Gewinne:
- Fähigkeit, versicherungsmathematische Konzepte wie Schadenshäufigkeit, Schadensschwere und Prämienangemessenheit mit künstlicher Intelligenz zu erklären und einen Analyseentwurf zu erstellen
- Fähigkeit, Preismodellergebnisse, Datenqualität und Annahmen anhand unabhängiger Rechnungslegungs- und versicherungsmathematischer Grundsätze zu testen
- Fähigkeit zu verstehen, dass endgültige Tarif- und technische Rückstellungsentscheidungen in der Verantwortung kompetenter Aktuare liegen und künstliche Intelligenz nur ein unterstützendes Instrument ist
Der Versicherungspreis ist kein Zufall; Es wird mathematisch berechnet. Der Versicherungsmathematiker (das Fachgebiet im Versicherungswesen, das Risiken anhand von Wahrscheinlichkeiten und Statistiken misst und das Gleichgewicht zwischen Prämie, Rückstellung und Deckung festlegt) beantwortet die Frage: „Was kostet uns dieses Risiko im Durchschnitt und wie können wir es mit einer fairen Prämie abdecken?“ Der Aktuar (der kompetente Sachverständige, der diese Berechnung vornimmt und rechtlich verantwortlich ist) führt Schadensdaten, Trends und Annahmen zusammen und legt den Tarif (Preisstaffel) und die technischen Rückstellungen (Geldrückstellung für zukünftige Schadensfälle) fest. Künstliche Intelligenz (Software, die Muster aus Daten lernt und Texte, Beschreibungen und Gliederungen generiert) ist ein leistungsstarker Helfer bei dieser umfangreichen analytischen Arbeit: Konzepte erklären, Daten zusammenfassen, Analysen entwerfen, Code und Formeln vorschlagen. Aber die versicherungsmathematische Entscheidung trägt eine Handschrift und Verantwortung; Künstliche Intelligenz kann diese Signatur nicht erstellen. In dieser Einheit lernen Sie, wie Sie grundlegende versicherungsmathematische Konzepte mit künstlicher Intelligenz erklären und analysieren und wie Sie die Ergebnisse anhand unabhängiger Berechnungen und versicherungsmathematischer Grundsätze testen.
Grundkonzepte: Häufigkeit, Intensität und Prämienangemessenheit
Drei Konzepte bilden das Rückgrat der Preisgestaltung:
- Schadenshäufigkeit: Die Anzahl der Schadensfälle pro Police (oder Einheit) in einem bestimmten Zeitraum. Bei 45 Schadensfällen pro Jahr in 1.000 Kfz-Versicherungen beträgt die Häufigkeit beispielsweise 0,045 (also 4,5 %).
- Schadensschwere: Durchschnittlich gezahlter Betrag pro Schadensfall. Wenn für 45 Schäden im selben Portfolio insgesamt 3.150.000 TL gezahlt wurden, beträgt die Schwere 70.000 TL.
- Erwartete Schadenskosten (Risikoprämie): Häufigkeit × Schwere. Im Beispiel 0,045 × 70.000 = 3.150 TL. Dies sind die erwarteten reinen Verlustkosten pro Police; Die Bruttoprämie wird gebildet, indem Kosten, Provisionen und Gewinnspanne addiert werden.
- Angemessenheit der Prämie: Ob die eingenommene Prämie ausreicht, um erwartete Schäden und Kosten zu decken. Ein unzureichender Bonus bringt das Unternehmen in die Verlustzone; Überhöhte Prämien führen zu nicht wettbewerbsfähigen und unfairen Preisen.
KI ist sehr nützlich, um diese Konzepte zu erklären, eine Häufigkeits-/Intensitätszusammenfassung aus einem Datensatz zu extrahieren und Analyseschritte zu skizzieren. Allerdings müssen Sie das numerische Ergebnis immer neu berechnen.
Tipp: Ein versicherungsmathematisches Konzept durch die künstliche Intelligenz „an einem Zahlenbeispiel erklären zu lassen, als würde man es einem Schüler der 10. Klasse erklären“ ist sowohl im Teamtraining als auch bei der Erklärung gegenüber dem Kunden sehr nützlich. Aber überprüfen Sie die Zahl: Selbst die Modellmultiplikation kann zu Fehlern führen.
Wo steht künstliche Intelligenz in der Versicherungsmathematik?
Die rote Linie im Aktuar ist klar: Die endgültige Entscheidung über Tarif, technische Rückstellung und Prämienangemessenheit liegt in der Verantwortung des zuständigen Aktuars. KI hilft bei folgenden Aufgaben: Konzeptklärung, Datenzusammenfassung, explorative Analyseskizze, Formel-/Codevorschlag, Lesbarkeit des resultierenden Textes. Es kann in folgenden Angelegenheiten nicht das letzte Wort haben: Genehmigung des Tarifs, Feststellung der Angemessenheit der Versorgung, Anerkennung von Annahmen als endgültig. Denn diese Entscheidungen wirken sich unmittelbar sowohl auf die finanzielle Gesundheit des Unternehmens als auch auf das Recht des Kunden auf einen fairen Preis aus und unterliegen der Gesetzgebung (SEDDK – Insurance and Private Pension Regulation und Supervision Agency Regulations).
Achtung: Ein durch künstliche Intelligenz vorgeschlagener Tarif oder Tarif wird niemals ohne unabhängige Prüfung der Datenqualität und Annahmen veröffentlicht. Eine falsche Annahme (z. B. das Ignorieren der Auswirkungen der Inflation) könnte das gesamte Portfolio gefährden.
Schritt für Schritt: Erstellung einer KI-gestützten versicherungsmathematischen Analyse
- Daten anonymisieren und identifizieren. Keine personenbezogenen Daten; Nur aggregierte Zahlen. Geben Sie Zeitraum, Portfolio und Sicherheitenart an.
- Klären Sie das Konzept und die Methode. Bitten Sie die KI, die Schritte der Frequenz-/Intensitätsanalyse zu skizzieren.
- Stellen Sie die Datenqualität in Frage. Gibt es irgendwelche Auswirkungen von fehlenden Daten, Ausreißern, Periodeninkongruenzen, IBNR (noch nicht gemeldete Ansprüche)?
- Schreiben Sie die Annahmen klar auf. Auf welchen Annahmen basieren Inflations-, Trend- und Entwicklungsfaktoren?
- Berechnen Sie das Ergebnis unabhängig. Reproduzieren Sie Häufigkeit, Intensität und Risikoprämie mit Ihrer eigenen Tabelle.
- Testen und bestätigen Sie nach versicherungsmathematischen Grundsätzen. Ein kompetenter Aktuar bewertet und unterzeichnet im Hinblick auf Prämienangemessenheit, Fairness und Gesetzgebung.
drei Mini-Koffer
Fall 1 – Die falsche Annahme erkennen. Ein stellvertretender Aktuar erhielt einen Analyseentwurf aus künstlicher Intelligenz für den Kfz-Versicherungstarif. Künstliche Intelligenz hat die durchschnittliche Schadensschwere der letzten 3 Jahre mit 62.000 TL angenommen und die Risikoprämie berechnet. Der Versicherungsmathematiker stellte fest, dass die Gewalt nicht an die Inflation angepasst worden war: Bei den aktuellen Fahrzeugreparaturkosten belief sich die Gewalt tatsächlich auf etwa 89.000 US-Dollar. Diese Korrektur erhöhte die Risikoprämie um 43 %. Ohne unabhängige Kontrolle wäre der Tarif völlig unzureichend.
Fall 2 – Verzerrung des Ausreißers. Die Gesamtsumme der 500 Schäden in einem Portfolio belief sich offenbar auf 40.000.000 TL; Davon entfielen jedoch 22.000.000 TL auf einen einzigen großen Brandschaden. Künstliche Intelligenz fasste die durchschnittliche Gewalt mit 80.000 TL zusammen. Der Aktuar hat diesen einzelnen Großschaden gesondert bewertet (da er nicht jedes Jahr wieder auftritt); Der durchschnittliche „normale“ Schaden lag bei ~36.000 TL. Durch die Trennung der Ausreißer wurde der Tarif realistischer.
Fall 3 – Gerechtigkeitsprüfung. In einem Preisgestaltungsprojekt für Krankenversicherungen bot künstliche Intelligenz einer bestimmten Altersgruppe sehr hohe Preissteigerungen. Der Aktuar stellte fest, dass die Empfehlung nur aus einer kleinen und verstreuten Stichprobe stammte (geringe Anzahl von Ansprüchen); Es war statistisch nicht zuverlässig. Darüber hinaus verstieß es gegen den gesetzlich vorgeschriebenen Grundsatz der fairen Preisgestaltung. Der Aktuar führte zunächst eine Zuverlässigkeitsberechnung mit umfangreicheren Daten durch und traf dann eine Entscheidung.
Vier kopierbare Eingabeaufforderungen
1) Konzepterklärung (für Schulung/Kunden):
Verhalten Sie sich wie ein versicherungsmathematischer Ausbilder. Erklären Sie die Konzepte „Schadenshäufigkeit“, „Schadensschwere“ und „Risikoprämie“ Schritt für Schritt anhand eines einzigen aufeinanderfolgenden Zahlenbeispiels (z. B. 1.000 Policen, 45 Schadensfälle, 3.150.000 TL Gesamtzahlung). Zeigen Sie bei jedem Schritt die Formel und das Zwischenergebnis an. Verwenden Sie eine einfache und verständliche Sprache.
2) Analyse-Entwurfsskelett:
Im Folgenden werden die Schritte einer Häufigkeits-Schweregrad-Analyse für aggregierte Schadensdaten (ohne personenbezogene Daten) beschrieben: [Zeitraum, Anzahl der Policen, Anzahl der Schadensfälle, Gesamtzahlung] Bei jedem Schritt: Geben Sie an, was berechnet wird, welche Annahmen erforderlich sind, welches Risiko für die Datenqualität besteht (fehlende Daten, Ausreißer, IBNR, Inflation). Ich werde das numerische Ergebnis neu berechnen; Sie richten die Methode ein.
3) Datenqualität und Annahmefragesteller:
Kritisieren Sie den folgenden Analyseentwurf aus der Sicht eines leitenden Aktuars:[Entwurf einfügen]Fragen Sie: Wurde die Gewalt an die Inflation angepasst? Wurden Ausreißer entfernt? Ist die Probe zuverlässig? Wurde IBNR berücksichtigt? Was ist die Trendannahme? Listen Sie jede Schwäche unter „RISIKO“ mit einem Korrekturvorschlag auf.
4) Vereinfachung des Ergebnistextes:
Wandeln Sie das folgende verifizierte Analyseergebnis in eine einfache Zusammenfassung für einen Manager um, der kein Aktuar ist: [Ergebnis einfügen] Zahlen nicht ändern, neue Zahlen hinzufügen. Geben Sie Unsicherheiten und Annahmen klar an. Hinweis hinzufügen: „Die endgültige Tarifentscheidung bedarf der Zustimmung des zuständigen Aktuars.“
Schwache Eingabeaufforderung / Starke Eingabeaufforderung
Schwach: „Berechnen Sie mit diesen Daten die Kfz-Versicherungsprämie und schreiben Sie den Tarif.“
Problem: Direkttarif (rote Zone) beantragt; Keine Annahmen, keine Datenqualität und keine Validierung. Das Modell passt unzuverlässige Raten aus verrauschten Daten an.
Stark: „Entwerfen Sie die Schritte der Frequenz-Intensitäts-Analyse. Geben Sie bei jedem Schritt die Annahme und das Datenqualitätsrisiko an. Ich werde das numerische Ergebnis berechnen. Treffen Sie nicht die Tarifentscheidung.“
Warum es gut ist: Die KI legt die Methode fest, der Aktuar behält die Berechnung und Entscheidung; Annahmen werden sichtbar.
Vergleichstabelle
Schritt
KI-Rolle
Aktuarrolle
Risiko
Konzepterklärung
Erklärt, Beispiele
Bestätigt die Genauigkeit
falsches Beispiel
Datenzusammenfassung
Aggregate
Überprüft die Quelle
Ausreißerverzerrung
Auflistung der Annahmen
Empfiehlt
akzeptieren/ablehnen
Fehlende/falsche Annahme
Berechnung der Risikoprämie
Entwurfsformel
Unabhängige Konten
Kontofehler
Tarif-/Bereitstellungsentscheidung
—
Entscheidet und unterschreibt
Unzureichende Prämie
Häufige Fehler
- Die Anzahl der künstlichen Intelligenz direkt ermitteln. Das Modell kann sogar Multiplikationen/Additionen ungenau machen; Berechnen Sie jedes Ergebnis neu.
- Überspringen von Inflation und Trendkorrektur. Die Einführung von Zöllen, ohne die Gewalt der Vergangenheit in die Gegenwart zu übertragen, wird dem Portfolio schaden.
- Mischen des Ausreißers mit dem Mittelwert. Ein großer Schaden bringt den gesamten Tarif in die Irre; Separat auswerten.
- Verlassen Sie sich auf kleine Stichproben. Das Verhältnis aus einer kleinen Anzahl von Schäden ist unzuverlässig; Eine Bonitätsberechnung ist erforderlich.
- Gerechtigkeit ignorieren. Es verstößt gegen das Gesetz, einer Gruppe eine unfaire Gehaltserhöhung anzubieten, die auf statistischem Rauschen basiert.
Zusammenfassend
In der versicherungsmathematischen Arbeit erklärt künstliche Intelligenz Konzepte, fasst Daten zusammen, skizziert Analysen und schlägt Formeln vor; Es entscheidet jedoch nicht über die Angemessenheit von Tarif, Bereitstellung und Prämie. Verwenden Sie die Konzepte Häufigkeit, Intensität und Risikoprämie richtig; Fragen Sie die Datenqualität (Ausreißer, IBNR, Inflation, Stichprobenzuverlässigkeit); Berechnen Sie jede Zahl unabhängig; Schreiben Sie die Annahmen klar auf. Die endgültige Entscheidung liegt in der Verantwortung des zuständigen Aktuars und unterliegt den SEDDK-Vorschriften.
Anwendungsaufgabe
Generieren Sie mit künstlicher Intelligenz eine Häufigkeits- und Schweregradzusammenfassung aus einem Schadensdatensatz, den Sie haben (zu Testzwecken, aggregiert). Führen Sie dann die gleiche Berechnung selbst in einer Tabellenkalkulation durch. Beachten Sie den Unterschied zwischen den beiden Ergebnissen. Wenn es einen Unterschied gibt, suchen Sie nach der Ursache (Inflation, Ausreißer, falsche Multiplikation). Kritisieren Sie Ihre Annahmen mit Eingabeaufforderung Nr. 3 und identifizieren Sie mindestens zwei Datenqualitätsrisiken.
Checkliste
- [ ] Ich habe ausschließlich aggregierte, nicht personenbezogene Daten verwendet.
- [ ] Häufigkeit, Intensität und Risikoprämie habe ich selbst neu berechnet.
- [ ] Ich habe eine Inflations-/Trendkorrektur angewendet.
- [ ] Ausreißer habe ich separat ausgewertet.
- [ ] Ich habe die Zuverlässigkeit der Stichprobe in Frage gestellt.
- [ ] Ich habe die Annahmen klar geschrieben.
- [ ] Die endgültige Tarif-/Rückstellungsentscheidung überlasse ich der zuständigen versicherungsmathematischen Genehmigung.