Nyereség:
- Képes elmagyarázni az olyan aktuáriusi fogalmakat, mint a veszteség gyakorisága, a kár súlyossága és a prémium megfelelősége mesterséges intelligenciával, és elemzési tervezetet készíteni
- Képes tesztelni az árazási modell kimenetét, az adatok minőségét és a feltételezéseket független számviteli és aktuáriusi elvek alapján
- Képes megérteni, hogy a végső tarifális és technikai tartalék döntések az illetékes aktuáriusok felelőssége, és hogy a mesterséges intelligencia csak támogató eszköz
A biztosítás ára nem véletlen; Matematikailag számítják ki. Az aktuárius (az a biztosítási szakterület, amely valószínűséggel és statisztikával méri a kockázatot, és megállapítja a díj, a céltartalék és a fedezet egyensúlyát) arra a kérdésre válaszol, hogy "mibe kerül ez a kockázat átlagosan és hogyan tudjuk méltányos díjjal fedezni?" Az aktuárius (az illetékes szakértő, aki ezt a számítást végzi és jogilag felelős) összegyűjti a káradatokat, tendenciákat és feltételezéseket, és meghatározza a tarifát (árskála) és a technikai tartalékokat (a jövőbeni kárigényekre elkülönített pénz). A mesterséges intelligencia (szoftver, amely mintákat tanul az adatokból, és szöveget, leírásokat és vázlatokat generál) hatékony segítője ebben a nehéz elemző munkában: fogalmak magyarázatában, adatok összegzésében, elemzési vázlatokban, kód- és képletjavaslatokban. De a biztosításmatematikai határozat aláírást és felelősséget hordoz; A mesterséges intelligencia nem képes erre az aláírásra. Ebben az egységben megtanulja, hogyan magyarázza el és elemezze az alapvető aktuáriusi fogalmakat mesterséges intelligenciával, és hogyan tesztelheti a kimenetet független számításokkal és biztosításmatematikai elvekkel.
Alapfogalmak: Frekvencia, intenzitás és prémium megfelelőség
Három koncepció alkotja az árképzés gerincét:
- Kárigénylés gyakorisága: A követelések száma kötvényenként (vagy egységenként) egy adott időszakban. Például, ha évente 45 káreset történik 1000 gépjármű-biztosításban, akkor a gyakoriság 0,045 (azaz 4,5%).
- A kár súlyossága: kárigényenként fizetett átlagos összeg. Ha ugyanabban a portfólióban 45 kárért összesen 3.150.000 TL-t fizettek ki, akkor a súlyosság 70.000 TL.
- Várható kárköltség (kockázati prémium): Gyakoriság × súlyosság. A példában 0,045 × 70 000 = 3150 TL. Ez a várható tiszta veszteség költsége kötvényenként; A bruttó prémium akkor jön létre, ha hozzáadjuk a költségeket, a jutalékokat és a haszonkulcsot.
- Díj megfelelősége: A beszedett díj elegendő-e a várható károk és kiadások fedezésére. Az elégtelen bónusz veszteséget okoz a vállalatnak; A túlzott prémium versenyképtelen és tisztességtelen árazást eredményez.
A mesterséges intelligencia nagyon hasznos e fogalmak magyarázatában, gyakoriság/intenzitás összegzés kinyerésében egy adathalmazból és elemzési lépések felvázolásában. A számszerű eredményt azonban mindig újra kell számolnia.
Tipp: Ha a mesterséges intelligenciát megmagyarázza egy aktuáriusi fogalomnak "egy numerikus példával, mintha elmagyarázná egy 10. osztályos tanulónak", az nagyon hasznos mind a csapatképzésben, mind pedig az ügyfélnek való elmagyarázásban. De ellenőrizze a számot: még a modell szorzása is tévedhet.
Hol áll a mesterséges intelligencia a biztosításmatematikailag?
Az aktuárius piros vonala egyértelmű: a végső tarifa-, biztosítástechnikai tartalék- és díjmegfelelőségi döntés az illetékes aktuárius feladata. Az AI a következő feladatokban segít: fogalom tisztázása, adatösszegzés, feltáró elemzési vázlat, képlet/kódjavaslat, az így kapott szöveg olvashatóvá tétele. Nem mondhatja ki a végső szót a következő kérdésekben: a tarifa elfogadása, a céltartalék megfelelőségének megállapítása, a feltételezések végleges elfogadása. Mert ezek a döntések közvetlenül érintik mind a cég pénzügyi helyzetét, mind az ügyfél méltányos árhoz való jogát, és jogszabályok (SEDDK - Biztosítási és Magánnyugdíjszabályozási és Felügyeleti Ügynökség szabályzata) hatálya alá tartoznak.
Figyelem: A mesterséges intelligencia által javasolt tarifákat vagy díjakat soha nem teszik közzé az adatminőség és a feltételezések független tesztelése nélkül. Egy téves feltételezés (pl. az infláció hatásának figyelmen kívül hagyása) az egész portfóliót károsíthatja.
Lépésről lépésre: AI által támogatott aktuáriusi elemzés vázlata
- Az adatok anonimizálása és azonosítása. Nincsenek személyes adatok; csak összesített számok. Adja meg az időszakot, a portfóliót és a biztosíték típusát.
- Tisztázza a fogalmat és a módszert. Kérje meg az AI-t, hogy vázolja fel a frekvencia/intenzitás elemzés lépéseit.
- Kérdezze meg az adatok minőségét. Van-e valamilyen hatása a hiányzó adatoknak, a kiugró értékeknek, az időszaki eltéréseknek, az IBNR-nek (még nem jelentették be)?
- Írd le világosan a feltételezéseket! Milyen feltételezéseken alapulnak az infláció, a trend, a fejlődési tényezők?
- Számítsa ki az eredményt függetlenül. Reprodukálja a gyakoriságot, az intenzitást és a kockázati prémiumot saját táblázatával.
- Tesztelje és erősítse meg biztosításmatematikai elvvel. Egy hozzáértő aktuárius értékeli és aláírja a prémium megfelelőségét, méltányosságát és a jogszabályokat.
három mini tok
1. eset – Rossz feltevés megragadása. Egy asszisztens aktuárius kapott egy elemzéstervezetet a mesterséges intelligenciától az autóbiztosítás díjára vonatkozóan. A mesterséges intelligencia az elmúlt 3 év átlagos kársúlyát 62 000 TL-re vette, és kiszámította a kockázati prémiumot. Az aktuárius rájött, hogy az erőszakot nem igazították az inflációhoz a jelenértékhez: a jelenlegi járműjavítási költségek mellett az erőszak valójában ~89 000 dollár volt. Ez a korrekció 43%-kal növelte a kockázati prémiumot. Független ellenőrzés nélkül a tarifa súlyosan elégtelen lenne.
2. eset – A kiugró érték torzítása. Az összesen 500 kár egy portfólióban 40 000 000 TL-nek tűnt; de ebből 22 000 000 TL egyetlen nagyobb tűzkárból származott. A mesterséges intelligencia az átlagos erőszakot 80 000 TL-ben foglalta össze. Az aktuárius ezt az egyetlen jelentős kárt külön értékelte (mivel nem minden évben ismétlődik); A "normál" károk átlaga ~36.000 TL volt. A kiugró érték elkülönítése reálissá tette a tarifát.
3. eset – Igazságügyi ellenőrzés. Egy egészségbiztosítási árazási projektben a mesterséges intelligencia nagyon magas növekedést kínált egy bizonyos korosztály számára. Az aktuárius megállapította, hogy az ajánlás csak kis számú és zajos mintából származott (kis számú kárigény); Statisztikailag nem volt megbízható. Ezenkívül ellentétes volt a jogszabályok által megkövetelt tisztességes árképzés elvével. Az aktuárius először megbízhatósági számítást készített bővebb adatokkal, majd döntött.
Négy másolható felszólítás
1) Fogalommagyarázat (képzés/ügyfél számára):
Viselkedj biztosításmatematikai oktatóként. Magyarázza el lépésről lépésre a "veszteség gyakorisága", a "kár súlyossága" és a "kockázati prémium" fogalmát egyetlen, egymást követő számpéldával (pl. 1000 kötvény, 45 kárigény, 3 150 000 TL teljes kifizetés). Minden lépésnél mutassa meg a képletet és a köztes eredményt. Használjon egyszerű és érthető nyelvezetet.
2) Elemzésvázlat:
Az alábbiakban felvázoljuk az összesített káradatok (személyes adatok nélkül) gyakorisági-súlyossági elemzésének lépéseit: [időszak, kötvények száma, kárigények száma, teljes kifizetés]Minden lépésnél: adja meg, hogy mit kell kiszámítani, milyen feltételezésekre van szükség, milyen kockázattal jár az adatminőség (hiányzó adatok, kiugró értékek, IBNR, infláció). A számszerű eredményt újraszámolom; beállítod a módszert.
3) Adatminőség és feltételezés kérdező:
Kritizálja a következő elemzéstervezetet egy vezető biztosításmatematikus szemszögéből: [tervezet beillesztése] Kérdezze meg: Az erőszakot az inflációhoz igazították? Eltávolították a kiugró értékeket? Megbízható a minta? Figyelembe vették az IBNR-t? Mi a trend feltételezése? Sorolja fel az egyes gyengeségeket a "KOCKÁZAT" alatt, és tegyen javaslatot a korrekcióra.
4) Az eredmény szövegének egyszerűsítése:
Alakítsa át a következő ellenőrzött elemzési eredményt egy egyszerű vezetői összefoglalóvá egy olyan vezető számára, aki nem aktuárius: [eredmény beillesztése]Ne változtasson számokat, adjon hozzá új számokat. Világosan fogalmazza meg a bizonytalanságokat és a feltételezéseket. Megjegyzés: "A végső díjszabás az illetékes aktuárius jóváhagyásától függ."
Gyenge felszólítás / Erős felszólítás
Gyenge: "Ezekkel az adatokkal számolja ki az autóbiztosítás díját, és írja meg a tarifát."
Probléma: Közvetlen tarifa (piros zóna) kért; nincsenek feltételezések, nincs adatminőség és nincs érvényesítés. A modell a zajos adatokból megbízhatatlan sebességre illeszkedik.
Erős: "Vázolja a gyakoriság-intenzitás elemzés lépéseit; minden lépésnél adja meg a feltételezést és az adatminőségi kockázatot. A számszerű eredményt én számítom ki. Ne hozzon tarifa-döntést."
Miért jó: az AI megállapítja a módszert, az aktuárius megtartja a számítást és a döntést; feltevések válnak láthatóvá.
összehasonlító táblázat
lépést
AI szerepe
Aktuárius szerep
Kockázat
Fogalom magyarázata
Magyarázat, példák
Megerősíti a pontosságot
rossz példa
Adatok összegzése
aggregátumok
Ellenőrzi a forrást
Outlier torzítás
Feltételezések listája
Ajánlja
elfogad/elutasít
Hiányzó/helytelen feltételezés
Kockázati prémium számítás
képlettervezet
Független számlák
Fiókhiba
Díjszabás/ellátás határozat
—
Dönt és aláír
Elégtelen prémium
Gyakori hibák
- A mesterséges intelligencia számának közvetlen megszerzése. A modell akár pontatlanná is teheti a szorzást/összeadást; minden eredményt újra kell számolni.
- Az infláció és a trendkorrekció kihagyása. A tarifák megállapítása anélkül, hogy a múltbeli erőszakot a jelenbe hozná, károsítja a portfóliót.
- A kiugró érték keverése az átlaggal. Egy jelentős kár félrevezeti az egész tarifát; Értékelje külön.
- Kis mintavételre támaszkodva. A kisszámú kárból származó arány megbízhatatlan; Hitelképességi számítás szükséges.
- Az igazságszolgáltatás figyelmen kívül hagyása. Törvénybe ütközik, ha statisztikai zajon alapuló tisztességtelen emelést ajánlanak fel egy csoportnak.
Összefoglalva
Az aktuáriusi munkában a mesterséges intelligencia fogalmakat magyaráz, adatokat összegez, elemzéseket vázol és képleteket javasol; de nem dönt díjszabásról, céltartalékról és prémium megfelelőségről. Helyesen használja a gyakoriság, intenzitás és kockázati prémium fogalmát; megkérdőjelezi az adatok minőségét (outlier, IBNR, infláció, minta megbízhatósága); kiszámítja az egyes számokat függetlenül; Írd le világosan a feltételezéseket! A végső döntés az illetékes biztosításmatematikus felelőssége, és a SEDDK szabályozása vonatkozik rá.
Pályázati feladat
Generáljon gyakorisági és súlyossági összegzést mesterséges intelligenciával a birtokában lévő sérülési adatkészletből (tesztelési célból, összesített). Ezután végezze el ugyanezt a számítást saját maga egy táblázatban. Vegye figyelembe a két eredmény közötti különbséget; Ha eltérés van, keresse meg az okot (infláció, kiugró érték, rossz szorzás). Kritizálja feltevéseit a 3. felszólítással, és azonosítson legalább két adatminőségi kockázatot.
ellenőrző lista
- [ ] Csak összesített, nem személyes adatokat használtam fel.
- [ ] A gyakoriságot, az intenzitást és a kockázati prémiumot magam számoltam újra.
- [ ] Inflációs/trendkorrekciót alkalmaztam.
- [ ] A kiugró értékeket külön értékeltem.
- [ ] Megkérdőjeleztem a minta megbízhatóságát.
- [ ] A feltételezéseket egyértelműen írtam.
- [ ] A végső díjszabás/tartaléktétel döntését az illetékes biztosításmatematikusra bíztam.