Dobici:
- Mogućnost razlikovanja gdje u aktuarskom radnom tijeku (priprema podataka, generiranje kodova, izrada izvješća, interpretacija scenarija) umjetna inteligencija štedi stvarno vrijeme i zašto su odluke kao što su premija/provizija/kapital prepuštene nadležnom aktuaru, ovisno o razini rizika zadatka.
- Sposobnost primjene discipline koja provjerava svaki izlaz umjetne inteligencije kroz korake povezivanja s proceduralnim izvorom, neovisnim ponovnim izračunom i testiranjem pomoću aktuarskog obrazloženja.
- Anonimizacija podataka o politici, šteti i zdravlju u okviru KVKK/privatnosti i stjecanje navike odabira sigurnih vozila koja ne koriste podatke u obuci modela
U osiguravajućem ili mirovinskom društvu svaki mjesec proizvedu se stotine budućih brojeva: koliku premiju trebamo platiti za ovu skupinu polica? koliko štete iz prošlosti još nije prijavljeno; Kolika je vrijednost mirovina koje ćemo danas isplaćivati za 30 godina? Ako dođe loša godina, hoće li tvrtka preživjeti? Profesija koja daje odgovore na sva ova pitanja je aktuar. Aktuar je stručnjak koji mjeri, procjenjuje i izvješćuje o rizicima osiguranja i mirovine koristeći vjerojatnost, statistiku i financijsku matematiku; Svaka brojka koju proizvede izravno utječe na financijsku ravnotežu tvrtke, prava osiguranika i povjerenje revizora. Tu na scenu stupa umjetna inteligencija.
Umjetna inteligencija (AI ili skraćeno AI—računalni sustavi koji mogu generirati tekst, pisati kod, prepoznavati obrasce i sažimati podatke poput ljudi) smanjuje ponavljajuće i dugotrajne dijelove aktuarskog posla na minute: pisanje koda za čišćenje podataka, prevođenje računa u Python, izrada aktuarskog izvješća, objašnjenje složene distribucije jednostavnim jezikom. Međutim, ista umjetna inteligencija također može napraviti pouzdani broj kao što je "vaša učestalost oštećenja je 8 posto" bez da ikada vidi vaše podatke. Prva cjelina ovog modula nije uvod u softver; Njegova je svrha razjasniti gdje staviti AI u svoje aktuarsko poslovanje, a gdje ga uopće ne treba stavljati.
Izložimo osnovno načelo od početka: Umjetna inteligencija je pomoćnik, a ne aktuar. Odgovornost i konačno odobrenje financijski kritičnih odluka kao što su premije, rezervacije (rezerve), kapital i obveze pripada nadležnom, imenovanom i ovlaštenom aktuaru potpisniku. Neprovjereni rezultat umjetne inteligencije jednako je riskantan kao i nepotpisano aktuarsko izvješće.
Slojevi aktuarstva i mjesto AI
Odvajanje aktuarskog rada u tri sloja olakšava ispravno postavljanje AI-ja. Tehnički/računski sloj mjesto je gdje se generira broj: obrada podataka, izrada modela, računovodstvo premija i rezervi. Sloj obrazloženja je mjesto gdje se tumači broj: koju pretpostavku odabrati, koji faktor poboljšanja ručno ispraviti, koliko smo sigurni u tu procjenu. Sloj odgovornosti mjesto je gdje se potpisuje: izvješće ide regulatoru, odluka se prezentira upravi, aktuar je zakonski vlasnik rezultata. AI je vrlo moćan u prvom sloju, samo pomoćni u drugom, a nikako u trećem.
Definirajmo nekoliko osnovnih pojmova od početka. Premija je cijena koju osiguranik plaća u zamjenu za rizik. Šteta (odštetni zahtjev) je šteta koju je pretrpio osiguranik, a platila je tvrtka. Pričuve/pričuve su novac koji se danas izdvaja za potraživanja koja se mogu platiti u budućnosti. Obveza je sadašnja vrijednost budućeg duga tvrtke osiguranicima. Izloženost je jedinica koja mjeri veličinu rizika (npr. vozilo osigurano na jednu godinu = 1 vozilo-godina). Objasnit ćemo ove pojmove jedan po jedan u sljedećim jedinicama; Za sada znajte ovo: umjetna inteligencija vam daje nacrt, kôd i analizu za sve ove koncepte, ali vi proizvodite konačno izdanje i potpis.
Sljedeća tablica sažima ulogu i razinu rizika umjetne inteligencije po misiji:
Potraga
Uloga umjetne inteligencije
Razina rizika
Tko odobrava
Čišćenje podataka / kodiranje
generator koda
nizak
Aktuar / analitičar podataka
Nacrt izvješća i sažetka
generator skica
nizak
aktuar
Opis distribucije/metode
tutorial, sumativni
nizak
aktuar
Model učestalosti i težine oštećenja
Graditelj modela, nacrt
srednji
viši aktuar
IBNR / račun pričuve
nacrt računa
visoka
Odgovorni aktuar
Cijene / tarife
Skica modela
visoka
Aktuar cijena + usklađenost
Kapital (SCR) / obveze
pomoćni ulaz
vrlo visoko
Imenovani aktuar + uprava
Imajte na umu jedan redak u ovoj tablici: kako rizik raste, uloga umjetne inteligencije se smanjuje, a aktuarsko odobrenje raste.
Zašto je "provjera" srce ovog posla
Čini se da su modeli jezika umjetne inteligencije sigurni u svoj odgovor, ali možda nisu sigurni. Tehničkim jezikom to se zove halucinacija: to je modelovo izmišljanje nepostojećih informacija u tečnoj rečenici, baš kao da je istina. Za aktuara je to smrtonosna zamka. Model vam može dati broj kao što je "omjer gubitka/premije ovog portfelja je 72 posto"; Međutim, on nikada nije vidio vaše podatke i ovaj broj je potpuno izmišljen. Ili bi mogao reći naziv tablice smrtnosti kao "TRH-2020"; Međutim, takve tablice nema. Budući da on oboje govori jednako tečno, jedina stvar koja razlikuje dobro od pogrešnog je vaše aktuarsko znanje i navika provjere.
Disciplina provjere sastoji se od tri koraka:
- Veza s metodom i izvorom: Oslonite se na vlastite podatke i službene izvore za brojke, a ne na AI memoriju. Uzmite AI zbornik kao polazište za formule, distribucije i regulatorne članke; zatim potvrditi iz standardnih aktuarskih izvora (udžbenik, zakonski tekst, procedura institucije). Koristite umjetnu inteligenciju za tumačenje podataka, a ne za njihovo pamćenje.
- Neovisno ponovno izračunavanje: Neovisno provjerite svaki numerički rezultat, koeficijent i omjer koji AI proizvodi. Reproducirajte sadašnju vrijednost, faktor rasta, zbroj sami ili pomoću provjerene proračunske tablice.
- Testirajte aktuarskom prosudbom: Testirajte stručnim okom je li rezultat u suprotnosti s činjenicama na terenu (ponašanje portfelja, inflacija, zakonodavstvo, prošlo iskustvo). "Zašto je ovaj faktor ispao kao 1,45, a ne 1,05?" Uvijek postavite pitanje.
Pažnja: Potpisivanje iznosa pričuve ili rasporeda premija koje je izradio AI bez provjere je poput objavljivanja nepotpisanog aktuarskog izvješća. Samo zato što je izlaz gladak i uredan nije točan.
Privatnost: podaci o politici i šteti su privatni podaci
Podaci o politici i zahtjevima uključuju podatke o identitetu, kontaktu, zdravlju i financijskim podacima. Neki od njih su posebne kategorije osobnih podataka u okviru KVKK (Zakon o zaštiti osobnih podataka) u Turskoj i GDPR u Europi; Osobito su dijagnostički podaci u zdravstvenom i životnom osiguranju predmet najveće zaštite. Zalijepiti ime osiguranika, TR ID broj, broj police i dijagnozu na javno AI vozilo predstavlja ozbiljan prekršaj. Ista se osjetljivost odnosi na podatke o portfelju koji su poslovne tajne (tablice premija, raspodjele gubitaka, uvjeti reosiguranja).
Pravilo je jednostavno: anonimiziraj podatke i ne dijeli nepotrebne. "54-godišnji muškarac, povijest bolesti srca" umjesto "Ahmet Yılmaz, 54, polica 2024-88213, infarkt miokarda"; Dijelite grupirane/sažete tablice umjesto pojedinačnih zapisa. Većina aktuarskih analiza radi se s već agregiranim podacima (dobna skupina, vrsta pokrića, godina razvoja); Time se štiti povjerljivost i pojednostavljuje analiza. Ako je moguće, odaberite korporativne alate koji imaju ugovor o obradi podataka i nemojte koristiti vaše podatke u obuci modela.
Savjet: U aktuarskom radu AI često dobiva sažetak/zbirnu tablicu umjesto neobrađenog zapisa. Tablica poput "tablica 3: dobna skupina × obuhvat × prosječna šteta" nema osobnih podataka, ali ima sve što je potrebno za analizu.
tri mini kućišta
Slučaj 1 — sigurna i učinkovita uporaba. Pomoćnik aktuara proveo bi 2 dana ručno čisteći 40.000 redaka podataka o potraživanjima. Objasnio je strukturu podataka (imena stupaca, primjer 5 anonimnih redaka) AI i zatražio Python kod za čišćenje. AI je izradio nacrt koda za 15 minuta; Aktuar je pročitao kod redak po redak, popravio dvije logičke pogreške (negativne štete morale su se zasebno ispitati umjesto brisati) i pokrenuo ga na svojim podacima. Trajanje: pola dana umjesto 2 dana. AI je napisao kod, aktuar ga je provjerio i pokrenuo.
Slučaj 2 — Neprovjerena zamka brojeva. Zaposlenik je upitao YZ-a: "Koji je kombinirani omjer naše podružnice osiguranja?" AI je pouzdano dao brojku od "oko 104 posto" iako nije imao pristup nikakvim podacima. Zaposlenik je to stavio u svoju prezentaciju upravljanja; stvarna stopa bila je 97 posto. Razlika je dovela do toga da je profitabilna podružnica prikazana kao gubitak i do pogrešne odluke o povećanju cijene. Pogreška: čeka se indikator od AI-a bez davanja podataka.
Slučaj 3 — Kršenje povjerljivosti. Aktuar je u javni alat za umjetnu inteligenciju učitao Excel koji sadrži puno ime, osobnu iskaznicu i izjavu o zdravstvenom stanju podnositelja zahtjeva za životno osiguranje i rekao "označite rizične". Podaci su otišli na vanjski poslužitelj; Pojavio se KVKK pregled i rizik reputacije. Ispravan način bio je ukloniti ime i ID i podijeliti samo dob, spol, iznos pokrića i anonimne čimbenike rizika.
Slab upit / Jak upit
Slab upit:
Recite nam učestalost gubitaka našeg portfelja ove godine i odgovarajuću premiju.
Ova tvrdnja je pogrešna: umjetnoj inteligenciji se ne daju nikakvi podaci, tako da na pitanje "učestalosti" i "premije" može odgovoriti samo izmišljenim brojevima. Koja grana, koje razdoblje, kakvo izlaganje je jasno.
Snažan upit:
Vaša uloga: pomoćnik analize koji pomaže aktuaru. Zadatak: Pomozite mi protumačiti ANONIMNU zbirnu tablicu u nastavku. Podaci (osiguranje, 2024., bez pokrajine/naziva): - Izloženost: 12 400 vozila-godina - Broj šteta: 1 612 - Ukupni plaćeni zahtjevi: 48 900 000 TLI want: 1) Pronađite učestalost štete (broj/izloženost) i prosječno izračunajte ozbiljnost štete, pokažite formulu.2) Izračunajte premiju rizika (učestalost × ozbiljnost).3) Napišite međukorake kako bih mogao ručno provjeriti svaki broj. Nemojte izmišljati; Samo koristite brojeve koje sam vam dao. Ako nešto nedostaje, pitajte.
Ovaj zahtjev je jak jer pruža podatke anonimno, zahtijeva formule, zahtijeva međukorake i zabranjuje proizvodnju.
Uobičajene greške
- Traženje brojeva bez davanja podataka. AI nema vaš portfelj u svojoj memoriji; Svaki broj koji daje je lažan. Prvo dajte anonimne podatke, a zatim tražite račun.
- Potpisivanje izlaza bez provjere. Tečan i uredan grafikon ne znači da je točan. Reproducirajte svaki broj zasebno.
- Lijepljenje osobnih podataka u sirovom obliku. Ime, ID broj, broj police i dijagnoza nikada se ne dijele. Anonimizirajte i koristite agregate.
- Dopustiti umjetnoj inteligenciji da odabere metodu i ne preispitivati je. "Koju metodu trebam koristiti?" Odgovor na pitanje je sugestija; konačni izbor ovisi o aktuarskoj prosudbi i zakonodavstvu.
- Zamjena umjetne inteligencije za izvor zakonodavstva. Model može sastaviti zakonske članke i nazive tablica. Potvrdite iz službenog teksta.
Ukratko
Umjetna inteligencija moćan je pomoćnik koji ubrzava tehničke i ponavljajuće dijelove aktuarskog posla; piše kod, izrađuje nacrte, objašnjava. Ali odgovornost za odluke o premiji, rezerviranju, kapitalu i obvezama leži na nadležnom aktuaru. Svaki se izlaz provjerava kroz tri koraka: vezanje uz metodu/izvor, neovisno ponovno izračunavanje, testiranje s aktuarskim obrazloženjem. Podaci su uvijek anonimizirani i nepotrebni se ne dijele. Neprovjereni izlaz AI-a jednako je riskantan kao i nepotpisano izvješće.
Zadatak aplikacije
Odaberite granu u kojoj radite (ili pretpostavljate). Pripremite potpuno anonimnu i agregiranu mini tablicu za ovu poslovnicu (izloženost, broj šteta, ukupna šteta). Prilagodite gornji "Moćni upit" vlastitoj tablici i dajte ga AI alatu. Ručno ponovno izračunajte učestalost vraćanja, ozbiljnost i premiju rizika (pomoću kalkulatora) i usporedite s rezultatom umjetne inteligencije. Ako pronađete razliku, zabilježite zašto.
popis za provjeru
- [ ] Jesu li podaci koje dajem AI-u anonimni i zbirni? Postoje li neki osobni/privatni podaci?
- [ ] Jesam li ponovno izračunao svaki numerički izlaz zasebno?
- [ ] Jesam li uzeo izbor metode/pretpostavke kao prijedlog i sam odlučio?
- [ ] Jesam li potvrdio zakonodavstvo i reference tablice iz službenog izvora?
- [ ] Znam li koristi li alat koji koristim podatke u obuci modela?
- [ ] Je li ovaj izlaz nacrt ili sam ga slučajno smatrao konačnim?