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 11 / 11

Αναλογιστική ροή εργασιών από άκρο σε άκρο, ενσωμάτωση τεχνητής νοημοσύνης και προστασία του μέλλοντος

Κέρδη:

  • Δυνατότητα σχεδιασμού ολόκληρης της αναλογιστικής ροής εργασιών ως διαδικασία από άκρο σε άκρο που υποστηρίζεται από τεχνητή νοημοσύνη, από την εισαγωγή δεδομένων έως την τελική υπογεγραμμένη αναφορά
  • Δυνατότητα καθιέρωσης ελέγχου έκδοσης, διαδρομής ελέγχου και πειθαρχίας επαναληψιμότητας κατά την ενσωμάτωση εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης στη ροή εργασίας
  • Ικανότητα κατανόησης του τρόπου με τον οποίο το επάγγελμα του αναλογιστή μεταμορφώνεται στην εποχή της τεχνητής νοημοσύνης και να σχεδιάζει τη δική του ανάπτυξη δεξιοτήτων και τις επαγγελματικές του ευθύνες.

Εξέταση Ενοτήτων

1. Ένας αναλογιστής ρωτά την AI "ποια ήταν η συχνότητα ζημιών του χαρτοφυλακίου μας πέρυσι;" χωρίς την παροχή δεδομένων πολιτικής. ρωτάει, και το μοντέλο δίνει έναν σίγουρο αριθμό. Ποιος κίνδυνος αποτελεί περισσότερο παράδειγμα αυτής της κατάστασης;

  • Α) Ψευδαίσθηση: το μοντέλο παράγει έναν κατασκευασμένο αριθμό χωρίς πρόσβαση σε δεδομένα ✔
  • Β) Υπερπροσαρμογή
  • Γ) Διαρροή δεδομένων
  • Δ) Βελτίωση της θνησιμότητας

Εξήγηση: Όταν δεν δίνονται δεδομένα στο μοντέλο, ο αριθμός που παράγει είναι μια ψευδαίσθηση: μια εύρυθμη αλλά κατασκευασμένη έξοδος που δεν βασίζεται σε πραγματικά δεδομένα. Τα αριθμητικά αποτελέσματα όπως η συχνότητα θα πρέπει πάντα να υπολογίζονται από τα δεδομένα του ίδιου του ιδρύματος.

2. Ποιος είναι ο κύριος λόγος για τη διάκριση μεταξύ «συχνότητας» και «βαρύτητας» στη μοντελοποίηση ζημιών;

  • Α) Επειδή η νομοθεσία απαγορεύει τη μοντελοποίηση συχνότητας και έντασης μαζί
  • Β) Γιατί ισχύει μόνο για ασφάλεια ζωής
  • Γ) Η συχνότητα και η ένταση ακολουθούν διαφορετικές κατανομές. Η μοντελοποίηση ξεχωριστά και ο συνδυασμός τους προβλέπει με μεγαλύτερη ακρίβεια τη συνολική ζημιά ✔
  • Δ) Εφόσον η συχνότητα και η ένταση παίρνουν πάντα την ίδια τιμή, αρκεί να υπολογίσουμε μία από αυτές.

Επεξήγηση: Ο αριθμός των ζημιών (συχνότητα) και το ποσό ανά ζημιά (βαρύτητα) έχουν διαφορετικές συμπεριφορές και διαφορετικές κατανομές πιθανοτήτων. Η συνολική ζημιά (ασφάλιστρο κινδύνου) προκύπτει με μοντελοποίηση και πολλαπλασιασμό χωριστά. Αυτή η διάκριση επιτρέπει την ακριβέστερη πρόβλεψη και των δύο.

3. Τι σημαίνει ισοδύναμο IBNR;

  • Α) Νομικό ταμείο που διατίθεται για επιστροφή ασφαλίστρων
  • Β) Πρόβλεψη για ζημιές που προκλήθηκαν αλλά δεν έχουν ακόμη αναφερθεί ✔
  • Γ) Προμήθεια που θα ληφθεί από τον αντασφαλιστή
  • Δ) Σύνολο καταβληθεισών και κλειστών ζημιών

Επεξήγηση: Το IBNR (Incurred But Not Reported) είναι η πρόβλεψη που τίθεται στην άκρη για το μελλοντικό κόστος των ζημιών που έχουν προκύψει αλλά δεν έχουν ακόμη αναφερθεί στην εταιρεία. Εκτιμάται με μεθόδους όπως η αλυσιδωτή σκάλα.

4. Ποια είναι η χρήση του «συντελεστή ανάπτυξης» στη μέθοδο chain-ladder;

  • Α) Ενημερώνει τα ασφάλιστρα ανάλογα με τον πληθωρισμό
  • Β) Διαιρεί τον αριθμό των ασφαλιστηρίων με τα έτη
  • Γ) Υπολογίζει απευθείας την κεφαλαιακή απαίτηση
  • Δ) Χρησιμοποιείται για την πρόβλεψη της τελικής βλάβης δίνοντας τον ρυθμό αύξησης της σωρευτικής βλάβης από τη μια αναπτυξιακή περίοδο στην άλλη. ✔

Επεξήγηση: Ο παράγοντας ανάπτυξης υποδεικνύει πόσες φορές αυξάνεται η σωρευτική ζημιά μιας περιόδου ζημίας από το ένα έτος ανάπτυξης στο άλλο. Χρησιμοποιώντας αυτούς τους παράγοντες, εκτιμάται η τελική βλάβη των ανώριμων σταδίων.

5. Γιατί το GLM (γενικευμένο γραμμικό μοντέλο) που χρησιμοποιείται στην τιμολόγηση προτιμάται ευρέως στους αναλογιστές;

  • Α) Γιατί δίνει πάντα την υψηλότερη ακρίβεια πρόβλεψης
  • Β) Δεδομένου ότι οι συντελεστές είναι ερμηνεύσιμοι, η επίδραση των παραγόντων κινδύνου στο ασφάλιστρο μπορεί να εξηγηθεί με διαφάνεια ✔
  • Γ) Επειδή λειτουργεί χωρίς να απαιτεί δεδομένα
  • Δ) Επειδή η νομοθεσία επιτρέπει μόνο GLM

Περιγραφή: Το GLM δείχνει με διαφάνεια την επίδραση κάθε παράγοντα κινδύνου στο ασφάλιστρο, επειδή οι συντελεστές του είναι ερμηνεύσιμοι. Αυτό είναι ένα κρίσιμο πλεονέκτημα όσον αφορά τη νομοθεσία, τον έλεγχο και την περιγραφή της θέσης εργασίας.

6. Τι δείχνει η τιμή qx σε έναν πίνακα θνησιμότητας;

  • Α) Πιθανότητα να πεθάνει ένα άτομο ηλικίας x εντός ενός έτους ✔
  • Β) Συνολικό ασφάλιστρο που καταβλήθηκε μέχρι την ηλικία x
  • Γ) Παρούσα αξία χετούς προσόδου
  • Δ) Τεχνικό επιτόκιο

Εξήγηση: qx είναι η πιθανότητα ότι ένα άτομο που έχει συμπληρώσει την ηλικία x θα πεθάνει μέσα σε ένα χρόνο. Είναι η βασική εισροή των λογαριασμών ασφάλισης ζωής και συνταξιοδότησης. Η πιθανότητα επιβίωσης βρίσκεται με px = 1 - qx.

7. Πώς επηρεάζει η αύξηση του τεχνικού επιτοκίου (προεξοφλητικού) ενός λογαριασμού προσόδων την παρούσα αξία των μελλοντικών πληρωμών;

  • Α) Αυξάνει την παρούσα αξία
  • Β) Δεν επηρεάζει καθόλου
  • Γ) Μειώνει την παρούσα τιμή ✔
  • Δ) Αλλάζει μόνο τη θνησιμότητα

Εξήγηση: Καθώς αυξάνεται το προεξοφλητικό επιτόκιο, η παρούσα αξία των μελλοντικών πληρωμών μειώνεται επειδή η διαχρονική αξία του χρήματος εφαρμόζεται πιο έντονα. Επομένως, η υπόθεση τόκου επηρεάζει άμεσα την αξία της υποχρέωσης και επιλέγεται προσεκτικά.

8. Τι σημαίνει "διαρροή δεδομένων" στη μηχανική χαρακτηριστικών;

  • Α) Αποθήκευση δεδομένων χωρίς κρυπτογράφηση
  • Β) Συμπλήρωση τιμών που λείπουν με τον μέσο όρο
  • Γ) Μη δημιουργία αντιγράφων ασφαλείας δεδομένων
  • Δ) Πληροφορίες που δεν είναι πραγματικά διαθέσιμες τη στιγμή της πρόβλεψης αναμιγνύονται στο μοντέλο και διογκώνουν παραπλανητικά την απόδοση ✔

Επεξήγηση: Η διαρροή δεδομένων είναι η εισαγωγή πληροφοριών στο μοντέλο που δεν υπάρχουν στην πραγματικότητα τη στιγμή της πρόβλεψης (για παράδειγμα, μια μεταβλητή που περιέχει το μέλλον). Αυτό διογκώνει τεχνητά την απόδοση της δοκιμής και προκαλεί την αποτυχία του μοντέλου στον πραγματικό κόσμο.

9. Τι παρέχει ουσιαστικά μια προσομοίωση Monte Carlo σε έναν αναλογιστή;

  • Α) Μειώνει το αποτέλεσμα σε έναν ενιαίο και ακριβή αριθμό
  • Β) Επιτρέπει να δούμε την κατανομή πιθανοτήτων και τον κίνδυνο της έκβασης δημιουργώντας έναν μεγάλο αριθμό τυχαίων σεναρίων ✔
  • Γ) Δίνει ακριβείς προβλέψεις χωρίς να χρειάζονται ιστορικά στοιχεία.
  • Δ) Γράφει αυτόματα το κείμενο της νομοθεσίας

Εξήγηση: Το Μόντε Κάρλο επαναλαμβάνει τυχαία σενάρια πολλές φορές, έτσι ώστε το αποτέλεσμα να θεωρείται ως κατανομή πιθανοτήτων (π.χ. κίνδυνος ουράς, επίπεδο 99,5%) και όχι ως ένα μόνο σημείο. Είναι ένας ισχυρός τρόπος να ποσοτικοποιηθεί η αβεβαιότητα.

10. Τι σημαίνει SCR (Solvency Capital Requirement) στο πλαίσιο του Solvency II;

  • Α) Συνολικό ετήσιο εισόδημα από ασφάλιστρα
  • Β) Σύνολο καταβληθεισών ζημιών
  • Γ) Κεφαλαιακή απαίτηση για κάλυψη ζημιών ενός έτους σε επίπεδο εμπιστοσύνης 99,5% ✔
  • Δ) Ποσοστό προμήθειας αντασφάλισης

Επεξήγηση: SCR είναι η κεφαλαιακή απαίτηση που πρέπει να διατηρήσει η εταιρεία για να εκπληρώσει τις υποχρεώσεις της εντός ενός έτους σε επίπεδο εμπιστοσύνης 99,5% (στη χειρότερη περίπτωση που θα συμβεί περίπου μία φορά στα 200 χρόνια). Αποτελεί βασικό μέτρο της οικονομικής ανθεκτικότητας ενός ασφαλιστή.

11. Πώς συμβαίνει η «έμμεση διάκριση» σε ένα μοντέλο τιμολόγησης που παράγεται από την τεχνητή νοημοσύνη;

  • Α) Μια μεταβλητή μεσολάβησης που σχετίζεται με μια απαγορευμένη μεταβλητή έχει έμμεσα το ίδιο διακριτικό αποτέλεσμα ✔
  • Β) Το μοντέλο χρησιμοποιεί πολύ λίγα δεδομένα
  • Γ) Ρύθμιση των ασφαλίστρων σε υψηλά επίπεδα
  • Δ) Επιλογή χαμηλού τεχνικού ενδιαφέροντος

Εξήγηση: Ακόμα κι αν μια απαγορευμένη μεταβλητή (π.χ. εθνικότητα) αφαιρεθεί από το μοντέλο, μια ισχυρά σχετιζόμενη υποκατάστατη μεταβλητή (π.χ. γειτονιά/ταχυδρομικός κώδικας) μπορεί να έχει έμμεσα το ίδιο αποτέλεσμα διακρίσεων. Επομένως, το μοντέλο πρέπει να ελεγχθεί όχι μόνο για ρητές αλλά και για έμμεσες διακρίσεις.

12. Ποιος είναι ο βασικός κανόνας απορρήτου κατά την ανάλυση δεδομένων πολιτικής και αξιώσεων με ένα δημοσίως διαθέσιμο εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης;

  • Α) Εάν τα δεδομένα είναι μικρά, δεν χρειάζεται ανωνυμοποίηση
  • Β) Αρκεί σε όλες τις περιπτώσεις μόνο η αλλαγή των ονομάτων
  • Γ) Εάν τα δεδομένα είναι κρυπτογραφημένα, μπορούν να μεταφορτωθούν σε οποιοδήποτε όχημα
  • Δ) Ανωνυμοποιήστε προσωπικά/ιδιωτικά δεδομένα, μην κοινοποιείτε περιττά δεδομένα και επιλέξτε ένα ασφαλές/θεσμικό εργαλείο ✔

Επεξήγηση: Τα προσωπικά και ειδικά δεδομένα (αναγνωριστικό TR, όνομα, διάγνωση, πρωτόκολλο) θα πρέπει να είναι ανώνυμα πριν από την κοινή χρήση. Εάν είναι δυνατόν, θα πρέπει να προτιμώνται εταιρικά εργαλεία με συμβάσεις επεξεργασίας δεδομένων που δεν χρησιμοποιούν δεδομένα στην εκπαίδευση μοντέλων. Το KVKK το απαιτεί.

13. Γιατί ένας αναλογιστής που συγκρίνει τη σκάλα αλυσίδας με τη μέθοδο Bornhuetter-Ferguson (BF) προτιμά συχνά την BF για ανώριμες (νέες) περιόδους ζημιάς;

  • Α) Επειδή το BF είναι υποχρεωτικό από το νόμο
  • Β) Επειδή το BF δεν απαιτεί δεδομένα
  • Γ) Σε νέες περιόδους, οι αλυσιδωτοί παράγοντες της κλίμακας γίνονται πολύ ασταθείς. Το BF παρέχει πιο σταθερή πρόβλεψη χρησιμοποιώντας το αναμενόμενο ποσοστό ζημιάς ✔
  • Δ) Γιατί η σκάλα αλυσίδας λειτουργεί μόνο στην ασφάλεια ζωής

Εξήγηση: Δεδομένου ότι σε νέες περιόδους συμβαίνουν πολύ μικρές ζημιές, οι παράγοντες ανάπτυξης της αλυσιδωτής σκάλας γίνονται εξαιρετικά ευαίσθητοι και ασταθείς σε μικρές διακυμάνσεις. Το BF εξομαλύνει αυτή τη μεταβλητότητα χρησιμοποιώντας πληροφορίες για το αναμενόμενο ποσοστό ζημιών (a priori) και δίνει μια πιο σταθερή πρόβλεψη.

14. Ποιο είναι το κύριο πρόβλημα εάν ένας αναλογιστής υπογράψει απευθείας τον λογαριασμό αποθεματικού που δημιουργείται από την τεχνητή νοημοσύνη και τον στείλει στη ρυθμιστική αρχή;

  • Α) Η ευθύνη και η τελική έγκριση βαρύνουν τον αναλογιστή. Η υπογραφή μη επαληθευμένης εκτύπωσης δεν εξαλείφει τον επαγγελματικό και νομικό κίνδυνο ✔
  • Β) Η έξοδος τεχνητής νοημοσύνης είναι πάντα ανακριβής και δεν πρέπει να χρησιμοποιείται
  • Γ) Η ρυθμιστική αρχή έχει απαγορεύσει εντελώς τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης
  • Δ) Η έξοδος τεχνητής νοημοσύνης δεν απαιτεί υπογραφή

Περιγραφή: Η έξοδος AI είναι προσχέδιο. Η ευθύνη για την επιλογή της μεθόδου, τις παραδοχές και το τελικό ποσό ανήκει στον αναλογιστή που υπογράφει. Η υπογραφή μη επαληθευμένων αποτελεσμάτων είναι εξίσου επικίνδυνη με τη δημοσίευση μιας ανυπόγραφης αναφοράς και δεν εξαλείφει την επαγγελματική/νομική ευθύνη.