Μονάδες
1. Εισαγωγή στην Τεχνητή Νοημοσύνη στην Αναλογιστική Επιστήμη: Ρόλοι, Όρια, Έλεγχος ταυτότητας και Απόρρητο 2. Μοντελοποίηση ζημιών: Διακρίσεις συχνότητας-βαρύτητας και υποστηριζόμενη ανάλυση τεχνητής νοημοσύνης 3. Λογαριασμός κράτησης (παροχής): Επαλήθευση με IBNR, Chain Ladder και Τεχνητή Νοημοσύνη 4. Ταξινόμηση τιμολόγησης και κινδύνου: GLM, Tariffing και Τεχνητή Νοημοσύνη 5. Λογαριασμοί ζωής και συνταξιοδότησης: θνησιμότητα, πρόσοδος και ευθύνη 6. Προετοιμασία Δεδομένων και Μηχανική Χαρακτηριστικών: Χειρισμός Αναλογιστικών Δεδομένων με Τεχνητή Νοημοσύνη 7. Ανάλυση Σεναρίων και Δοκιμή Στρες: Διαχείριση Αβεβαιότητας 8. Solvency II, Κεφαλαιακή Επάρκεια και Επικύρωση Μοντέλου 9. Αναφορά και Επικοινωνία: Αναλογιστική Έκθεση, Παρουσίαση Διοίκησης και Ρυθμιστική Γλώσσα 10. Ηθική, Διακρίσεις, Εμπιστευτικότητα και Επαγγελματική Υπευθυνότητα 11. Αναλογιστική ροή εργασιών από άκρο σε άκρο, ενσωμάτωση τεχνητής νοημοσύνης και προστασία του μέλλοντος
Μονάδα 10 / 11

Ηθική, Διακρίσεις, Εμπιστευτικότητα και Επαγγελματική Υπευθυνότητα

Κέρδη:

  • Ικανότητα ελέγχου των αρχών έμμεσης διάκρισης, δικαιοσύνης και διαφάνειας στα μοντέλα τιμολόγησης και κινδύνου με υποστήριξη τεχνητής νοημοσύνης
  • Ικανότητα εφαρμογής KVKK/GDPR, διακυβέρνηση δεδομένων και επεξήγηση μοντέλων αποφάσεων μαζί με αναλογιστικούς κανόνες δεοντολογίας
  • Να είστε σε θέση να κατανοήσετε ότι η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης δεν εξαλείφει την επαγγελματική ευθύνη και ότι ένα ελαττωματικό μοντέλο έχει τόσο ηθικές όσο και νομικές συνέπειες.
Πρώην Επόμενος