2020"; Такава таблица обаче няма. Тъй като той казва и двете с еднаква плавност, единственото нещо, което разделя правилното от грешното, са вашите актюерски познания и навик за проверка.

Дисциплината за проверка се състои от три стъпки:

  1. Връзка към метод и източник: Разчитайте на вашите собствени данни и официални източници за числа, а не на паметта на AI. Вземете компендиума на AI като отправна точка за формули, разпределения и регулаторни статии; след това потвърдете от стандартни актюерски източници (учебник, законодателен текст, институционална процедура). Използвайте AI, за да интерпретирате данни, а не да ги помните.
  2. Независимо преизчисляване: Независимо проверявайте всеки числов резултат, коефициент и съотношение, които AI произвежда. Възпроизвеждайте настояща стойност, фактор на растеж, обща сума сами или с проверена електронна таблица.
  3. Тест с актюерска преценка: Тествайте с експертно око дали резултатът противоречи на фактите на място (поведение на портфейла, инфлация, законодателство, минал опит). „Защо този коефициент излезе като 1,45, а не като 1,05?“ Винаги задавайте въпроса.
Внимание: Подписването на резервна цифра или график на премията, изготвен от AI, без да се проверява, е като публикуване на неподписан актюерски доклад. Само защото изходът е гладък и подреден не е точен.

Поверителност: политиката и данните за щетите са лични данни

Данните за правилата и исковете включват самоличност, контакт, здравна и финансова информация. Някои от тях са специални категории лични данни в обхвата на KVKK (Закон за защита на личните данни) в Турция и GDPR в Европа; По-специално, диагностичната информация в здравното и животозастраховането е обект на най-висока защита. Сериозно нарушение е поставянето на името на застрахования, TR ID номер, номер на полица и диагноза върху публично превозно средство с изкуствен интелект. Същата чувствителност се прилага към данни от портфейла, които са търговска тайна (таблици на премии, разпределение на загубите, условия на презастраховане).

Правилото е просто: анонимизирайте данните и не споделяйте ненужни. „54-годишен мъж, анамнеза за сърдечно заболяване“ вместо „Ахмет Йълмаз, 54, полица 2024-88213, миокарден инфаркт“; Споделяйте групирани/обобщени таблици вместо отделни записи. Повечето актюерски анализи се правят с вече агрегирани данни (възрастова група, тип покритие, година на развитие); Това едновременно защитава поверителността и опростява анализа. Ако е възможно, изберете корпоративни инструменти, които имат споразумение за обработка на данни и не използвайте вашите данни в обучението на модели.

Съвет: В актюерската работа AI често получава обобщена/обобщена таблица, а не необработен запис. Таблица като "таблица 3: възрастова група × покритие × средна щета" няма лични данни, но всичко необходимо за анализ.

три мини калъфа

Случай 1 — Безопасна и ефективна употреба. Помощник-актюер ще прекара 2 дни в ръчно почистване на 40 000 реда данни за искове. Той обясни структурата на данните (имена на колони, пример 5 анонимни реда) на AI ​​и поиска код за почистване на Python. AI създаде чернова на код за 15 минути; Актюерът прочете кода ред по ред, поправи две логически грешки (отрицателните щети трябваше да бъдат разгледани отделно, вместо да бъдат изтрити) и го пусна на собствените си данни. Продължителност: половин ден вместо 2 дни. AI написа кода, актюерът го провери и го пусна.

Случай 2 — Прихващане на непроверени номера. Един служител попита YZ: „Какво е комбинираното съотношение на нашия застрахователен клон?“ AI уверено даде число от "около 104 процента", въпреки че нямаше достъп до никакви данни. Служителят постави това в своята презентация за управление; действителният процент беше 97 процента. Разликата доведе до представяне на печеливш клон като загуба и неправилно решение за увеличение на цената. Грешка: Изчакване на индикатор от AI, без да му се дават данни.

Случай 3 — Нарушаване на поверителността. Актюер зареди Excel, съдържащ пълното име, лична карта и здравна декларация на кандидатите за животозастраховане в публичен AI инструмент и каза „маркирайте рисковите“. Данните отидоха на външен сървър; Възникна преглед на KVKK и риск за репутацията. Правилният начин беше да премахнете името и личната карта и да споделите само възраст, пол, размер на покритие и анонимни рискови фактори.

Слаба подкана / Силна подкана

Слаба подкана:

Кажете ни честотата на загубите на нашия портфейл тази година и подходящата премия.

Това твърдение е погрешно: AI не получава данни, така че може да отговори само на въпроса за „честота“ и „премиум“ с измислени числа. Какъв клон, какъв период, каква експозиция е ясно.

Мощна подкана:

Вашата роля: асистент за анализ, подпомагащ актюер. Задача: Помогнете ми да интерпретирам АНОНИМНАТА обобщена таблица по-долу. Данни (застраховка, 2024 г., без провинция/име): - Експозиция: 12 400 автомобилни години - Брой искове: 1 612 - Общо изплатени искове: 48 900 000 TLI искам: 1) Намерете честотата на щетите (брой/експозиция) и средно изчислете тежестта на щетите, покажете формулата. 2) Изчислете рисковата премия (честота × тежест). 3) Напишете междинните стъпки, за да мога да проверя всяко число ръчно. Не си измисляйте; Просто използвайте числата, които ви дадох. Ако нещо липсва питайте.

Това искане е силно, защото предоставя данни анонимно, изисква формули, изисква междинни стъпки и забранява фабрикуването.

Често срещани грешки

  • Искане на номера без даване на данни. AI ​​не разполага с вашето портфолио в паметта си; Всеки номер, който дава, е фалшив. Първо предоставете анонимни данни, след това поискайте акаунт.
  • Подписване на изхода без проверка. Течната и подредена диаграма не означава, че е точна. Възпроизвеждайте всяко число независимо.
  • Поставяне на лични данни в необработен вид. Име, номер на лична карта, номер на полица и диагноза никога не се споделят. Анонимизирайте и използвайте агрегати.
  • Оставете AI да избере метода, а не да го поставя под въпрос. „Кой метод да използвам?“ Отговорът на въпроса е предложение; окончателният избор зависи от актюерска преценка и законодателство.
  • Грешка AI за източник на законодателство. Моделът може да съставя законодателни членове и имена на таблици. Потвърдете от официалния текст.

В обобщение

Изкуственият интелект е мощен помощник, който ускорява техническите и повтарящи се части на актюерската работа; пише код, създава чернови, обяснява. Но отговорността за решенията за премии, провизии, капитал и задължения се носи от компетентния актюер. Всеки изход се валидира чрез три стъпки: обвързване с метод/източник, независимо преизчисляване, тест с актюерски аргументи. Данните винаги са анонимизирани и ненужните не се споделят. Непроверен резултат от AI е толкова рискован, колкото и неподписан доклад.

Задача за приложение

Изберете клон, в който работите (или предполагате). Подгответе напълно анонимна и обобщена мини таблица за този клон (експозиция, брой искове, обща щета). Адаптирайте „Мощната подкана“ по-горе към вашата собствена таблица и я предайте на инструмент с изкуствен интелект. Преизчислете честотата на връщане, тежестта и рисковата премия ръчно (с калкулатор) и сравнете с резултата на AI. Ако откриете разлика, отбележете защо.

контролен списък

  • [ ] Данните, които предоставям на AI, анонимни и обобщени ли са? Има ли лична/лична информация?
  • [ ] Преизчислих ли всеки цифров изход независимо?
  • [ ] Приех ли избора на метод/предположение като предложение и сам ли го реших?
  • [ ] Потвърдих ли законодателството и препратките към таблици от официалния източник?
  • [ ] Знам ли дали инструментът, който използвам, използва данни в обучението на модели?
  • [ ] Този изход чернова ли е или случайно съм го третирал като окончателен?