יחידות
1. מבוא לבינה מלאכותית במדע האקטוארי: תפקידים, גבולות, אימות ופרטיות
2. מודל נזקים: אפליה בתדירות-חומרה וניתוח נתמך בבינה מלאכותית
3. חשבון מילואים (הפרשה): אימות עם IBNR, Chain Ladder ובינה מלאכותית
4. תמחור וסיווג סיכונים: GLM, תעריפים ובינה מלאכותית
5. חשבונות חיים ופנסיה: תמותה, קצבה ואחריות
6. הכנת נתונים והנדסת תכונות: טיפול בנתונים אקטואריים עם בינה מלאכותית
7. ניתוח תרחישים ומבחן מתח: ניהול אי ודאות
8. Solvency II, הלימות הון ואימות מודל
9. דיווח ותקשורת: דו"ח אקטואר, מצגת הנהלה ושפה רגולטורית
10. אתיקה, אפליה, סודיות ואחריות מקצועית
11. זרימת עבודה אקטוארית מקצה לקצה, שילוב בינה מלאכותית והוכחה לעתיד
יחידה 10 / 11
אתיקה, אפליה, סודיות ואחריות מקצועית
רווחים:
- יכולת לבקר עקרונות אפליה עקיפה, צדק ושקיפות בתמחור וסיכונים עם תמיכה בבינה מלאכותית
- יכולת ליישם KVKK/GDPR, ממשל נתונים ויכולת הסבר של החלטות מודל יחד עם כללים אתיים אקטואריים
- היכולת להבין ששימוש בבינה מלאכותית אינו מבטל אחריות מקצועית וכי למודל פגום יש השלכות אתיות ומשפטיות כאחד.