Nyereség:
- Megkülönböztetni, hogy a biztosításmatematikai munkafolyamatban (adat-előkészítés, kódgenerálás, jelentéskészítés, forgatókönyv-értelmezés) hol takarít meg valós időt a mesterséges intelligencia, és a feladat kockázati szintjétől függően miért bízzák az olyan döntéseket, mint a prémium/tartalék/tőke az illetékes aktuáriusra.
- Képes olyan diszciplínát alkalmazni, amely az egyes mesterséges intelligencia kimeneteket az eljárási forráshoz való kapcsolással, független újraszámítással és aktuáriusi érveléssel történő teszteléssel ellenőrzi.
- Az irányelvek, a károk és az egészségügyi adatok anonimizálása a KVKK/privacy keretein belül, valamint a modellképzés során adatot nem használó, biztonságos járművek választásának megszokása
Egy biztosító- vagy nyugdíjtársaságban havonta több száz jövőbeli szám készül: mennyi díjat kell fizetnünk ezért a kötvénycsoportért? a múltbeli károk mekkora részét még nem jelentették; Mennyi a nyugdíjunk, amelyet ma 30 év múlva fizetünk? Ha rossz év jön, túléli a cég? Az a szakma, amely mindezekre a kérdésekre választ ad, az aktuárius. Az aktuárius olyan szakember, aki a valószínűségszámítás, a statisztikák és a pénzügyi matematika segítségével méri, árazza és jelenti a biztosítási és nyugdíjazási kockázatokat; Minden általa előállított adat közvetlenül befolyásolja a vállalat pénzügyi egyensúlyát, a biztosított jogait és a könyvvizsgáló bizalmát. Itt jön képbe a mesterséges intelligencia.
A mesterséges intelligencia (az AI vagy röviden AI – számítógépes rendszerek, amelyek képesek szöveget generálni, kódot írni, mintákat felismerni és adatokat összegezni, mint az emberek) percekre csökkenti az aktuáriusi munka ismétlődő és időigényes részeit: adattisztítási kód írása, számla fordítása Python nyelvre, aktuáriusi jelentés készítése, összetett eloszlás egyszerű nyelven történő elmagyarázása. Ugyanaz a mesterséges intelligencia azonban olyan magabiztos számot is kitalálhat, mint például "a sérülés gyakorisága 8 százalék", anélkül, hogy látná az adatait. Ennek a modulnak az első része nem egy szoftverbevezető; Célja, hogy tisztázza, hol helyezze el az MI-t a biztosításmatematikai tevékenységében, és hová ne helyezze el egyáltalán.
Fogalmazzuk meg az alapelvet az elején: A mesterséges intelligencia asszisztens, nem aktuárius. A pénzügyi szempontból kritikus döntések, így a prémiumok, céltartalékok (tartalékok), tőke és kötelezettségek felelőssége és végső jóváhagyása az illetékes, kijelölt és felhatalmazott aláíró aktuáriusé. Egy ellenőrizetlen AI-kimenet ugyanolyan kockázatos, mint egy aláíratlan aktuáriusi jelentés.
A biztosításmatematikai üzletág rétegei és a mesterséges intelligencia helye
Az aktuáriusi munka három rétegre bontása megkönnyíti a mesterséges intelligencia helyes elhelyezését. A technikai/számítási réteg az, ahol a szám keletkezik: adatfeldolgozás, modellépítés, prémium és tartalék elszámolás. Az érvelési réteg az, ahol a szám értelmeződik: melyik feltételezést válasszuk, melyik javítási tényezőt kell manuálisan korrigálni, mennyire vagyunk biztosak ebben a becslésben. A felelősségi réteg az, ahol az aláírás történik: a jelentés a szabályozóhoz kerül, a döntést a vezetőség elé terjesztik, az aktuárius az eredmények jogi tulajdonosa. Az AI nagyon erős az első rétegben, csak segéd a másodikban, a harmadikban pedig egyáltalán nem.
Az elejétől fogva határozzunk meg néhány alapvető fogalmat. A díj az az ár, amelyet a biztosított a kockázatért cserébe fizet. Kár (kár) a biztosított által elszenvedett és a társaság által kifizetett kár. A céltartalék/tartalék a jövőben fizetendő követelésekre ma félretett pénz. A kötelezettség a társaság kötvénytulajdonosokkal szembeni jövőbeni tartozásának jelenértéke. A kitettség az a mértékegység, amely a kockázat nagyságát méri (pl. egy évre biztosított jármű = 1 járműév). Ezeket a fogalmakat egyenként magyarázzuk el a következő egységekben; Egyelőre ezt tudd: a mesterséges intelligencia megadja a tervrajzot, a kódot és az elemzést ezekhez a koncepciókhoz, de te készíted el a végső kiadást és az aláírást.
Az alábbi táblázat összefoglalja az AI szerepét és kockázati szintjét küldetésenként:
Quest
Az AI szerepe
Kockázati szint
Aki jóváhagyja
Adattisztítás / kódolás
kódgenerátor
alacsony
Aktuárius / adatelemző
Jelentés és összefoglaló tervezet
vázlatgenerátor
alacsony
aktuárius
Eloszlás/módszer leírása
oktatóanyag, összegző
alacsony
aktuárius
A károsodás gyakorisága-súlyossági modellje
Modellkészítő, tervezet
közepes
vezető aktuárius
IBNR / tartalék számla
számlatervezet
magas
Felelős aktuárius
Ár/tarifa
Modellvázlat
magas
Árképzési aktuárius + megfelelés
Tőke (SCR) / kötelezettség
segéd bemenet
nagyon magas
Kinevezett aktuárius + vezetőség
Tartson szem előtt egy sort ebben a táblázatban: a kockázat növekedésével a mesterséges intelligencia szerepe csökken, az aktuáriusi jóváhagyás pedig nő.
Miért az „ellenőrzés” a szíve ennek az üzletnek?
A mesterséges intelligencia nyelvi modelljei magabiztosnak tűnnek a válaszukban, de nem biztos, hogy biztosak benne. A szaknyelven ezt hallucinációnak hívják: ez a modell nem létező információból való kitalálása egy gördülékeny mondatban, mintha igaz lenne. Egy aktuárius számára ez halálos csapda. A modell olyan számot hozhat létre, mint például "ennek a portfóliónak a veszteség/prémium aránya 72 százalék"; Ő azonban soha nem látta az Ön adatait, és ez a szám teljesen kitalált. Vagy kimondhatja a halandósági táblázat nevét "TRH-2020"-nak; Ilyen táblázat azonban nincs. Mivel mindkettőt ugyanolyan folyékonyan mondja, az egyetlen dolog, ami elválasztja a jót a rossztól, az a biztosításmatematikai tudás és az ellenőrzési szokás.
Az ellenőrzési fegyelem három lépésből áll:
- Hivatkozás a módszerhez és a forráshoz: Saját adataira és hivatalos forrásaira hagyatkozzon a számokért, ne az AI memóriájára. Vegyük az AI-kompendiumot kiindulási pontként a képletekhez, eloszláshoz és szabályozási cikkekhez; majd erősítse meg standard aktuáriusi forrásokból (tankönyv, jogszabályszöveg, intézményi eljárás). Használja az AI-t az adatok értelmezésére, nem pedig arra, hogy emlékezzen rájuk.
- Független újraszámítás: Függetlenül ellenőrizze az AI által előállított minden számszerű eredményt, együtthatót és arányt. Reprodukáljon jelenértéket, növekedési faktort, összeget saját maga vagy ellenőrzött táblázat segítségével.
- Teszt biztosításmatematikai ítélettel: Szakértői szemmel tesztelje, hogy a kimenet ellentmond-e a gyakorlati tényeknek (portfólió viselkedése, infláció, jogszabályok, múltbeli tapasztalatok). "Miért jött ki ez a faktor 1,45 és nem 1,05?" Mindig tedd fel a kérdést.
Figyelem: A mesterséges intelligencia által készített tartalékszám vagy prémium ütemezés ellenőrzése nélküli aláírása olyan, mint egy aláírás nélküli aktuáriusi jelentés közzététele. Csak azért, mert a kimenet sima és rendezett, nem pontos.
Adatvédelem: a szabályzat és a káradatok privát adatok
A szabályzatokra és a követelésekre vonatkozó adatok magukban foglalják a személyazonosságot, a kapcsolattartást, az egészségügyi és pénzügyi információkat. Ezek némelyike a személyes adatok különleges kategóriái a Türkiye-i KVKK (személyes adatok védelméről szóló törvény) és Európában a GDPR hatálya alá tartoznak; Különösen az egészség- és életbiztosítás diagnosztikai információi részesülnek a legmagasabb szintű védelemben. Súlyos szabálysértésnek számít, ha a biztosított nevét, TR azonosító számát, kötvényszámát és diagnózisát felragasztják egy nyilvános mesterséges intelligencia járműre. Ugyanez az érzékenység vonatkozik az üzleti titoknak minősülő portfólióadatokra (díjtáblázatok, veszteségfelosztások, viszontbiztosítási feltételek).
A szabály egyszerű: anonimizálja az adatokat, és ne ossza meg feleslegesen. „54 éves férfi, szívbetegségben szenvedett” helyett „Ahmet Yılmaz, 54, politika 2024-88213, szívinfarktus”; Csoportosított/összesített táblázatok megosztása az egyes rekordok helyett. A legtöbb aktuáriusi elemzés már összesített adatokkal történik (korcsoport, lefedettség típusa, fejlesztés éve); Ez egyrészt védi a bizalmasságot, másrészt leegyszerűsíti az elemzést. Lehetőség szerint válasszon olyan vállalati eszközöket, amelyeknek adatkezelési szerződésük van, és ne használja fel adatait modellképzésben.
Tipp: Az aktuáriusi munkában az AI gyakran kap egy összefoglaló/összesített táblázatot, nem pedig nyers rekordot. Egy olyan táblázatban, mint a "3. táblázat: korcsoport × lefedettség × átlagos károk", nem szerepelnek személyes adatok, de minden, ami az elemzéshez szükséges.
három mini tok
1. eset – Biztonságos és hatékony használat. Egy asszisztens aktuárius 2 napot töltene 40 000 követelési adatsor kézi tisztításával. Elmagyarázta az adatok szerkezetét (oszlopnevek, példa 5 névtelen sor) az AI-nak, és Python-tisztító kódot kért. Az AI 15 perc alatt elkészítette a kódvázlatot; Az aktuárius soronként elolvasta a kódot, kijavított két logikai hibát (a negatív károkat külön kellett vizsgálni, mint törölni), és lefuttatta a saját adatain. Időtartam: 2 nap helyett fél nap. Az AI megírta a kódot, az aktuárius ellenőrizte és lefuttatta.
2. eset – Ellenőrizetlen számcsapda. Egy alkalmazott megkérdezte YZ-t: "Mi a biztosítási ágazatunk kombinált aránya?" Az AI magabiztosan "körülbelül 104 százalékot" adott, annak ellenére, hogy semmilyen adathoz nem férhetett hozzá. Az alkalmazott ezt a vezetői prezentációjában fogalmazta meg; a tényleges arány 97 százalék volt. A különbség ahhoz vezetett, hogy egy nyereséges ágazatot veszteségként és helytelen áremelési döntésként ábrázoltak. Hiba: Várakozás egy indikátorra az AI-tól anélkül, hogy adatot adna neki.
3. eset – A titoktartás megsértése. Egy aktuárius betöltött egy Excelt, amely az életbiztosítási kérelmezők teljes nevét, személyi igazolványát és egészségügyi nyilatkozatát tartalmazza egy nyilvános mesterségesintelligencia-eszközbe, és azt mondta: „Jelölje meg a kockázatosakat”. Az adatok egy külső szerverre mentek; Felmerült a KVKK felülvizsgálata és a hírnévkockázat. A helyes módszer az volt, hogy eltávolították a nevet és az azonosítót, és csak az életkort, a nemet, a fedezet összegét és az anonim kockázati tényezőket osztották meg.
Gyenge felszólítás / Erős felszólítás
Gyenge felszólítás:
Mondja el portfóliónk idei veszteség gyakoriságát és a megfelelő prémiumot.
Ez az állítás hibás: a mesterséges intelligencia nem kap adatot, így a "frekvencia" és a "prémium" kérdésére csak kitalált számokkal tud válaszolni. Hogy melyik ág, milyen időszak, milyen kitettség, az világos.
Erőteljes felszólítás:
Az Ön szerepköre: biztosításmatematikus segítő elemző asszisztens.Feladat: Segítsen értelmezni az alábbi ANONYMUS összesített táblázatot.Adatok (biztosítás, 2024, tartomány/név nélkül):- Kitettség: 12 400 járműév- Kárigények száma: 1 612- Összes kifizetett kár: 48 900 012 Kárösszeg: 48 900 010 TLI-sűrűség és becsült károk száma: 010 a sérülés súlyosságát, mutassa meg a képletet.2) Számítsa ki a kockázati prémiumot (gyakoriság × súlyosság).3) Írja le a közbenső lépéseket, hogy minden számot kézzel tudjam ellenőrizni. Ne találjon ki dolgokat; Csak használd a számokat, amiket adtam. Ha valami hiányzik, kérdezz.
Ez a kérés erős, mert névtelenül szolgáltat adatokat, képleteket igényel, közbenső lépéseket igényel, és tiltja a gyártást.
Gyakori hibák
- Számok kérése adatszolgáltatás nélkül. Az AI nem rendelkezik a portfóliójával a memóriájában; Minden szám, amit ad, hamis. Először adjon meg anonim adatokat, majd kérjen fiókot.
- A kimenet aláírása ellenőrzés nélkül. A gördülékeny és rendezett diagram nem jelenti azt, hogy pontos. Reprodukálja az egyes számokat egymástól függetlenül.
- Személyes adatok beillesztése nyers formában. A név, az azonosítószám, a kötvényszám és a diagnózis soha nem kerül megosztásra. Anonimizálása és aggregátumok használata.
- Hagyjuk az AI-t választani a módszert, és nem kérdőjelezzük meg. "Melyik módszert használjam?" A kérdésre adott válasz egy javaslat; a végső döntés a biztosításmatematikai ítéleteken és a jogszabályokon múlik.
- A mesterséges intelligencia összetévesztése jogszabályi forrással. A modell jogszabálycikkeket és táblázatneveket tartalmazhat. Erősítse meg a hivatalos szövegből.
Összefoglalva
A mesterséges intelligencia hatékony asszisztens, amely felgyorsítja az aktuáriusi munka technikai és ismétlődő részeit; kódot ír, piszkozatokat készít, magyaráz. A prémium-, céltartalék-, tőke- és kötelezettségvállalási döntések felelőssége azonban az illetékes aktuáriust terheli. Minden kimenet három lépésben kerül érvényesítésre: kötés módszerhez/forráshoz, független újraszámítás, tesztelés aktuáriusi érveléssel. Az adatok mindig anonimizáltak, és a szükségteleneket nem osztják meg. Egy ellenőrizetlen AI-kimenet ugyanolyan kockázatos, mint egy aláíratlan jelentés.
Pályázati feladat
Válasszon egy ágazatot, amelyben dolgozik (vagy feltételezi). Készítsen egy teljesen anonim és összesített mini táblázatot ehhez az ághoz (kitettség, kárigények száma, teljes kár). A fenti "Erőteljes promptot" adaptálja a saját táblázatához, és adja át egy AI-eszköznek. Számolja újra a megtérülés gyakoriságát, súlyosságát és kockázati prémiumát manuálisan (kalkulátorral), és hasonlítsa össze az AI eredményével. Ha különbséget talál, jegyezze meg, miért.
ellenőrző lista
- [ ] Az MI-nek átadott adatok névtelenek és összesítettek? Vannak személyes/magánéleti adatok?
- [ ] Minden numerikus kimenetet külön-külön újraszámoltam?
- [ ] Javaslatnak vettem a módszer/feltevés választást, és magam döntöttem?
- [ ] Megerősítettem a jogszabályt és a táblázat hivatkozásait a hivatalos forrásból?
- [ ] Tudom-e, hogy az általam használt eszköz használ-e adatokat a modellképzés során?
- [ ] Ez a kimenet piszkozat, vagy véletlenül véglegesként kezeltem?