Uru:
- Ikike ịchepụta usoro ọrụ ihe omume niile dị ka usoro ngwụcha ruo na njedebe nke ọgụgụ isi na-akwado, site na ntinye data ruo na mkpesa ikpeazụ bịanyere aka na ya.
- Ikike iji guzobe njikwa ụdị, ụzọ nyocha na ọzụzụ nkwụghachi mgbe ị na-ejikọta ngwaọrụ ọgụgụ isi n'ime usoro ọrụ.
- Ikike ịghọta ka ọrụ onye na-eme ihe na-agbanwe n'oge ọgụgụ isi na-eme atụmatụ mmepe nka nke onwe ya na ọrụ ọkachamara.
Ule modul
1. Onye na-eme ihe na-ajụ AI "kedu ihe bụ ọnwụ ugboro ole Pọtụfoliyo anyị n'afọ gara aga?" na-enyeghị data amụma. ọ na-ajụ, na ihe nlereanya na-enye nọmba obi ike. Kedu ihe ize ndụ nke ọnọdụ a kacha egosipụta?
- A) Hallucination: ihe nlereanya ahụ na-emepụta nọmba emebere na-enweghị ohere ịnweta data ✔
- B) Ịba oke
- C) Mwepu data
- D) Mmalite ọnwụ
Nkọwa: Mgbe enweghị data na-enye ihe nlereanya ahụ, ọnụọgụ ọ na-emepụta bụ ihe nhụsianya: mmepụta nke ọma mana emebere ya nke na-adabereghị na ezigbo data. Ekwesịrị ịgbakọ nsonaazụ ọnụọgụ dị ka ugboro ole site na data nke ụlọ ọrụ ahụ.
2. Kedu ihe bụ isi ihe kpatara ọdịiche dị n'etiti "ugboro" na "ịdị njọ" na ụdị mmebi?
- A) N'ihi na iwu machibidoro ịmegharị ugboro ugboro na ike ọnụ
- B) N'ihi na ọ bụ naanị maka mkpuchi ndụ
- C) Ugboro na ike na-eso nkesa dị iche iche; Ịmepụta iche iche na ijikọta ha na-ebu amụma mmebi zuru oke nke ọma ✔
- D) Ebe ọ bụ na ugboro na ike na-ewere otu uru mgbe niile, ọ zuru ezu iji gbakọọ otu n'ime ha.
Nkọwa: Ọnụ ọgụgụ nke mmebi (ugboro) na ọnụ ọgụgụ kwa mmebi (ịdị njọ) nwere àgwà dị iche iche na nkesa puru omume dị iche iche; A na-enweta mmebi zuru oke (ọnụahịa ihe egwu) site n'ichepụta na ịba ụba iche. Ọdịiche a na-enye ohere ịkọ amụma ziri ezi karịa nke abụọ.
3. Gịnị ka IBNR dakọtara pụtara?
- A) Ego iwu kwadoro maka nkwụghachi adịchaghị
- B) Ndokwa maka mmebi mebiri emebi mana a kọpụtabeghị ya ✔
- C) Commission a ga-anata n'aka onye nkwụghachi ụgwọ
- D) Ngụkọta mmebi akwụ ụgwọ na mechiri emechi
Nkọwa: IBNR (Wetara ma Akọpụtaghị) bụ ndokwa ewepụtara maka ụgwọ mmebi n'ọdịnihu nke mebiri ma a kọbeghị ya ụlọ ọrụ ahụ. A na-eme atụmatụ ya site na usoro dịka ubube yinye.
4. Kedu ihe eji "ihe mmepe" na usoro yinye-ladder?
- A) Na-emelite ego dị ka onu oriri si dị
- B) Na-ekewa ọnụọgụ nke amụma site na afọ
- C) Na-agbakọ isi obodo chọrọ ozugbo
- D) A na-eji ya buru amụma mmebi ikpeazụ site n'inye ọnụ ọgụgụ uto nke mkpokọta mmebi site n'otu oge mmepe gaa na nke ọzọ. ✔
Nkọwa: Ihe na-eto eto na-egosi ugboro ole nbibi nke oge mmebi na-eto site n'otu afọ nke mmepe ruo n'afọ ọzọ; N'iji ihe ndị a eme ihe, a na-eme atụmatụ mmebi ikpeazụ nke ọkwa ndị na-eto eto.
5. Gini mere eji GLM (ihe nlere n'ozuzu ya) mee ihe n'inye onu ahia n'ọtụtụ ebe na actuaries?
- A) N'ihi na ọ na-enye amụma amụma kachasị elu mgbe niile
- B) Ebe ọ bụ na a na-akọwa ọnụọgụ ọnụọgụgụ, enwere ike ịkọwa mmetụta nke ihe ndị dị ize ndụ na adịchaghị ✔
- C) N'ihi na ọ na-arụ ọrụ na-enweghị chọrọ data
- D) N'ihi na iwu na-enye ohere naanị GLM
Nkọwa: GLM n'ụzọ doro anya na-egosi mmetụta nke ihe ọ bụla dị ize ndụ na ego efu n'ihi na ọnụọgụ ya nwere ike ịkọwa; Nke a bụ uru dị oke egwu n'ihe gbasara iwu, nyocha na nkọwa ọrụ.
6. Gịnị ka qx uru na tebụl ọnwụ na-egosi?
- A) Ihe gbasara onye mere agadi x ịnwụ n'ime otu afọ ✔
- B) Ngụkọta ego akwụgoro ruo afọ x
- C) Uru afọ x-afọ dị ugbu a
- D) Ọnụ ego nka nka
Nkọwa: qx bụ ohere na onye ruru afọ x ga-anwụ n'ime otu afọ. Ọ bụ ntinye bụ isi nke mkpuchi ndụ na akaụntụ ezumike nka; A na-achọta ihe gbasara ịdị ndụ site px = 1 - qx.
7. Olee otú ịba ụba teknuzu mmasị (mbelata) ọnụego na annuity akaụntụ emetụta ugbu uru nke n'ọdịnihu ugwo?
- A) Na-abawanye uru dị ugbu a
- B) Ọ naghị emetụta ma ọlị
- C) Na-ebelata uru dị ugbu a ✔
- D) Ọ na-agbanwe naanị onwu
Nkọwa: Ka ọnụ ọgụgụ mbelata ego na-abawanye, uru nke ịkwụ ụgwọ n'ọdịnihu na-ebelata n'ihi na a na-etinye uru oge nke ego n'ọrụ. Ya mere, echiche ọmụrụ nwa na-emetụta uru ụgwọ ọrụ ozugbo wee họrọ nke ọma.
8. Kedu ihe "nhapu data" pụtara na nhazi njirimara?
- A) Na-echekwa data na-enweghị ezoro ezo
- B) Na-ejuputa ụkpụrụ efu na nkezi
- C) Enweghị nkwado data
- D) A na-agwakọta ozi na-adịghị adị n'oge amụma n'ime ihe nlereanya ma na-eduhie eduhie arụ ọrụ ✔
Nkọwa: Nhapu data bụ iwebata ozi n'ime ihe nlereanya na-adịghị adị n'ezie n'oge amụma (dịka ọmụmaatụ, mgbanwe nwere ọdịnihu). Nke a na-eme ka arụ ọrụ ule na-arụ ọrụ artificially ma mee ka ihe nlereanya ahụ daa n'ime ụwa n'ezie.
9. Kedu ihe ịme anwansị Monte Carlo na-enye onye na-eme ihe nkiri?
- A) Na-ewelata nsonaazụ ka ọ bụrụ otu ọnụọgụgụ ziri ezi
- B) Ọ na-enye ohere ịhụ nkesa nke puru omume na ihe ize ndụ ọdụ nke nsonaazụ ya site n'ịmepụta ọnụ ọgụgụ buru ibu nke ihe ndapụta ✔
- C) Ọ na-enye amụma ziri ezi na-enweghị mkpa maka data akụkọ ihe mere eme.
- D) Na-ede ederede iwu na-akpaghị aka
Nkọwa: Monte Carlo na-ekwughachi ọnọdụ enweghị usoro ọtụtụ ugboro ka a na-ele nsonaazụ ya anya dị ka nkesa puru omume (dịka ọdụdụ ọdụ, ọkwa 99.5%) karịa otu isi. Ọ bụ ụzọ dị ike isi kọwaa ejighị n'aka.
10. Gịnị ka SCR (Solvency Capital Requirement) pụtara n'ime usoro nke Solvency II?
- A) Ngụkọta ego ọ na-enweta kwa afọ
- B) Ngụkọta mmebi akwụrụ ụgwọ
- C) A ga-emerịrị ego achọrọ iji kpuchie mfu otu afọ na ọkwa ntụkwasị obi 99.5% ✔
- D) Ọnụego kọmishọna mkpuchi
Nkọwa: SCR bụ isi obodo chọrọ nke ụlọ ọrụ ahụ ga-edobe iji mezuo ọrụ ya n'ime otu afọ na ọkwa ntụkwasị obi 99.5% (n'ọnọdụ kachasị njọ nke ga-eme ihe dịka otu ugboro n'ime afọ 200). Ọ bụ isi ihe nleba anya nke nkwụghachi ego nke onye inshọransị.
11. Kedu ka "ịkpa oke na-apụtaghị ìhè" si eme n'ụdị ọnụahịa nke ọgụgụ isi mepụtara?
- A) Ngbanwe proxy jikọtara ya na mgbanwe amachibidoro na-ebu otu mmetụta ịkpa oke ✔
- B) Ihe nlereanya na-eji obere data
- C) Ịtọlite ego dị elu
- D) Ịhọrọ mmasị teknuzu dị ala
Nkọwa: Ọbụlagodi na ewepụrụ mgbanwe amachibidoro (dịka agbụrụ agbụrụ) n'ụdị ahụ, mgbanwe mgbanwe nwere njikọ siri ike (dịka agbataobi/zip code) nwere ike ibu otu mmetụta ịkpa oke n'ụzọ na-edoghị anya. Ya mere, ọ dị mkpa ka enyocha ihe nlereanya ahụ ọ bụghị nanị maka nke doro anya kamakwa maka ịkpa ókè na-apụtaghị ìhè.
12. Kedu ihe bụ isi iwu nzuzo mgbe ị na-enyocha amụma ma na-ekwu data na ngwa ọgụgụ isi dị n'ihu ọha?
- A) Ọ bụrụ na data ahụ dị ntakịrị, ọ dịghị mkpa maka enweghị aha
- B) Naanị ịgbanwe aha zuru ezu n'ọnọdụ niile
- C) Ọ bụrụ na ezoro ezo data ahụ, enwere ike ibugo ya na ụgbọ ala ọ bụla
- D) Mechie data nkeonwe / nkeonwe, kesaa data na-enweghị isi wee họrọ ngwa nchekwa / ụlọ ọrụ ✔
Nkọwa: Nkeonwe na nke pụrụ iche data (TR ID, aha, nchoputa, protocol) kwesịrị ịbụ onye a na-amaghị aha tupu ịkekọrịta; Ọ bụrụ na ọ ga-ekwe omume, ngwaọrụ ụlọ ọrụ nwere nkwekọrịta nhazi data nke na-adịghị eji data na ọzụzụ nlereanya kwesịrị ka ahọrọ. KVKK chọrọ nke a.
13. Gịnị mere onye na-eme ihe na-atụnyere ubube yinye na usoro Bornhuetter-Ferguson (BF) ji ahọrọkarị BF maka oge mmebi (ọhụrụ)?
- A) N'ihi na BF bụ iwu n'iwu
- B) N'ihi na BF anaghị achọ data
- C) N'oge ọhụrụ, ihe ndị na-eme ka agbụ ubube na-adịwanye njọ; BF na-enye amụma kwụsiri ike site na iji ọnụego mmebi a na-atụ anya ✔
- D) N'ihi na ubube yinye na-arụ ọrụ naanị na mkpuchi ndụ
Nkọwa: Ebe ọ bụ na mmebi dị ntakịrị na-eme n'oge ọhụrụ, ihe ndị na-emepụta ihe na-eme ka agbụ ubube na-enwe mmetụta dị ukwuu ma na-agbanwe agbanwe na obere mgbanwe. BF na-eme ka mgbanwe a dị nro site na iji ozi ọnụego atụ anya (a priori) ma na-enye amụma kwụsiri ike karị.
14. Kedu nsogbu bụ isi ma ọ bụrụ na onye na-eme ihe na-abanye aka ozugbo na akaụntụ nchekwa AI mepụtara ma ziga ya na onye nhazi?
- A) Ọrụ na nkwenye ikpeazụ dabere na onye na-eme ihe nkiri; Ịbịnye aka n'akwụkwọ edeghị akwụkwọ anaghị ewepụ ihe egwu ọkachamara na nke iwu ✔
- B) Nrụpụta ọgụgụ isi na-adịghị mma mgbe niile na e kwesịghị iji ya mee ihe
- C) Onye na-achịkwa amachibidola iji ọgụgụ isi eme ihe kpamkpam
- D) Mpụta ọgụgụ isi anaghị achọ mbinye aka
Nkọwa: Ihe mmepụta AI bụ ihe ederede; Ọrụ maka nhọrọ usoro, echiche na ọnụ ọgụgụ ikpeazụ dị n'aka onye ntinye aka. Ịbịnye aka na mmepụta akwadoghị dị ize ndụ dị ka ibipụta akụkọ na-edeghị aha na anaghị ewepụ ụgwọ ọrụ ọkachamara/iwu.