価格設定と保険数理分析のサポートにおける人工知能

利益:

損失の頻度、損害の程度、保険料の妥当性などの保険数理上の概念を人工知能を用いて説明し、分析草案を作成する能力
価格設定モデルの出力、データ品質、独立した会計原則および保険数理原則に照らした仮定をテストする機能
最終的な料金および技術提供の決定は有能な保険数理人の責任であり、人工知能は単なるサポートツールであることを理解する能力

保険の価格は偶然ではありません。それは数学的に計算されます。アクチュアリー（確率と統計でリスクを測定し、保険料、引当金、補償範囲のバランスを確立する保険の専門分野）は、「このリスクには平均していくらかかるのか、そしてどうすれば適正な保険料でそれをカバーできるのか？」という質問に答えます。保険数理人（この計算を行い、法的責任を負う有能な専門家）は、損害データ、傾向、仮定をまとめて、料金（価格スケール）と技術引当金（将来の請求に備えて確保される金額）を決定します。人工知能 (データからパターンを学習し、テキスト、説明、アウトラインを生成するソフトウェア) は、概念の説明、データの要約、分析の草案、コードと公式の提案など、この重い分析作業の強力な助っ人です。しかし、保険数理上の決定には署名と責任が伴います。人工知能はこの署名を作成できません。この単元では、人工知能を使用して基本的な保険数理の概念を説明および分析する方法、および独立した計算と保険数理の原則に照らして出力をテストする方法を学びます。

基本概念: 頻度、強度、保険料の妥当性

価格設定の根幹を成す 3 つの概念:

請求頻度: 特定の期間における保険契約 (またはユニット) ごとの請求の数。たとえば、1,000 件の自動車保険契約で年間 45 件の請求がある場合、頻度は 0.045 (つまり 4.5%) になります。
損害の重大度: 請求ごとに支払われる平均金額。同じポートフォリオ内の 45 件の損害に対して合計 3,150,000 TL が支払われた場合、重大度は 70,000 TL となります。
予想される損害コスト (リスクプレミアム): 頻度 × 重大度。この例では、0.045 × 70,000 = 3,150 TL となります。これは、ポリシーごとに予想される純粋な損失コストです。総保険料は、経費、手数料、利益率が加算されて形成されます。
保険料の妥当性: 徴収された保険料が、予想される損害や費用をカバーするのに十分であるかどうか。ボーナスが不十分だと会社は赤字になります。過剰なプレミアムは、競争力のない不公平な価格設定を生み出します。

AI は、これらの概念を説明し、データセットから周波数/強度の概要を抽出し、分析手順の概要を説明するのに非常に役立ちます。ただし、数値結果は常に再計算する必要があります。

ヒント: 人工知能に保険数理の概念を「10 年生に説明するかのように、数値例を用いて」説明させることは、チームのトレーニングと顧客への説明の両方で非常に役立ちます。ただし、数字を確認してください。モデルの掛け算でも間違っている可能性があります。

保険数理における人工知能の立ち位置

保険計理士の赤い線は明確です。最終的な料金表、技術規定、および保険料の適切性の決定は、管轄の保険計理士の責任です。 AI は、概念の明確化、データの概要、探索的分析の概要、公式/コードの提案、結果のテキストを読みやすくするタスクを支援します。料金の承認、規定の適切性の宣言、仮定を最終的なものとして受け入れることなどに関して、最終的な決定権を持つことはできない。これらの決定は会社の財務健全性と公正な価格に対する顧客の権利の両方に直接影響し、法律（SEDDK - 保険および私的年金の規制および監督庁の規制）の対象となるためです。

注意: 人工知能によって提案された料金表やレートは、データの品質と仮定についての独立したテストが行われない限り、公開されることはありません。間違った仮定（インフレの影響を無視するなど）をすると、ポートフォリオ全体が危険にさらされる可能性があります。

ステップバイステップ: AI サポートの保険数理分析の草案を作成する

データを匿名化して識別します。個人データはありません。集計された数値のみ。期間、ポートフォリオ、担保の種類を指定します。
コンセプトと手法を明確にする。 AI に周波数/強度分析の手順の概要を尋ねます。
データの品質に疑問があります。データの欠損、外れ値、期間の不一致、IBNR (クレームがまだ報告されていない) の影響はありますか?
仮定を明確に書きます。インフレ、トレンド、開発要因はどのような前提に基づいていますか?
結果を個別に計算します。独自のスプレッドシートを使用して、頻度、強度、リスクプレミアムを再現します。
保険数理に基づいてテストして確認します。有能な保険数理人が、保険料の適切性、公平性、法律の観点から評価し、署名します。

ミニケース3個

ケース 1 — 間違った仮定を捉えている。保険計理士補は、人工知能から自動車保険料金の分析草案を受け取りました。人工知能は、過去 3 年間の平均被害深刻度を 62,000 TL としてリスクプレミアムを計算しました。保険計理士は、暴力がインフレの現在価値に調整されていないことに気づきました。現在の車両修理費を考慮すると、暴力は実際には約 89,000 ドルでした。この修正により、リスクプレミアムは 43% 増加しました。独立した管理がなければ、料金は非常に不十分なものとなるでしょう。

ケース 2 — 外れ値の歪み。 1 つのポートフォリオにおける 500 件の損害の合計は 40,000,000 TL であるようです。しかし、このうち 2,200 万 TL は 1 回の大規模火災による被害でした。人工知能は平均暴力を8万TLと集計した。保険数理士は、この単一の重大な損害を個別に評価しました（毎年再発するわけではないため）。「通常の」ダメージの平均は約 36,000 TL でした。外れ値を分離することで料金が現実的になりました。

ケース 3 — 正義のチェック。健康保険の価格設定プロジェクトでは、人工知能が特定の年齢層に非常に高い値上げを提案しました。保険計理士は、この推奨事項が小規模でノイズの多いサンプル (少数の請求) からのみ出されたものであることを発見しました。統計的に信頼できるものではありませんでした。さらに、それは法律で要求されている公正な価格設定の原則に反していました。保険計理士はまず、より広範なデータを使用して信頼性の計算を行い、その後決定を下しました。

コピー可能な 4 つのプロンプト

1) コンセプトの説明 (トレーニング/顧客向け):

アクチュアリーの講師のように行動してください。「損失の頻度」、「損害の重大度」、および「リスクプレミアム」の概念を、単一の連続した数値例 (例: 1,000 件の保険契約、45 件の保険金請求、支払総額 3,150,000 TL) を用いて段階的に説明します。各ステップの計算式と中間結果を表示します。シンプルでわかりやすい言葉を使用してください。

2) 分析草案スケルトン:

以下に、集計された保険金請求データ (個人データなし) の頻度重大度分析のステップの概要を示します: [期間、保険契約数、保険金請求数、支払総額] 各ステップで、何を計算するか、どのような前提が必要か、どのようなデータ品質リスクが存在するか (欠損データ、異常値、IBNR、インフレ) を指定します。数値結果を再計算します。あなたがメソッドを設定します。

3) データの品質と仮定質問者:

シニア保険数理人の観点から次の分析草案を批判してください:[草案を貼り付け]質問: 暴力はインフレに合わせて調整されましたか?異常値は削除されましたか?サンプルは信頼できるものですか? IBNRは考慮されましたか?傾向の仮定は何ですか?「リスク」の下に各弱点を修正の提案とともにリストします。

4) 結果テキストの簡略化:

次の検証済みの分析結果を、アクチュアリーではないマネージャー向けの簡単なエグゼクティブサマリーに変換します。 [結果を貼り付け]数値は変更せず、新しい数値を追加します。不確実性と仮定を明確に述べます。注記を追加:「最終的な料金決定は、管轄の保険計理人の承認が必要です。」

弱いプロンプト / 強いプロンプト

弱者：「このデータで自動車保険料を計算し、料金表を書きます。」

問題: 直接料金 (レッドゾーン) が要求されました。仮定もデータ品質も検証もありません。モデルはノイズの多いデータからの信頼性の低いレートに適合します。

ストロング: 「周波数強度分析のステップの草案を作成します。各ステップでの仮定とデータ品質リスクを指定します。数値結果は私が計算します。料金の決定は行わないでください。」

それが良い理由: AI が方法を確立し、保険数理士が計算と決定を維持します。仮定が見えてきます。

比較表

ステップ

AIの役割

アクチュアリーの役割

リスク

コンセプト説明

説明、例

正確性を確認する

間違った例

データ概要

骨材

ソースを確認します

異常値の歪み

前提条件のリスト

よくある間違い

人工知能の数を直接取得します。このモデルでは、乗算や加算が不正確になる場合もあります。それぞれの結果を再計算します。
インフレとトレンド修正のスキップ。過去の暴力を現在に持ち込まずに関税を確立すると、ポートフォリオにダメージを与えることになる。
外れ値と平均値を混合します。 1 つの大きな損害が料金全体を誤解させることになります。別途評価してください。
少量のサンプリングに依存しています。少数のダメージからの比率は信頼できません。信用度の計算が必要です。
正義を無視する。統計上のノイズに基づいてグループに不当な昇給を提案することは法律違反です。

要約すれば

保険数理業務では、人工知能が概念を説明し、データを要約し、分析の概要を説明し、計算式を提案します。ただし、料金、引当金、および保険料の妥当性については決定しません。頻度、強度、リスクプレミアムの概念を正しく使用してください。データの品質に疑問を呈する (異常値、IBNR、インフレ、サンプルの信頼性)。それぞれの数値を独立して計算します。仮定を明確に書きます。最終的な決定は管轄の保険計理人の責任であり、SEDDK 規制の対象となります。

アプリケーションタスク

人工知能を使用して、所有する損傷データセット (テスト目的で集計されたもの) から頻度と重大度の概要を生成します。次に、スプレッドシートで同じ計算を自分で実行します。 2 つの結果の違いに注目してください。違いがある場合は、その理由 (インフレ、異常値、間違った乗算) を見つけます。プロンプト #3 で仮定を批判し、少なくとも 2 つのデータ品質リスクを特定します。

チェックリスト

[ ] 集計された非個人データのみを使用しました。
[ ] 頻度、強度、リスクプレミアムを自分で再計算しました。
[ ] インフレ/トレンド修正を適用しました。
[ ] 外れ値を個別に評価しました。
[ ] 私はサンプルの信頼性に疑問を抱きました。
[ ] 前提条件を明確に書きました。
[ ] 私は最終的な料金表/条項の決定を所管保険計理人の承認に委ねました。