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 9 / 11
דיווח ותקשורת: דו"ח אקטואר, מצגת הנהלה ושפה רגולטורית
רווחים:
- יכולת לנסח את הדו"ח האקטוארי, סיכום ההנהלה ותקשורת הרגולטור (SEDDK) בהתאם לקהל היעד בתמיכת בינה מלאכותית
- יכולת ליישם אי ודאות והנחות בשקיפות עם בינה מלאכותית תוך תרגום התוצאה הטכנית (רזרבות, פרמיה, הון) לשפת ניהול ומכירות
- להבטיח שכל נושא והתייחסות חקיקתית של טיוטת הבינה המלאכותית תישאר באחריות האקטואר המקושר למקור וחתום עליו.