Κέρδη:
- Η δυνατότητα διάκρισης της ροής αναλογιστικών εργασιών (προετοιμασία δεδομένων, δημιουργία κώδικα, σύνταξη έκθεσης, ερμηνεία σεναρίου) η τεχνητή νοημοσύνη εξοικονομεί πραγματικό χρόνο και γιατί οι αποφάσεις όπως το ασφάλιστρο/πρόβλεψη/κεφάλαιο αφήνονται στον αρμόδιο αναλογιστή, ανάλογα με το επίπεδο κινδύνου της εργασίας.
- Δυνατότητα εφαρμογής μιας πειθαρχίας που επαληθεύει κάθε έξοδο τεχνητής νοημοσύνης μέσω των βημάτων σύνδεσής της με διαδικαστική πηγή, ανεξάρτητου επανυπολογισμού και δοκιμής της με αναλογιστική αιτιολογία.
- Ανωνυμοποίηση δεδομένων πολιτικής, ζημιών και υγείας εντός του πεδίου εφαρμογής του KVKK/απόρρητο και απόκτηση της συνήθειας να επιλέγετε ασφαλή οχήματα που δεν χρησιμοποιούν δεδομένα στην εκπαίδευση μοντέλων
Σε μια ασφαλιστική ή συνταξιοδοτική εταιρεία, εκατοντάδες μελλοντικοί αριθμοί παράγονται κάθε μήνα: πόσα ασφάλιστρα πρέπει να πληρώσουμε για αυτήν την ομάδα συμβολαίων; πόσες ζημιές στο παρελθόν δεν έχουν αναφερθεί ακόμη. Τι αξία έχουν οι συντάξεις που θα πληρώνουμε σε 30 χρόνια σήμερα; Αν έρθει μια κακή χρονιά, θα επιβιώσει η εταιρεία; Το επάγγελμα που απαντά σε όλα αυτά τα ερωτήματα είναι ο αναλογιστής. Ο αναλογιστής είναι ένας ειδικός που μετρά, τιμές και αναφέρει τους κινδύνους ασφάλισης και συνταξιοδότησης χρησιμοποιώντας πιθανότητες, στατιστικές και οικονομικά μαθηματικά. Κάθε στοιχείο που παράγει επηρεάζει άμεσα την οικονομική ισορροπία μιας εταιρείας, τα δικαιώματα ενός ασφαλισμένου και την εμπιστοσύνη ενός ελεγκτή. Εδώ μπαίνει στο παιχνίδι η τεχνητή νοημοσύνη.
Η τεχνητή νοημοσύνη (τεχνητή νοημοσύνη ή τεχνητή νοημοσύνη για συντομία—συστήματα υπολογιστών που μπορούν να δημιουργήσουν κείμενο, να γράφουν κώδικα, να αναγνωρίζουν μοτίβα και να συνοψίζουν δεδομένα όπως οι άνθρωποι) μειώνει τα επαναλαμβανόμενα και χρονοβόρα μέρη της αναλογιστικής εργασίας σε λεπτά: σύνταξη κώδικα καθαρισμού δεδομένων, μετάφραση λογαριασμού σε Python, σύνταξη αναφοράς αναλογιστή, εξήγηση μιας περίπλοκης κατανομής σε απλή γλώσσα. Ωστόσο, η ίδια τεχνητή νοημοσύνη μπορεί επίσης να δημιουργήσει έναν σίγουρο αριθμό όπως "η συχνότητα ζημιάς σας είναι 8 τοις εκατό" χωρίς να δει ποτέ τα δεδομένα σας. Η πρώτη ενότητα αυτής της ενότητας δεν είναι μια εισαγωγή λογισμικού. Σκοπός του είναι να διευκρινίσει πού να τοποθετήσετε την τεχνητή νοημοσύνη στην αναλογιστική σας επιχείρηση και πού να μην την τοποθετήσετε καθόλου.
Ας διατυπώσουμε τη βασική αρχή από την αρχή: Η τεχνητή νοημοσύνη είναι βοηθός, όχι αναλογιστής. Η ευθύνη και η τελική έγκριση των χρηματοοικονομικών κρίσιμων αποφάσεων όπως ασφάλιστρα, προβλέψεις (αποθεματικά), κεφάλαιο και υποχρεώσεις ανήκει στον αρμόδιο, διορισμένο και εξουσιοδοτημένο υπογράφοντα αναλογιστή. Ένα μη επαληθευμένο αποτέλεσμα AI είναι εξίσου επικίνδυνο με μια ανυπόγραφη έκθεση αναλογιστή.
Επίπεδα αναλογιστικών εργασιών και τόπος AI
Ο διαχωρισμός της αναλογιστικής εργασίας σε τρία επίπεδα διευκολύνει τη σωστή τοποθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης. Το τεχνικό/υπολογιστικό επίπεδο είναι το σημείο όπου δημιουργείται ο αριθμός: επεξεργασία δεδομένων, κατασκευή μοντέλων, λογιστική premium και αποθεματικό. Το επίπεδο συλλογιστικής είναι το σημείο όπου ερμηνεύεται ο αριθμός: ποια υπόθεση να επιλέξετε, ποιος παράγοντας βελτίωσης να διορθωθεί χειροκίνητα, πόσο σίγουροι είμαστε σε αυτήν την εκτίμηση. Το επίπεδο ευθύνης είναι το σημείο όπου γίνεται η υπογραφή: η έκθεση πηγαίνει στη ρυθμιστική αρχή, η απόφαση παρουσιάζεται στη διοίκηση, ο αναλογιστής είναι ο νόμιμος ιδιοκτήτης των αποτελεσμάτων. Το AI είναι πολύ ισχυρό στο πρώτο επίπεδο, μόνο βοηθητικό στο δεύτερο και καθόλου στο τρίτο.
Ας ορίσουμε μερικούς βασικούς όρους από την αρχή. Το ασφάλιστρο είναι το τίμημα που πληρώνει ο ασφαλισμένος ως αντάλλαγμα για τον κίνδυνο. Ζημιά (απαίτηση) είναι η ζημία που υπέστη ο ασφαλισμένος και πληρώθηκε από την εταιρεία. Η πρόβλεψη/αποθεματικό είναι χρήματα που διατίθενται σήμερα για αξιώσεις πληρωτέων στο μέλλον. Η υποχρέωση είναι η παρούσα αξία του μελλοντικού χρέους της εταιρείας προς τους ασφαλισμένους. Η έκθεση είναι η μονάδα που μετρά το μέγεθος του κινδύνου (π.χ. όχημα ασφαλισμένο για ένα έτος = 1 όχημα-έτος). Θα εξηγήσουμε αυτές τις έννοιες μία προς μία στις ακόλουθες ενότητες. Προς το παρόν, να ξέρετε αυτό: η τεχνητή νοημοσύνη σας δίνει το σχέδιο, τον κώδικα και την ανάλυση για όλες αυτές τις έννοιες, αλλά εσείς παράγετε το τελικό τεύχος και την υπογραφή.
Ο παρακάτω πίνακας συνοψίζει τον ρόλο και το επίπεδο κινδύνου της τεχνητής νοημοσύνης ανά αποστολή:
Αναζήτηση
Ο ρόλος της AI
Επίπεδο κινδύνου
Ποιος εγκρίνει
Καθαρισμός / κωδικοποίηση δεδομένων
γεννήτρια κώδικα
χαμηλά
Αναλογιστής / αναλυτής δεδομένων
Έκθεση και συνοπτικό σχέδιο
γεννήτρια σκίτσων
χαμηλά
αναλογιστής
Κατανομή/περιγραφή μεθόδου
φροντιστήριο, αθροιστικό
χαμηλά
αναλογιστής
Μοντέλο συχνότητας-βαρύτητας βλάβης
Κατασκευαστής μοντέλων, προσχέδιο
μεσαίο
ανώτερος αναλογιστής
IBNR / λογαριασμός αποθεματικού
προσχέδιο λογαριασμού
ψηλά
Υπεύθυνος αναλογιστής
Τιμολόγηση / τιμολόγιο
Σκίτσο μοντέλου
ψηλά
Αναλογιστής τιμολόγησης + συμμόρφωση
Κεφάλαιο (SCR) / υποχρέωση
βοηθητική είσοδος
πολύ ψηλά
Διορισμένος αναλογιστής + διαχείριση
Λάβετε υπόψη σας μια γραμμή σε αυτόν τον πίνακα: καθώς αυξάνεται ο κίνδυνος, ο ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης συρρικνώνεται και η αναλογιστική έγκριση μεγαλώνει.
Γιατί η "επαλήθευση" είναι η καρδιά αυτής της επιχείρησης
Τα μοντέλα γλώσσας τεχνητής νοημοσύνης φαίνονται σίγουροι για την απάντησή τους, αλλά μπορεί να μην είναι σίγουροι. Στην τεχνική γλώσσα, αυτό ονομάζεται ψευδαίσθηση: είναι η κατασκευή από το μοντέλο για ανύπαρκτες πληροφορίες σε μια ευχάριστη πρόταση, σαν να ήταν αληθινή. Για έναν αναλογιστή, αυτή είναι μια θανατηφόρα παγίδα. Το μοντέλο μπορεί να παράγει έναν αριθμό για εσάς, όπως "η αναλογία ζημιών/ασφάλιστρων αυτού του χαρτοφυλακίου είναι 72 τοις εκατό". Ωστόσο, δεν έχει δει ποτέ τα δεδομένα σας και αυτός ο αριθμός είναι εντελώς κατασκευασμένος. Ή μπορεί να πει το όνομα ενός πίνακα θνησιμότητας ως "TRH-2020". Ωστόσο, δεν υπάρχει τέτοιος πίνακας. Εφόσον λέει και τα δύο με την ίδια ευχέρεια, το μόνο πράγμα που διαχωρίζει το σωστό από το λάθος είναι η αναλογιστική σας γνώση και η συνήθεια επαλήθευσης.
Η πειθαρχία επαλήθευσης αποτελείται από τρία βήματα:
- Σύνδεση με τη μέθοδο και την πηγή: Βασιστείτε στα δικά σας δεδομένα και στις επίσημες πηγές για αριθμούς, όχι στη μνήμη του AI. Πάρτε τη σύνοψη AI ως αφετηρία για τύπους, διανομές και κανονιστικά άρθρα. στη συνέχεια επιβεβαιώστε από τυπικές αναλογιστικές πηγές (εγχειρίδιο, νομοθετικό κείμενο, διαδικασία ιδρύματος). Χρησιμοποιήστε τεχνητή νοημοσύνη για να ερμηνεύσετε δεδομένα, όχι για να τα θυμάστε.
- Ανεξάρτητος επανυπολογισμός: Ελέγξτε ανεξάρτητα κάθε αριθμητικό αποτέλεσμα, συντελεστή και αναλογία που παράγει το AI. Αναπαράγετε μια παρούσα αξία, έναν αυξητικό παράγοντα, ένα σύνολο μόνοι σας ή με ένα επαληθευμένο υπολογιστικό φύλλο.
- Δοκιμή με αναλογιστική κρίση: Ελέγξτε με έμπειρο μάτι εάν η παραγωγή έρχεται σε αντίθεση με τα πραγματικά δεδομένα (συμπεριφορά χαρτοφυλακίου, πληθωρισμός, νομοθεσία, προηγούμενη εμπειρία). «Γιατί αυτός ο συντελεστής βγήκε 1,45 και όχι 1,05;». Να κάνετε πάντα την ερώτηση.
Προσοχή: Η υπογραφή ενός αριθμού αποθεματικών ή χρονοδιαγράμματος πριμοδότησης που παράγεται από την AI χωρίς να το επαληθεύσετε είναι σαν να δημοσιεύετε μια ανυπόγραφη έκθεση αναλογιστή. Ακριβώς επειδή η έξοδος είναι ομαλή και τακτική δεν είναι ακριβής.
Απόρρητο: τα δεδομένα πολιτικής και ζημιών είναι προσωπικά δεδομένα
Τα δεδομένα πολιτικής και αξιώσεων περιλαμβάνουν στοιχεία ταυτότητας, επικοινωνίας, υγείας και οικονομικές πληροφορίες. Ορισμένες από αυτές είναι ειδικές κατηγορίες προσωπικών δεδομένων εντός του πεδίου εφαρμογής του KVKK (Νόμος για την Προστασία Δεδομένων Προσωπικού Χαρακτήρα) στην Τουρκία και του GDPR στην Ευρώπη. Ειδικότερα, οι διαγνωστικές πληροφορίες στην ασφάλιση υγείας και ζωής υπόκεινται στην υψηλότερη προστασία. Είναι σοβαρή παράβαση η επικόλληση του ονόματος του ασφαλισμένου, του αριθμού TR ID, του αριθμού ασφαλιστηρίου και της διάγνωσης σε δημόσιο όχημα τεχνητής νοημοσύνης. Η ίδια ευαισθησία ισχύει και για τα δεδομένα χαρτοφυλακίου που αποτελούν εμπορικά μυστικά (πίνακες ασφαλίστρων, κατανομές ζημιών, όροι αντασφάλισης).
Ο κανόνας είναι απλός: ανωνυμοποιήστε δεδομένα και μην μοιράζεστε περιττά. "54χρονος άνδρας, ιστορικό καρδιακής νόσου" αντί για "Ahmet Yılmaz, 54, πολιτική 2024-88213, έμφραγμα του μυοκαρδίου"· Κοινή χρήση ομαδοποιημένων/συνοπτικών πινάκων αντί για μεμονωμένες εγγραφές. Οι περισσότερες αναλογιστικές αναλύσεις γίνονται με ήδη συγκεντρωτικά δεδομένα (ηλικιακή ομάδα, τύπος κάλυψης, έτος ανάπτυξης). Αυτό προστατεύει τόσο την εμπιστευτικότητα όσο και απλοποιεί την ανάλυση. Εάν είναι δυνατόν, επιλέξτε εταιρικά εργαλεία που έχουν συμφωνία επεξεργασίας δεδομένων και δεν χρησιμοποιούν τα δεδομένα σας στην εκπαίδευση μοντέλων.
Συμβουλή: Στην αναλογιστική εργασία στο AI δίνεται συχνά ένας συνοπτικός/συγκεντρωτικός πίνακας και όχι μια ακατέργαστη εγγραφή. Ένας πίνακας όπως "πίνακας 3: ηλικιακή ομάδα × κάλυψη × μέση ζημιά" δεν έχει προσωπικά δεδομένα, αλλά όλα όσα χρειάζονται για ανάλυση.
τρεις μίνι θήκες
Περίπτωση 1 — Ασφαλής και αποτελεσματική χρήση. Ένας βοηθός αναλογιστής θα περνούσε 2 ημέρες για να καθαρίσει χειροκίνητα 40.000 σειρές δεδομένων αξιώσεων. Εξήγησε τη δομή των δεδομένων (ονόματα στηλών, παράδειγμα 5 ανώνυμες σειρές) στο AI και ζήτησε έναν κώδικα καθαρισμού Python. Η τεχνητή νοημοσύνη δημιούργησε ένα προσχέδιο κώδικα σε 15 λεπτά. Ο αναλογιστής διάβασε τον κώδικα γραμμή προς γραμμή, διόρθωσε δύο λογικά σφάλματα (οι αρνητικές ζημιές έπρεπε να εξεταστούν χωριστά αντί να διαγραφούν) και τον έτρεξε με τα δικά του δεδομένα. Διάρκεια: μισή μέρα αντί για 2 ημέρες. Το AI έγραψε τον κωδικό, ο αναλογιστής τον έλεγξε και τον έτρεξε.
Περίπτωση 2 — Μη επαληθευμένη παγίδα αριθμών. Ένας υπάλληλος ρώτησε τον YZ, "Ποια είναι η συνδυασμένη αναλογία του ασφαλιστικού μας κλάδου;" Το AI έδωσε με σιγουριά έναν αριθμό "περίπου 104 τοις εκατό" παρόλο που δεν είχε πρόσβαση σε δεδομένα. Ο υπάλληλος το έβαλε αυτό στην παρουσίαση της διοίκησης. το πραγματικό ποσοστό ήταν 97 τοις εκατό. Η διαφορά οδήγησε στο να απεικονιστεί ένα κερδοφόρο υποκατάστημα ως ζημία και μια λανθασμένη απόφαση αύξησης της τιμής. Σφάλμα: Αναμονή για ένδειξη από το AI χωρίς να του δίνονται δεδομένα.
Περίπτωση 3 — Παραβίαση του απορρήτου. Ένας αναλογιστής φόρτωσε ένα Excel που περιείχε το πλήρες όνομα, την ταυτότητα και τη δήλωση υγείας των αιτούντων ασφάλιση ζωής σε ένα δημόσιο εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης και είπε "σημαία τους επικίνδυνους". Τα δεδομένα πήγαν σε εξωτερικό διακομιστή. Προέκυψε αναθεώρηση της KVKK και κίνδυνος φήμης. Ο σωστός τρόπος ήταν να αφαιρέσετε το όνομα και την ταυτότητα και να μοιραστείτε μόνο την ηλικία, το φύλο, το ποσό κάλυψης και τους ανώνυμους παράγοντες κινδύνου.
Αδύναμη προτροπή / Ισχυρή προτροπή
Αδύναμη προτροπή:
Πείτε μας τη συχνότητα ζημιών του χαρτοφυλακίου μας φέτος και το κατάλληλο ασφάλιστρο.
Αυτός ο ισχυρισμός είναι εσφαλμένος: η τεχνητή νοημοσύνη δεν έχει δεδομένα, επομένως μπορεί να απαντήσει στην ερώτηση της «συχνότητας» και της «πριμοδότησης» μόνο με κατασκευασμένους αριθμούς. Τι κλάδο, ποια περίοδο, ποια έκθεση είναι ξεκάθαρο.
Ισχυρή προτροπή:
Ο ρόλος σας: βοηθός ανάλυσης που βοηθά έναν αναλογιστή. Εργασία: Βοηθήστε με να ερμηνεύσω τον ΑΝΩΝΥΜΟ συγκεντρωτικό πίνακα παρακάτω. Δεδομένα (ασφάλιση, 2024, χωρίς επαρχία/όνομα):- Έκθεση: 12.400 έτη-οχήματα- Αριθμός αξιώσεων: 1.612- Συνολικές αξιώσεις που καταβλήθηκαν: 48.900 T. Ζημιά Μέσος όρος υπολογίστε τη σοβαρότητα της ζημιάς, δείξτε τον τύπο.2) Υπολογίστε το ασφάλιστρο κινδύνου (συχνότητα × σοβαρότητα).3) Γράψτε τα ενδιάμεσα βήματα ώστε να μπορώ να επαληθεύσω κάθε αριθμό χειροκίνητα. Απλά χρησιμοποιήστε τους αριθμούς που σας έδωσα. Αν λείπει κάτι, ρωτήστε.
Αυτό το αίτημα είναι ισχυρό επειδή παρέχει δεδομένα ανώνυμα, απαιτεί τύπους, απαιτεί ενδιάμεσα βήματα και απαγορεύει την κατασκευή.
Συνήθη λάθη
- Ζητώντας αριθμούς χωρίς να δίνω στοιχεία. Το AI δεν έχει το χαρτοφυλάκιό σας στη μνήμη του. Κάθε νούμερο που δίνει είναι ψεύτικο. Πρώτα παρέχετε ανώνυμα δεδομένα και μετά ζητήστε λογαριασμό.
- Υπογραφή της εξόδου χωρίς επαλήθευση. Ένα ρευστό και τακτοποιημένο διάγραμμα δεν σημαίνει ότι είναι ακριβές. Αναπαράγετε κάθε αριθμό ανεξάρτητα.
- Επικόλληση προσωπικών δεδομένων στην ακατέργαστη μορφή τους. Το όνομα, ο αριθμός ταυτότητας, ο αριθμός πολιτικής και η διάγνωση δεν κοινοποιούνται ποτέ. Ανωνυμοποιήστε και χρησιμοποιήστε συγκεντρωτικά στοιχεία.
- Αφήστε την AI να επιλέξει τη μέθοδο και όχι να την αμφισβητήσετε. "Ποια μέθοδο να χρησιμοποιήσω;" Η απάντηση στην ερώτηση είναι μια πρόταση. Η τελική επιλογή εξαρτάται από την αναλογιστική κρίση και τη νομοθεσία.
- Παρεξήγηση AI ως πηγή νομοθεσίας. Το μοντέλο μπορεί να συνθέτει άρθρα της νομοθεσίας και ονόματα πινάκων. Επιβεβαίωση από το επίσημο κείμενο.
Συνοπτικά
Η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένας ισχυρός βοηθός που επιταχύνει τα τεχνικά και επαναλαμβανόμενα μέρη της αναλογιστικής εργασίας. γράφει κώδικα, παράγει προσχέδια, εξηγεί. Ωστόσο, η ευθύνη για τις αποφάσεις για το ασφάλιστρο, την πρόβλεψη, το κεφάλαιο και την υποχρέωση ανήκει στον αρμόδιο αναλογιστή. Κάθε έξοδος επικυρώνεται μέσω τριών βημάτων: σύνδεση με μέθοδο/πηγή, ανεξάρτητος επανυπολογισμός, δοκιμή με αναλογιστική αιτιολογία. Τα δεδομένα είναι πάντα ανώνυμα και τα περιττά δεν κοινοποιούνται. Ένα μη επαληθευμένο αποτέλεσμα AI είναι εξίσου επικίνδυνο με μια ανυπόγραφη αναφορά.
Εργασία εφαρμογής
Επιλέξτε έναν κλάδο στον οποίο εργάζεστε (ή υποθέτετε). Ετοιμάστε έναν εντελώς ανώνυμο και συγκεντρωτικό μίνι πίνακα για αυτόν τον κλάδο (έκθεση, αριθμός αξιώσεων, συνολική ζημιά). Προσαρμόστε την "Ισχυρή προτροπή" παραπάνω στον δικό σας πίνακα και δώστε την σε ένα εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης. Υπολογίστε ξανά τη συχνότητα επιστροφής, τη σοβαρότητα και το ασφάλιστρο κινδύνου χειροκίνητα (με μια αριθμομηχανή) και συγκρίνετε με το αποτέλεσμα του AI. Αν βρείτε διαφορά, σημειώστε γιατί.
λίστα ελέγχου
- [ ] Είναι τα δεδομένα που δίνω στο AI ανώνυμα και συγκεντρωτικά; Υπάρχουν προσωπικές/προσωπικές πληροφορίες;
- [ ] Έχω υπολογίσει ξανά κάθε αριθμητική έξοδο ανεξάρτητα;
- [ ] Πήρα την επιλογή μεθόδου/υπόθεσης ως πρόταση και το αποφάσισα μόνος μου;
- [ ] Έχω επιβεβαιώσει τη νομοθεσία και τις αναφορές πίνακα από την επίσημη πηγή;
- [ ] Γνωρίζω αν το εργαλείο που χρησιμοποιώ χρησιμοποιεί δεδομένα στην εκπαίδευση μοντέλων;
- [ ] Είναι αυτό το αποτέλεσμα προσχέδιο ή κατά λάθος το αντιμετώπισα ως τελικό;