Gains :
- Être capable de distinguer où dans le flux de travail actuariel (préparation des données, génération de code, rédaction de rapports, interprétation de scénarios) l'intelligence artificielle permet de gagner du temps réel et pourquoi des décisions telles que prime/provision/capital sont laissées à l'actuaire compétent, en fonction du niveau de risque de la tâche.
- Capacité à appliquer une discipline qui vérifie chaque sortie de l'IA à travers les étapes consistant à la relier à une source procédurale, à un recalcul indépendant et à la tester avec un raisonnement actuariel.
- Anonymiser les données sur la politique, les dommages et la santé dans le cadre du KVKK/confidentialité et prendre l'habitude de choisir des véhicules sûrs qui n'utilisent pas de données dans la formation des modèles
Dans une compagnie d'assurance ou de retraite, des centaines de numéros futurs sont produits chaque mois : quel montant de prime devons-nous payer pour ce groupe de polices ? quelle part des dommages passés n’a pas encore été signalée ; Quelle est la valeur des retraites que nous paierons aujourd’hui dans 30 ans ? Si une mauvaise année arrive, l’entreprise survivra-t-elle ? La profession qui répond à toutes ces questions est l’actuaire. Un actuaire est un spécialiste qui mesure, évalue et déclare les risques d'assurance et de retraite à l'aide de probabilités, de statistiques et de mathématiques financières ; Chaque chiffre qu'il produit affecte directement l'équilibre financier d'une entreprise, les droits d'un assuré et la confiance d'un commissaire aux comptes. C’est là qu’intervient l’intelligence artificielle.
L’intelligence artificielle (IA, ou IA en abrégé – des systèmes informatiques capables de générer du texte, d’écrire du code, de reconnaître des modèles et de résumer des données comme les humains) réduit les parties répétitives et chronophages du travail actuariel à quelques minutes : écrire du code de nettoyage des données, traduire un compte en Python, rédiger un rapport actuariel, expliquer une distribution complexe dans un langage simple. Cependant, la même IA peut également établir un chiffre sûr tel que « la fréquence de vos dégâts est de 8 % » sans jamais voir vos données. La première unité de ce module n'est pas une introduction au logiciel ; Son objectif est de clarifier où placer l’IA dans votre activité actuarielle et où ne pas la mettre du tout.
Posons le principe de base dès le début : l'intelligence artificielle est un assistant, pas un actuaire. La responsabilité et l'approbation finale des décisions financières critiques telles que les primes, les provisions (réserves), le capital et le passif appartiennent à l'actuaire signataire compétent, nommé et autorisé. Un résultat non vérifié de l’IA est aussi risqué qu’un rapport actuariel non signé.
Les différentes couches de l’activité actuarielle et la place de l’IA
Séparer le travail actuariel en trois niveaux facilite le placement correct de l’IA. La couche technique/informatique est l'endroit où le numéro est généré : traitement des données, construction de modèles, comptabilité des primes et des réserves. La couche de raisonnement est l'endroit où le nombre est interprété : quelle hypothèse choisir, quel facteur d'amélioration corriger manuellement, dans quelle mesure nous sommes confiants dans cette estimation. C'est au niveau de la responsabilité que se fait la signature : le rapport est transmis au régulateur, la décision est présentée à la direction, l'actuaire est le propriétaire légal des résultats. L’IA est très puissante dans la première couche, seulement auxiliaire dans la seconde, et pas du tout dans la troisième.
Définissons dès le début quelques termes de base. La prime est le prix payé par l'assuré en échange du risque. Le dommage (sinistre) est le dommage subi par l'assuré et payé par la compagnie. La provision/réserve est l’argent mis de côté aujourd’hui pour les sinistres payables dans le futur. Le passif est la valeur actuelle de la dette future de l’entreprise envers les assurés. L'exposition est l'unité qui mesure l'ampleur du risque (par exemple, un véhicule assuré pendant un an = 1 véhicule-année). Nous expliquerons ces concepts un par un dans les unités suivantes ; Pour l’instant, sachez ceci : l’IA vous donne le plan, le code et l’analyse de tous ces concepts, mais vous produisez le problème et la signature finaux.
Le tableau suivant résume le rôle et le niveau de risque de l’IA par mission :
Quête
Rôle de l'IA
Niveau de risque
Qui approuve
Nettoyage/codage des données
générateur de code
faible
Actuaire / analyste de données
Rapport et projet de synthèse
générateur de croquis
faible
actuaire
Description de la distribution/méthode
tutoriel, sommatif
faible
actuaire
Modèle fréquence-gravité des dommages
Modéliste, ébauche
moyen
actuaire principal
IBNR / compte de réserve
projet de compte
haut
Actuaire responsable
Prix / tarif
Croquis du modèle
haut
Actuaire tarification + conformité
Capital (SCR) / passif
entrée auxiliaire
très élevé
Actuaire désigné + direction
Gardez à l’esprit une ligne de ce tableau : à mesure que le risque augmente, le rôle de l’IA diminue et l’approbation actuarielle augmente.
Pourquoi la « vérification » est au cœur de cette activité
Les modèles linguistiques de l’intelligence artificielle semblent confiants dans leur réponse, mais ils n’en sont peut-être pas sûrs. En langage technique, cela s'appelle une hallucination : c'est la fabrication par le modèle d'informations inexistantes dans une phrase fluide, comme si elles étaient vraies. Pour un actuaire, c’est un piège mortel. Le modèle peut produire pour vous un chiffre tel que « le ratio perte/prime de ce portefeuille est de 72 % » ; Cependant, il n’a jamais vu vos données et ce numéro est entièrement inventé. Ou il pourrait prononcer le nom d'une table de mortalité comme « TRH-2020 » ; Cependant, un tel tableau n’existe pas. Puisqu’il dit les deux avec la même aisance, la seule chose qui distingue le bien du mal est vos connaissances actuarielles et vos habitudes de vérification.
La discipline de vérification comprend trois étapes :
- Lien vers la méthode et la source : comptez sur vos propres données et sources officielles pour les chiffres, et non sur la mémoire de l'IA. Prenez le recueil IA comme point de départ pour les formules, les distributions et les articles réglementaires ; puis confirmer à partir de sources actuarielles standards (manuel, texte législatif, procédure institutionnelle). Utilisez l’IA pour interpréter les données, pas pour s’en souvenir.
- Recalcul indépendant : vérifiez indépendamment chaque résultat numérique, coefficient et rapport produit par l'IA. Reproduisez vous-même ou avec un tableur vérifié une valeur actuelle, un facteur de croissance, un total.
- Test avec jugement actuariel : Testez avec un œil expert si les résultats contredisent les faits sur le terrain (comportement du portefeuille, inflation, législation, expérience passée). "Pourquoi ce facteur est-il de 1,45 et non de 1,05 ?" Posez toujours la question.
Attention : Signer un chiffre de réserve ou un barème de primes produit par AI sans le vérifier équivaut à publier un rapport actuariel non signé. Ce n’est pas parce que la sortie est fluide et ordonnée qu’elle est exacte.
Confidentialité : les données relatives à la politique et aux dommages sont des données privées
Les données relatives aux polices et aux réclamations comprennent des informations sur l’identité, les contacts, la santé et les finances. Certaines d'entre elles constituent des catégories particulières de données personnelles relevant du champ d'application du KVKK (loi sur la protection des données personnelles) en Turquie et du RGPD en Europe ; En particulier, les informations diagnostiques dans les assurances maladie et vie sont soumises à la plus haute protection. Coller le nom de l'assuré, son numéro d'identification TR, son numéro de police et son diagnostic sur un véhicule public AI constitue une violation grave. La même sensibilité s'applique aux données de portefeuille qui sont des secrets d'affaires (tableaux de primes, répartitions des pertes, conditions de réassurance).
La règle est simple : anonymiser les données et ne pas les partager inutilement. « Homme de 54 ans, antécédents de maladie cardiaque » au lieu de « Ahmet Yılmaz, 54 ans, politique 2024-88213, infarctus du myocarde » ; Partagez des tableaux groupés/résumés au lieu d’enregistrements individuels. La plupart des analyses actuarielles sont réalisées à partir de données déjà agrégées (tranche d'âge, type de couverture, année de développement) ; Cela protège à la fois la confidentialité et simplifie l’analyse. Si possible, choisissez des outils d'entreprise qui disposent d'un accord de traitement des données et n'utilisent pas vos données dans la formation des modèles.
Astuce : Dans le travail actuariel, l’IA reçoit souvent un tableau récapitulatif/agrégé plutôt qu’un enregistrement brut. Un tableau comme « tableau 3 : tranche d'âge × couverture × dommage moyen » ne contient pas de données personnelles, mais tout le nécessaire à l'analyse.
trois mini-cases
Cas 1 — Utilisation sûre et efficace. Un actuaire adjoint passerait 2 jours à nettoyer manuellement 40 000 lignes de données sur les sinistres. Il a expliqué la structure des données (noms de colonnes, exemple 5 lignes anonymes) à l'IA et a demandé un code de nettoyage Python. AI a produit une ébauche de code en 15 minutes ; L'actuaire a lu le code ligne par ligne, corrigé deux erreurs logiques (les dommages négatifs devaient être examinés séparément plutôt que supprimés) et l'a exécuté sur ses propres données. Durée : une demi-journée au lieu de 2 jours. L'IA a écrit le code, l'actuaire l'a vérifié et l'a exécuté.
Cas 2 — Piège à numéros non vérifié. Un employé a demandé à YZ : « Quel est le ratio combiné de notre branche assurance ? L'IA a donné avec confiance un chiffre "environ 104 pour cent", même si elle n'avait accès à aucune donnée. L'employé l'a mis dans sa présentation de gestion ; le taux réel était de 97 pour cent. La différence a conduit à présenter une succursale rentable comme une perte et à prendre une mauvaise décision d’augmentation des prix. Erreur : Attendre un indicateur de l'IA sans lui donner de données.
Cas 3 — Violation de la confidentialité. Un actuaire a chargé un fichier Excel contenant le nom complet, la pièce d'identité et la déclaration de santé des candidats à l'assurance-vie dans un outil public d'IA et a déclaré "signaler les plus risqués". Les données sont allées vers un serveur externe ; Un examen du KVKK et un risque de réputation sont survenus. La bonne façon était de supprimer le nom et la pièce d’identité et de partager uniquement l’âge, le sexe, le montant de la couverture et les facteurs de risque anonymes.
Invite faible/Invite forte
Invite faible :
Dites-nous la fréquence des pertes de notre portefeuille cette année et la prime appropriée.
Cette affirmation est erronée : l'IA ne reçoit aucune donnée, elle ne peut donc répondre à la question de la « fréquence » et de la « prime » qu'avec des chiffres inventés. Quelle branche, quelle période, quelle exposition est claire.
Invite puissante :
Votre rôle : assistant d'analyse assistant un actuaire.Tâche : Aidez-moi à interpréter le tableau agrégé ANONYME ci-dessous.Données (assurance, 2024, aucune province/nom) :- Exposition : 12 400 années-véhicules- Nombre de sinistres : 1 612- Total des sinistres payés : 48 900 000 TLI veulent :1) Trouver la fréquence des dommages (nombre/exposition) et calculer en moyenne la gravité des dommages, montrer la formule.2) Calculez la prime de risque (fréquence × gravité).3) Écrivez les étapes intermédiaires afin que je puisse vérifier chaque chiffre manuellement.N'inventez pas ; Utilisez simplement les numéros que je vous ai donnés. S'il manque quelque chose, demandez.
Cette demande est forte car elle fournit des données de manière anonyme, nécessite des formules, nécessite des étapes intermédiaires et interdit la fabrication.
Erreurs courantes
- Demander des chiffres sans donner de données. L’IA n’a pas votre portfolio en mémoire ; Chaque numéro qu'il donne est faux. Fournissez d’abord des données anonymes, puis demandez un compte.
- Signer la sortie sans la vérifier. Un graphique fluide et ordonné ne signifie pas qu’il est exact. Reproduisez chaque numéro indépendamment.
- Coller des données personnelles sous leur forme brute. Le nom, le numéro d’identification, le numéro de police et le diagnostic ne sont jamais partagés. Anonymisez et utilisez des agrégats.
- Laisser l’IA choisir la méthode et ne pas la remettre en question. « Quelle méthode dois-je utiliser ? » La réponse à la question est une suggestion ; le choix final relève du jugement actuariel et de la législation.
- Confondre l’IA avec une source de législation. Le modèle peut constituer des articles de législation et des noms de tables. Confirmez à partir du texte officiel.
En résumé
L’intelligence artificielle est un assistant puissant qui accélère les parties techniques et répétitives du travail actuariel ; écrit du code, produit des brouillons, explique. Mais la responsabilité des décisions en matière de primes, de provisions, de capital et de responsabilité incombe à l'actuaire compétent. Chaque résultat est validé en trois étapes : liaison à la méthode/source, recalcul indépendant, test avec raisonnement actuariel. Les données sont toujours anonymisées et les données inutiles ne sont pas partagées. Un résultat non vérifié de l’IA est aussi risqué qu’un rapport non signé.
Tâche de candidature
Choisissez une branche dans laquelle vous travaillez (ou assumez). Préparez un mini tableau totalement anonyme et agrégé pour cette branche (exposition, nombre de sinistres, dégâts totaux). Adaptez l'« invite puissante » ci-dessus à votre propre tableau et confiez-la à un outil d'IA. Recalculez manuellement la fréquence de retour, la gravité et la prime de risque (avec une calculatrice) et comparez-les avec le résultat de l'IA. Si vous trouvez une différence, notez pourquoi.
liste de contrôle
- [ ] Les données que je fournis à l'IA sont-elles anonymes et agrégées ? Y a-t-il des informations personnelles/privées ?
- [ ] Ai-je recalculé chaque sortie numérique indépendamment ?
- [ ] Ai-je pris le choix de la méthode/hypothèse comme une suggestion et l'ai-je décidé moi-même ?
- [ ] Ai-je confirmé la législation et les références aux tableaux de la source officielle ?
- [ ] Puis-je savoir si l'outil que j'utilise utilise des données dans la formation de modèles ?
- [ ] Ce résultat est-il un brouillon ou l'ai-je accidentellement traité comme final ?