Voitot:
- Kyky erottaa missä vakuutusmatemaattisessa työnkulussa (tietojen valmistelu, koodin luominen, raportin laatiminen, skenaarioiden tulkinta) tekoäly säästää reaaliaikaa ja miksi päätökset, kuten palkkio/varaus/pääoma, jätetään toimivaltaisen aktuaarin tehtäväksi tehtävän riskitasosta riippuen.
- Kyky soveltaa kurinalaisuutta, joka todentaa jokaisen tekoälyn tuotoksen yhdistämällä se proseduurilähteeseen, suorittamalla riippumattoman uudelleenlaskennan ja testaamalla sitä vakuutusmatemaattisilla perusteilla.
- Käytäntöjen, vahinko- ja terveystietojen anonymisoiminen KVKK:n/yksityisyyden piirissä ja tapa valita turvalliset ajoneuvot, jotka eivät käytä tietoja mallikoulutuksessa
Vakuutus- tai eläkeyhtiössä tuotetaan satoja tulevaisuuden numeroita joka kuukausi: kuinka paljon vakuutusmaksua tästä vakuutusryhmästä pitäisi maksaa? kuinka paljon aiemmista vahingoista ei ole vielä raportoitu; Mikä on eläkkeiden arvo, joita maksamme tänään 30 vuoden kuluttua? Jos tulee huono vuosi, selviääkö yritys? Ammatti, joka vastaa kaikkiin näihin kysymyksiin, on aktuaari. Aktuaari on asiantuntija, joka mittaa, hinnoittelee ja raportoi vakuutus- ja eläkeriskejä käyttäen todennäköisyyslaskentaa, tilastoja ja talousmatematiikkaa; Jokainen sen tuottama luku vaikuttaa suoraan yrityksen taloudelliseen tasapainoon, vakuutetun oikeuksiin ja tilintarkastajan luottamukseen. Tässä kohtaa tekoäly tulee peliin.
Tekoäly (AI tai lyhyesti AI – tietokonejärjestelmät, jotka voivat luoda tekstiä, kirjoittaa koodia, tunnistaa kuvioita ja tiivistää tietoja kuten ihmiset) vähentää vakuutusmatemaattisen työn toistuvia ja aikaa vieviä osia minuutteihin: tietojen puhdistuskoodin kirjoittaminen, tilin kääntäminen Pythoniksi, aktuaariraportin laatiminen, monimutkaisen jakauman selittäminen selkeällä kielellä. Sama tekoäly voi kuitenkin myös muodostaa varman luvun, kuten "vauriotaajuutesi on 8 prosenttia" näkemättä tietojasi. Tämän moduulin ensimmäinen yksikkö ei ole ohjelmiston esittely; Sen tarkoituksena on selventää, mihin tekoäly kannattaa sijoittaa vakuutusmatemaattiseen liiketoimintaasi ja mihin sitä ei saa laittaa ollenkaan.
Laitetaanpa perusperiaate alusta alkaen esille: tekoäly on avustaja, ei aktuaari. Vastuu ja lopullinen hyväksyminen rahoituksen kannalta kriittisistä päätöksistä, kuten vakuutusmaksuista, varauksista, pääomasta ja veloista, kuuluu toimivaltaiselle, nimetylle ja valtuutetulle allekirjoittaja aktuaarille. Vahvistamaton tekoälytulos on yhtä vaarallinen kuin allekirjoittamaton aktuaariraportti.
Vakuutusmatemaattisen liiketoiminnan kerrokset ja tekoälyn paikka
Vakuutusmatemaattisten töiden jakaminen kolmeen kerrokseen helpottaa tekoälyn oikean sijoittamista. Tekninen/laskennallinen kerros on paikka, jossa numero luodaan: tietojenkäsittely, mallinrakennus, premium- ja varakirjanpito. Päättelykerros on paikka, jossa luku tulkitaan: mikä oletus valita, mikä parannustekijä korjataan manuaalisesti, kuinka varmoja olemme tuohon arvioon. Vastuukerros on paikka, jossa allekirjoitetaan: raportti menee sääntelijälle, päätös esitetään johdolle, aktuaari on tulosten laillinen omistaja. AI on erittäin voimakas ensimmäisessä kerroksessa, vain apu toisessa, eikä ollenkaan kolmannessa.
Määritellään muutama perustermi alusta alkaen. Vakuutusmaksu on hinta, jonka vakuutettu maksaa vastineeksi riskistä. Vahinko (korvausvaatimus) on vakuutetun kärsimä vahinko, jonka yhtiö maksaa. Varaus/varaus on rahaa, joka on varattu tänään tulevaisuudessa maksettavia korvauksia varten. Vastuu on yhtiön tulevan velan nykyarvoa vakuutuksenottajille. Riski on riskin suuruutta mittaava yksikkö (esim. vuodeksi vakuutettu ajoneuvo = 1 ajoneuvovuosi). Selitämme nämä käsitteet yksitellen seuraavissa yksiköissä; Tiedä toistaiseksi tämä: AI antaa sinulle suunnitelman, koodin ja analyysin kaikille näille käsitteille, mutta sinä valmistat lopullisen numeron ja allekirjoituksen.
Seuraavassa taulukossa on yhteenveto tekoälyn roolista ja riskitasosta tehtävän mukaan:
Quest
AI:n rooli
Riskitaso
Kuka hyväksyy
Tietojen puhdistus/koodaus
koodigeneraattori
alhainen
Aktuaari / dataanalyytikko
Raportti ja tiivistelmäluonnos
luonnosgeneraattori
alhainen
aktuaari
Jakelu/menetelmän kuvaus
opetusohjelma, yhteenveto
alhainen
aktuaari
Vaurioiden taajuus-vakavuusmalli
Mallinrakentaja, luonnos
keskikokoinen
vanhempi aktuaari
IBNR / varata tili
tililuonnos
korkea
Vastuullinen aktuaari
Hinta / tariffi
Mallin luonnos
korkea
Hinnoittelu aktuaari + noudattaminen
Pääoma (SCR) / vastuu
aputulo
erittäin korkea
Nimitetty aktuaari + johto
Pidä mielessä yksi rivi tässä taulukossa: riskin kasvaessa tekoälyn rooli pienenee ja vakuutusmatemaattinen hyväksyntä kasvaa.
Miksi "vahvistus" on tämän liiketoiminnan ydin
Tekoälyn kielimallit näyttävät luottavaisilta vastauksessaan, mutta he eivät välttämättä ole varmoja. Teknisellä kielellä tätä kutsutaan hallusinaatioksi: se on mallin valmistamaa olematonta tietoa sujuvassa lauseessa, aivan kuin se olisi totta. Aktuaarille tämä on tappava ansa. Malli voi tuottaa sinulle luvun, kuten "tämän salkun tappio/lisäsuhde on 72 prosenttia"; Hän ei kuitenkaan ole koskaan nähnyt tietojasi, ja tämä numero on täysin keksitty. Tai hän saattaa sanoa kuolleisuustaulukon nimeksi "TRH-2020"; Sellaista taulukkoa ei kuitenkaan ole olemassa. Koska hän sanoo molemmat yhtä sujuvasti, ainoa asia, joka erottaa oikean väärästä, on vakuutusmatemaattinen tietosi ja todentamistapasi.
Varmistuskuri koostuu kolmesta vaiheesta:
- Linkki menetelmään ja lähteeseen: Luota numeroihin omiin tietoihisi ja virallisiin lähteisiin, älä tekoälyn muistiin. Ota AI-kokoelma lähtökohtana kaavoille, jakaumille ja sääntelyartikkeleille; vahvista sitten vakiovakuutusmatemaattisista lähteistä (oppikirja, lainsäädäntöteksti, toimielinmenettely). Käytä tekoälyä tietojen tulkitsemiseen, älä muistamiseen.
- Itsenäinen uudelleenlaskenta: Tarkista itsenäisesti jokainen tekoälyn tuottama numeerinen tulos, kerroin ja suhde. Toista nykyarvo, kasvutekijä, kokonaissumma itse tai vahvistetun laskentataulukon avulla.
- Testaa vakuutusmatemaattisella arvioinnilla: Testaa asiantuntijan silmällä, onko tulos ristiriidassa paikan päällä olevien tosiasioiden kanssa (salkun käyttäytyminen, inflaatio, lainsäädäntö, aiemmat kokemukset). "Miksi tämä kerroin on 1,45 eikä 1,05?" Kysy aina kysymys.
Huomio: AI:n tuottaman varantoluvun tai premium-aikataulun allekirjoittaminen ilman sen vahvistamista on kuin allekirjoittamattoman aktuaariraportin julkaiseminen. Vain siksi, että tulos on tasainen ja järjestyksessä, ei ole tarkkaa.
Yksityisyys: käytäntö ja vahinkotiedot ovat yksityisiä tietoja
Käytäntö- ja korvaustiedot sisältävät henkilöllisyys-, yhteys-, terveys- ja taloustiedot. Jotkut näistä ovat erityisiä henkilötietojen luokkia, jotka kuuluvat KVKK:n (Personal Data Protection Law) soveltamisalaan Turkissa ja GDPR:ssä Euroopassa; Erityisesti sairaus- ja henkivakuutuksen diagnostiset tiedot ovat korkeimman suojan alaisia. Vakuutetun nimen, TR-tunnusnumeron, vakuutusnumeron ja diagnoosin liittäminen julkiseen tekoälyajoneuvoon on vakava rikkomus. Sama herkkyys koskee salkkutietoja, jotka ovat liikesalaisuuksia (maksutaulukot, tappionjako, jälleenvakuutusehdot).
Sääntö on yksinkertainen: anonymisoi tiedot äläkä jaa tarpeettomia. "54-vuotias mies, sydänsairaus" sijaan "Ahmet Yılmaz, 54, politiikka 2024-88213, sydäninfarkti"; Jaa ryhmiteltyjä/tiivistettyjä taulukoita yksittäisten tietueiden sijaan. Useimmat vakuutusmatemaattiset analyysit tehdään jo aggregoiduilla tiedoilla (ikäryhmä, kattavuustyyppi, kehitysvuosi); Tämä sekä suojaa luottamuksellisuutta että yksinkertaistaa analysointia. Jos mahdollista, valitse yritystyökalut, joilla on tietojenkäsittelysopimus, äläkä käytä tietojasi mallikoulutuksessa.
Vinkki: Vakuutusmatemaattisessa työssä tekoälylle annetaan usein tiivistelmä/aggregaattitaulukko raakatietueen sijaan. Taulukossa, kuten "taulukko 3: ikäryhmä × kattavuus × keskimääräinen vahinko", ei ole henkilötietoja, mutta kaikki tarvittava analysointiin.
kolme minilaukkua
Tapaus 1 – Turvallinen ja tehokas käyttö. Avustaja aktuaari käytti 2 päivää manuaalisesti 40 000 vahinkotietojen rivin puhdistamiseen. Hän selitti tietojen rakenteen (sarakkeiden nimet, esimerkki 5 nimetöntä riviä) tekoälylle ja pyysi Python-puhdistuskoodia. AI tuotti koodiluonnoksen 15 minuutissa; Aktuaari luki koodin rivi riviltä, korjasi kaksi logiikkavirhettä (negatiiviset vauriot piti tutkia erikseen eikä poistaa) ja suoritti sen omilla tiedoillaan. Kesto: puoli päivää 2 päivän sijaan. Tekoäly kirjoitti koodin, aktuaari tarkisti sen ja suoritti sen.
Tapaus 2 — Vahvistamaton numeroloukku. Työntekijä kysyi YZ:ltä: "Mikä on vakuutusalamme yhdistetty kulusuhde?" Tekoäly antoi luottavaisesti luvun "noin 104 prosenttia", vaikka sillä ei ollut pääsyä tietoihin. Työntekijä esitti tämän johdon esityksessään; todellinen korko oli 97 prosenttia. Ero johti siihen, että kannattava toimiala kuvattiin tappiolliseksi ja vääräksi hinnankorotuspäätökseksi. Virhe: Odotetaan AI-ilmaisinta antamatta sille tietoja.
Tapaus 3 – Luottamuksellisuuden rikkominen. Aktuaari latasi julkiseen tekoälytyökaluun Excelin, joka sisälsi henkivakuutuksen hakijoiden koko nimen, henkilötodistuksen ja terveysilmoituksen, ja sanoi "merkitkää riskialttiit". Tiedot menivät ulkoiselle palvelimelle; Heräsi KVKK-arviointi ja maineriski. Oikea tapa oli poistaa nimi ja henkilöllisyystodistus ja jakaa vain ikä, sukupuoli, kattavuus ja anonyymit riskitekijät.
Heikko kehote / Vahva kehote
Heikko kehote:
Kerro salkkumme tämän vuoden tappiotiheys ja sopiva preemio.
Tämä väite on virheellinen: tekoälylle ei anneta tietoja, joten se voi vastata kysymykseen "taajuudesta" ja "premium" vain keksityillä numeroilla. Mikä haara, mikä ajanjakso, mikä altistuminen on selvää.
Tehokas kehotus:
Tehtävä: Auta minua tulkitsemaan alla olevaa ANONYMI-aggregaattitaulukkoa.Tiedot (vakuutus, 2024, ei maakuntaa/nimeä):- Altistuminen: 12 400 ajoneuvovuotta- Korvausten määrä: 1 612- Korvauskorvausten kokonaismäärä: 48 900 000 Korvausten keskimääräinen määrä: 48 900 000) vahingon vakavuus, näytä kaava.2) Laske riskipreemio (taajuus × vakavuus).3) Kirjoita välivaiheet, jotta voin tarkistaa jokaisen luvun manuaalisesti.Älä keksi asioita; Käytä vain numeroita, jotka annoin sinulle. Jos jotain puuttuu niin kysy.
Tämä pyyntö on vahva, koska se tarjoaa tiedot anonyymisti, vaatii kaavoja, vaatii välivaiheita ja kieltää valmistuksen.
Yleisiä virheitä
- Pyydä numeroita antamatta tietoja. Tekoälyllä ei ole portfoliotasi muistissaan; Jokainen hänen antamansa numero on väärennös. Anna ensin anonyymit tiedot ja pyydä sitten tiliä.
- Tulosteen allekirjoittaminen vahvistamatta sitä. Sujuva ja järjestyksessä oleva kaavio ei tarkoita, että se on tarkka. Toista jokainen numero itsenäisesti.
- Henkilötietojen liittäminen raakamuodossa. Nimeä, henkilötunnusta, vakuutuksen numeroa ja diagnoosia ei koskaan jaeta. Anonymisoi ja käytä aggregaatteja.
- Annetaan tekoälyn valita menetelmä eikä kyseenalaistaa sitä. "Mitä menetelmää minun pitäisi käyttää?" Vastaus kysymykseen on ehdotus; Lopullisen valinnan tekee vakuutusmatemaattinen harkinta ja lainsäädäntö.
- Käsitellään tekoälyä lainsäädännön lähteeksi. Malli voi muodostaa lainsäädäntöartikkeleita ja taulukoiden nimiä. Vahvista virallisesta tekstistä.
Yhteenvetona
Tekoäly on tehokas apulainen, joka nopeuttaa vakuutusmatemaattisen työn teknisiä ja toistuvia osia; kirjoittaa koodia, tuottaa luonnoksia, selittää. Vastuu vakuutusmaksu-, varaus-, pääoma- ja vastuupäätöksistä on kuitenkin toimivaltaisella aktuaarilla. Jokainen tulos validoidaan kolmen vaiheen kautta: sidos menetelmään/lähteeseen, riippumaton uudelleenlaskenta, testaus vakuutusmatemaattisella päättelyllä. Tiedot ovat aina anonymisoituja, eikä tarpeettomia tietoja jaeta. Vahvistamaton tekoälytulostus on yhtä vaarallinen kuin allekirjoittamaton raportti.
Sovellustehtävä
Valitse toimiala, jolla työskentelet (tai oletat). Valmistele tälle haaralle täysin anonyymi ja koottu minitaulukko (altistuminen, vaatimusten määrä, kokonaisvahingot). Mukauta yllä oleva "Tehokas kehote" omaan taulukkoosi ja anna se tekoälytyökalulle. Laske palautustaajuus, vakavuus ja riskipreemio uudelleen manuaalisesti (laskimella) ja vertaa tekoälyn tulokseen. Jos huomaat eron, kirjoita miksi.
tarkistuslista
- [ ] Ovatko tekoälylle antamani tiedot anonyymejä ja koottuja? Onko henkilökohtaisia/yksityisiä tietoja?
- [ ] Olenko laskenut jokaisen numeerisen tulosteen uudelleen itsenäisesti?
- [ ] Otinko menetelmän/oletuksen valinnan ehdotuksena ja päätinkö sen itse?
- [ ] Olenko vahvistanut lainsäädännön ja taulukkoviitteet virallisesta lähteestä?
- [ ] Tiedänkö, käyttääkö käyttämäni työkalu dataa mallikoulutuksessa?
- [ ] Onko tämä tulos luonnos vai käsitinkö sitä vahingossa lopullisena?