Egységek
1. Bevezetés a mesterséges intelligenciába az aktuáriusi tudományban: szerepek, határok, hitelesítés és adatvédelem 2. Kármodellezés: Gyakoriság-súlyosság megkülönböztetés és mesterséges intelligencia által támogatott elemzés 3. Tartalék (ellátási) számla: IBNR, lánclétra és mesterséges intelligencia ellenőrzése 4. Árképzés és kockázati besorolás: GLM, tarifa és mesterséges intelligencia 5. Élet- és nyugdíjszámlák: halandóság, járadék és felelősség 6. Adat-előkészítés és jellemzők tervezése: Aktuáriusi adatok kezelése mesterséges intelligenciával 7. Forgatókönyv-elemzés és stresszteszt: a bizonytalanság kezelése 8. Szolvencia II, Tőkemegfelelés és Modell Validáció 9. Jelentéskészítés és kommunikáció: aktuáriusi jelentés, vezetői prezentáció és szabályozási nyelv 10. Etika, diszkrimináció, titoktartás és szakmai felelősség 11. Teljes körű aktuáriusi munkafolyamat, mesterséges intelligencia integráció és jövőbiztosság
Egység 10 / 11

Etika, diszkrimináció, titoktartás és szakmai felelősség

Nyereség:

  • Képesség a mesterséges intelligencia támogatásával a közvetett diszkrimináció, az igazságosság és az átláthatóság elveinek ellenőrzésére az árképzési és kockázati modellekben
  • Képes a KVKK/GDPR megvalósítására, az adatkezelésre és a modelldöntések magyarázhatóságára, valamint az aktuáriusi etikai szabályokra
  • Meg kell érteni, hogy a mesterséges intelligencia használata nem szünteti meg a szakmai felelősséget, és a hibás modellnek mind etikai, mind jogi következményei vannak.
Korábbi Következő