Κέρδη:
- Δυνατότητα επεξήγησης αναλογιστικών εννοιών όπως η συχνότητα απώλειας, η σοβαρότητα της ζημίας και η επάρκεια πριμοδότησης με την τεχνητή νοημοσύνη και η προετοιμασία ενός σχεδίου ανάλυσης
- Δυνατότητα δοκιμής της παραγωγής του μοντέλου τιμολόγησης, της ποιότητας των δεδομένων και των παραδοχών σε σχέση με ανεξάρτητες λογιστικές και αναλογιστικές αρχές
- Ικανότητα κατανόησης ότι οι τελικές αποφάσεις για τα τιμολόγια και τις τεχνικές προβλέψεις είναι ευθύνη των αρμόδιων αναλογιστών και ότι η τεχνητή νοημοσύνη είναι μόνο ένα εργαλείο υποστήριξης
Η τιμή της ασφάλισης δεν είναι τυχαία. Υπολογίζεται μαθηματικά. Ο Αναλογιστής (ο τομέας τεχνογνωσίας στις ασφάλειες που μετρά τον κίνδυνο με πιθανότητα και στατιστικά και καθορίζει την ισορροπία ασφαλίστρων, πρόβλεψης και κάλυψης) απαντά στην ερώτηση "πόσο θα μας κοστίσει αυτός ο κίνδυνος κατά μέσο όρο και πώς μπορούμε να τον καλύψουμε με ένα δίκαιο ασφάλιστρο;" Ο αναλογιστής (ο αρμόδιος εμπειρογνώμονας που κάνει αυτόν τον υπολογισμό και είναι νομικά υπεύθυνος) συγκεντρώνει δεδομένα ζημιών, τάσεις και υποθέσεις και καθορίζει το τιμολόγιο (κλίμακα τιμής) και τις τεχνικές προβλέψεις (χρήματα που προορίζονται για μελλοντικές αξιώσεις). Η τεχνητή νοημοσύνη (λογισμικό που μαθαίνει μοτίβα από δεδομένα και δημιουργεί κείμενο, περιγραφές και περιγράμματα) είναι ένας ισχυρός βοηθός σε αυτό το βαρύ αναλυτικό έργο: επεξήγηση εννοιών, σύνοψη δεδομένων, σύνταξη ανάλυσης, πρόταση κώδικα και τύπου. Αλλά η αναλογιστική απόφαση φέρει υπογραφή και ευθύνη. Η τεχνητή νοημοσύνη δεν μπορεί να κάνει αυτή την υπογραφή. Σε αυτή την ενότητα, θα μάθετε πώς να εξηγείτε και να αναλύετε βασικές αναλογιστικές έννοιες με την τεχνητή νοημοσύνη και πώς να δοκιμάζετε την έξοδο έναντι ανεξάρτητων υπολογισμών και αναλογιστικών αρχών.
Βασικές έννοιες: Συχνότητα, ένταση και επάρκεια premium
Τρεις έννοιες αποτελούν τη ραχοκοκαλιά της τιμολόγησης:
- Συχνότητα αξίωσης: Ο αριθμός των αξιώσεων ανά ασφαλιστήριο συμβόλαιο (ή μονάδα) σε μια δεδομένη περίοδο. Για παράδειγμα, εάν υπάρχουν 45 αποζημιώσεις ετησίως σε 1.000 ασφαλιστήρια συμβόλαια αυτοκινήτου, η συχνότητα είναι 0,045 (δηλαδή 4,5%).
- Σοβαρότητα ζημίας: Μέσο καταβληθέν ποσό ανά αξίωση. Εάν καταβλήθηκαν συνολικά 3.150.000 TL για 45 ζημιές στο ίδιο χαρτοφυλάκιο, η σοβαρότητα είναι 70.000 TL.
- Αναμενόμενο κόστος ζημιάς (ασφάλιστρο κινδύνου): Συχνότητα × σοβαρότητα. Στο παράδειγμα, 0,045 × 70.000 = 3.150 TL. Αυτό είναι το αναμενόμενο καθαρό κόστος ζημιών ανά συμβόλαιο. Το μικτό ασφάλιστρο σχηματίζεται όταν προστεθούν τα έξοδα, οι προμήθειες και το περιθώριο κέρδους.
- Επάρκεια ασφαλίστρων: Εάν το ασφάλιστρο που εισπράχθηκε επαρκεί για την κάλυψη των αναμενόμενων ζημιών και εξόδων. Ανεπαρκές μπόνους βάζει την εταιρεία σε ζημία. Το υπερβολικό ασφάλιστρο δημιουργεί μη ανταγωνιστικές και αθέμιτες τιμές.
Το AI είναι πολύ χρήσιμο στην επεξήγηση αυτών των εννοιών, στην εξαγωγή μιας σύνοψης συχνότητας/έντασης από ένα σύνολο δεδομένων και στην περιγραφή των βημάτων ανάλυσης. Ωστόσο, πρέπει πάντα να υπολογίζετε ξανά το αριθμητικό αποτέλεσμα.
Συμβουλή: Το να εξηγήσετε την τεχνητή νοημοσύνη μια αναλογιστική έννοια "με αριθμητικό παράδειγμα, σαν να την εξηγούσατε σε μαθητή της 10ης δημοτικού" είναι πολύ χρήσιμο τόσο στην ομαδική εκπαίδευση όσο και στην εξήγησή της στον πελάτη. Αλλά ελέγξτε τον αριθμό: ακόμη και ο πολλαπλασιασμός του μοντέλου μπορεί να κάνει λάθος.
Πού βρίσκεται η τεχνητή νοημοσύνη στην αναλογιστική
Η κόκκινη γραμμή στον αναλογιστή είναι σαφής: το τελικό τιμολόγιο, το τεχνικό απόθεμα και η επάρκεια των ασφαλίστρων είναι ευθύνη του αρμόδιου αναλογιστή. Η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά στις ακόλουθες εργασίες: διευκρίνιση εννοιών, σύνοψη δεδομένων, περίγραμμα διερευνητικής ανάλυσης, πρόταση τύπου/κώδικα, κάνοντας το κείμενο που προκύπτει αναγνώσιμο. Δεν μπορεί να έχει τον τελευταίο λόγο στα ακόλουθα θέματα: έγκριση του τιμολογίου, δήλωση επάρκειας παροχής, αποδοχή παραδοχών ως οριστικές. Επειδή αυτές οι αποφάσεις επηρεάζουν άμεσα τόσο την οικονομική υγεία της εταιρείας όσο και το δικαίωμα του πελάτη σε δίκαιη τιμή και υπόκεινται στη νομοθεσία (SEDDK - Κανονισμοί Κανονισμού και Εποπτείας Οργανισμού Ασφαλίσεων και Ιδιωτικών Συντάξεων).
Προσοχή: Ένα τιμολόγιο ή συντελεστής που προτείνεται από την τεχνητή νοημοσύνη δεν θα δημοσιευθεί ποτέ χωρίς ανεξάρτητο έλεγχο ποιότητας δεδομένων και υποθέσεων. Μια εσφαλμένη υπόθεση (π.χ. αγνόηση της επίδρασης του πληθωρισμού) θα μπορούσε να θέσει ολόκληρο το χαρτοφυλάκιο σε κίνδυνο.
Βήμα προς βήμα: Σχέδιο αναλογιστικής ανάλυσης που υποστηρίζεται από AI
- Ανωνυμοποίηση και αναγνώριση δεδομένων. Δεν υπάρχουν προσωπικά δεδομένα. μόνο συγκεντρωτικοί αριθμοί. Προσδιορίστε την περίοδο, το χαρτοφυλάκιο και τον τύπο εξασφάλισης.
- Αποσαφηνίστε την έννοια και τη μέθοδο. Ζητήστε από το AI να περιγράψει τα βήματα της ανάλυσης συχνότητας/έντασης.
- Ποιότητα δεδομένων ερωτήσεων. Υπάρχουν επιπτώσεις από ελλείποντα δεδομένα, ακραίες τιμές, αναντιστοιχίες περιόδου, IBNR (αξιώσεις που δεν έχουν ακόμη αναφερθεί);
- Γράψτε τις υποθέσεις καθαρά. Σε ποια υπόθεση βασίζονται ο πληθωρισμός, η τάση, οι παράγοντες ανάπτυξης;
- Υπολογίστε το αποτέλεσμα ανεξάρτητα. Αναπαράγετε τη συχνότητα, την ένταση και το ασφάλιστρο κινδύνου με το δικό σας υπολογιστικό φύλλο.
- Δοκιμή και επιβεβαίωση με αναλογιστική αρχή. Ένας αρμόδιος αναλογιστής αξιολογεί και υπογράφει ως προς την επάρκεια των ασφαλίστρων, τη δικαιοσύνη και τη νομοθεσία.
τρεις μίνι θήκες
Περίπτωση 1 — Πιάστε τη λανθασμένη υπόθεση. Ένας βοηθός αναλογιστής έλαβε ένα προσχέδιο ανάλυσης από την τεχνητή νοημοσύνη για το τιμολόγιο ασφάλισης αυτοκινήτου. Η τεχνητή νοημοσύνη έλαβε τη μέση σοβαρότητα της ζημιάς των τελευταίων 3 ετών σε 62.000 TL και υπολόγισε το ασφάλιστρο κινδύνου. Ο αναλογιστής συνειδητοποίησε ότι η βία δεν είχε προσαρμοστεί για τον πληθωρισμό στην παρούσα αξία: με το τρέχον κόστος επισκευής οχημάτων, η βία ήταν στην πραγματικότητα ~ 89.000 $. Αυτή η διόρθωση αύξησε το ασφάλιστρο κινδύνου κατά 43%. Χωρίς ανεξάρτητο έλεγχο, το τιμολόγιο θα ήταν σοβαρά ανεπαρκές.
Περίπτωση 2 — Παραμόρφωση ακραίων τιμών. Το σύνολο των 500 ζημιών σε ένα χαρτοφυλάκιο φάνηκε να είναι 40.000.000 TL. αλλά 22.000.000 TL από αυτά προήλθαν από μία μόνο μεγάλη ζημιά πυρκαγιάς. Η τεχνητή νοημοσύνη συνόψισε τη μέση βία σε 80.000 TL. Ο αναλογιστής αξιολόγησε ξεχωριστά αυτή τη μείζονα ζημιά (επειδή δεν επαναλαμβάνεται κάθε χρόνο). Ο μέσος όρος των «κανονικών» ζημιών ήταν ~36.000 TL. Ο διαχωρισμός του outlier έκανε το τιμολόγιο ρεαλιστικό.
Περίπτωση 3 — Έλεγχος δικαιοσύνης. Σε ένα έργο τιμολόγησης ασφάλισης υγείας, η τεχνητή νοημοσύνη προσέφερε πολύ υψηλές αυξήσεις σε μια συγκεκριμένη ηλικιακή ομάδα. Ο αναλογιστής διαπίστωσε ότι η σύσταση προήλθε μόνο από ένα μικρό και θορυβώδες δείγμα (μικρός αριθμός αξιώσεων). Δεν ήταν στατιστικά αξιόπιστο. Επιπλέον, ήταν αντίθετο με την αρχή της δίκαιης τιμολόγησης που απαιτεί η νομοθεσία. Ο αναλογιστής πρώτα έκανε έναν υπολογισμό αξιοπιστίας με εκτενέστερα δεδομένα και στη συνέχεια πήρε μια απόφαση.
Τέσσερα μηνύματα με δυνατότητα αντιγραφής
1) Εξήγηση έννοιας (για εκπαίδευση/πελάτη):
Ενεργήστε σαν αναλογιστής εκπαιδευτής. Εξηγήστε τις έννοιες "συχνότητα απώλειας", "σοβαρότητα ζημίας" και "ασφάλιστρο κινδύνου" βήμα προς βήμα με ένα μόνο διαδοχικό αριθμητικό παράδειγμα (π.χ. 1.000 συμβόλαια, 45 αξιώσεις, συνολική πληρωμή 3.150.000 TL). Δείξτε τον τύπο και το ενδιάμεσο αποτέλεσμα σε κάθε βήμα. Χρησιμοποιήστε απλή και κατανοητή γλώσσα.
2) Ανάλυση σκελετού βυθίσματος:
Τα ακόλουθα περιγράφουν τα βήματα μιας ανάλυσης συχνότητας-βαρύτητας για συγκεντρωτικά δεδομένα αξιώσεων (χωρίς προσωπικά δεδομένα): [περίοδος, αριθμός πολιτικών, αριθμός αξιώσεων, συνολική πληρωμή]Σε κάθε βήμα: προσδιορίστε τι υπολογίζεται, ποιες υποθέσεις απαιτούνται, ποιος κίνδυνος ποιότητας δεδομένων υπάρχει (στοιχεία που λείπουν, ακραίες τιμές, IBNR, πληθωρισμός). Θα επανυπολογίσω το αριθμητικό αποτέλεσμα. ρυθμίσατε τη μέθοδο.
3) Ερωτητής ποιότητας δεδομένων και υποθέσεων:
Κάντε κριτική στην ακόλουθη ανάλυση του σχεδίου από την οπτική γωνία ενός ανώτερου αναλογιστή:[επικόλληση προσχέδιο]Ρωτήστε: Έχει προσαρμοστεί η βία για τον πληθωρισμό; Καταργήθηκαν τα ακραία σημεία; Είναι το δείγμα αξιόπιστο; Λήφθηκε υπόψη το IBNR; Ποια είναι η υπόθεση τάσης; Καταχωρίστε κάθε αδυναμία στην ενότητα "RISK" με μια πρόταση για διόρθωση.
4) Απλοποίηση του κειμένου αποτελέσματος:
Μετατρέψτε το ακόλουθο επαληθευμένο αποτέλεσμα ανάλυσης σε μια απλή εκτελεστική περίληψη για έναν διευθυντή που δεν είναι αναλογιστής: [επικόλληση αποτελέσματος]Μην αλλάξετε αριθμούς, προσθέστε νέους αριθμούς. Αναφέρετε ξεκάθαρα τις αβεβαιότητες και τις υποθέσεις. Προσθήκη σημείωσης: «Η οριστική τιμολογιακή απόφαση υπόκειται στην έγκριση του αρμόδιου αναλογιστή».
Αδύναμη προτροπή / Ισχυρή προτροπή
Αδύναμο: «Υπολογίστε το ασφάλιστρο του αυτοκινήτου με αυτά τα στοιχεία και γράψτε το τιμολόγιο».
Πρόβλημα: Ζητείται άμεση χρέωση (κόκκινη ζώνη). χωρίς υποθέσεις, χωρίς ποιότητα δεδομένων και χωρίς επικύρωση. Το μοντέλο ταιριάζει σε αναξιόπιστο ρυθμό από θορυβώδη δεδομένα.
Ισχυρό: "Σχεδιάστε τα βήματα της ανάλυσης συχνότητας-έντασης. Προσδιορίστε την υπόθεση και τον κίνδυνο ποιότητας δεδομένων σε κάθε βήμα. Θα υπολογίσω το αριθμητικό αποτέλεσμα. Μην πάρετε την απόφαση για το τιμολόγιο."
Γιατί είναι καλό: η τεχνητή νοημοσύνη καθιερώνει τη μέθοδο, ο αναλογιστής κρατά τον υπολογισμό και την απόφαση. οι υποθέσεις γίνονται ορατές.
γράφημα σύγκρισης
βήμα
ρόλος AI
Ρόλος αναλογιστή
Κίνδυνος
Εξήγηση έννοιας
Εξηγεί, παραδείγματα
Επιβεβαιώνει την ακρίβεια
λάθος παράδειγμα
Περίληψη δεδομένων
αδρανή
Ελέγχει την πηγή
Εξωτερική παραμόρφωση
Λίστα υποθέσεων
συνιστά
αποδέχομαι / απορρίπτω
Λείπει/λανθασμένη υπόθεση
Υπολογισμός ασφαλίστρου κινδύνου
σχέδιο φόρμουλας
Ανεξάρτητοι λογαριασμοί
Σφάλμα λογαριασμού
Απόφαση τιμολόγησης/παροχής
—
Αποφασίζει και υπογράφει
Ανεπαρκές ασφάλιστρο
Συνήθη λάθη
- Άμεση λήψη του αριθμού τεχνητής νοημοσύνης. Το μοντέλο μπορεί ακόμη και να κάνει τον πολλαπλασιασμό/προσθήκη ανακριβή. υπολογίστε εκ νέου κάθε αποτέλεσμα.
- Παράλειψη πληθωρισμού και διόρθωσης τάσης. Η θέσπιση τιμολογίων χωρίς να φέρνει τη βία του παρελθόντος στο παρόν θα βλάψει το χαρτοφυλάκιο.
- Ανάμειξη του ακραίου με το μέσο όρο. Μια μεγάλη ζημιά παραπλανά ολόκληρο το τιμολόγιο. Αξιολογήστε ξεχωριστά.
- Βασιζόμενοι σε μικρές δειγματοληψίες. Η αναλογία από έναν μικρό αριθμό ζημιών είναι αναξιόπιστη. Απαιτείται υπολογισμός πιστοληπτικής ικανότητας.
- Αγνοώντας τη δικαιοσύνη. Είναι αντίθετο με το νόμο να προσφέρουμε άδικη αύξηση σε μια ομάδα βάσει στατιστικού θορύβου.
Συνοπτικά
Στην αναλογιστική εργασία, η τεχνητή νοημοσύνη εξηγεί έννοιες, συνοψίζει δεδομένα, σκιαγραφεί την ανάλυση και προτείνει τύπους. αλλά δεν αποφασίζει για το τιμολόγιο, την παροχή και την επάρκεια πριμοδότησης. Χρησιμοποιήστε σωστά τις έννοιες της συχνότητας, της έντασης και του ασφάλιστρου κινδύνου. Ποιότητα δεδομένων ερωτήσεων (ακραία τιμή, IBNR, πληθωρισμός, αξιοπιστία δείγματος)· Υπολογίστε κάθε αριθμό ανεξάρτητα. Γράψτε τις υποθέσεις καθαρά. Η τελική απόφαση είναι ευθύνη του αρμόδιου αναλογιστή και υπόκειται στους κανονισμούς ΣΕΔΔΚ.
Εργασία εφαρμογής
Δημιουργήστε σύνοψη συχνότητας και σοβαρότητας με την τεχνητή νοημοσύνη από ένα σύνολο δεδομένων ζημιών που έχετε (για σκοπούς δοκιμής, συγκεντρωτικά). Στη συνέχεια, κάντε τον ίδιο υπολογισμό μόνοι σας σε ένα υπολογιστικό φύλλο. Σημειώστε τη διαφορά μεταξύ των δύο αποτελεσμάτων. Εάν υπάρχει διαφορά, βρείτε την αιτία (πληθωρισμός, ακραία τιμή, λάθος πολλαπλασιασμός). Κάντε κριτική στις υποθέσεις σας με την προτροπή #3 και εντοπίστε τουλάχιστον δύο κινδύνους ποιότητας δεδομένων.
λίστα ελέγχου
- [ ] Χρησιμοποίησα μόνο συγκεντρωτικά, μη προσωπικά δεδομένα.
- [ ] Υπολόγισα ξανά τη συχνότητα, την ένταση και το ασφάλιστρο κινδύνου μόνος μου.
- [ ] Εφάρμοσα διόρθωση πληθωρισμού/τάσης.
- [ ] Αξιολόγησα τις ακραίες τιμές ξεχωριστά.
- [ ] Αμφισβήτησα την αξιοπιστία του δείγματος.
- [ ] Έγραψα τις υποθέσεις ξεκάθαρα.
- [ ] Άφησα την τελική απόφαση τιμολογίου/παροχής στην αρμόδια αναλογιστική έγκριση.