가격 책정 및 계리 분석 지원의 인공 지능 — 보험의 인공지능

이득:

손실빈도, 피해심각도, 보험료 적정성 등 보험계리 개념을 인공지능으로 설명하고 분석 초안을 작성하는 능력
독립적인 회계 및 계리 원칙에 따라 가격 모델 출력, 데이터 품질 및 가정을 테스트하는 능력
최종 관세 및 기술 제공 결정은 유능한 보험계리사의 책임이며, 인공지능은 단지 지원 도구일 뿐이라는 것을 이해하는 능력

보험 가격은 우연이 아닙니다. 수학적으로 계산됩니다. Actuary(확률과 통계를 통해 위험을 측정하고 보험료, 제공, 보장의 균형을 설정하는 보험 전문 분야)는 "이 위험으로 인해 평균적으로 얼마의 비용이 발생하며, 이를 공정한 보험료로 어떻게 충당할 수 있습니까?"라는 질문에 답합니다. 보험계리사(이 계산을 수행하고 법적 책임을 지는 유능한 전문가)는 피해 데이터, 추세 및 가정을 종합하여 관세(가격 규모) 및 기술 조항(향후 청구를 위해 따로 확보한 돈)을 결정합니다. 인공 지능(데이터에서 패턴을 학습하고 텍스트, 설명 및 개요를 생성하는 소프트웨어)은 개념 설명, 데이터 요약, 분석 초안 작성, 코드 및 공식 제안 등이 복잡한 분석 작업에서 강력한 도우미입니다. 그러나 보험계리적 결정에는 서명과 책임이 따릅니다. 인공지능은 이 서명을 만들 수 없습니다. 본 단원에서는 기본적인 보험계리 개념을 인공지능으로 설명하고 분석하는 방법과 독립적인 계산 및 보험계리 원칙에 대해 결과를 테스트하는 방법을 학습합니다.

기본 개념: 빈도, 강도 및 프리미엄 적절성

가격 책정의 근간을 이루는 세 가지 개념은 다음과 같습니다.

청구 빈도: 특정 기간 동안 정책(또는 단위)당 청구 건수입니다. 예를 들어, 1,000개의 자동차 보험에 연간 45건의 청구가 있는 경우 빈도는 0.045(즉, 4.5%)입니다.
피해 심각도: 청구당 지불된 평균 금액입니다. 동일한 포트폴리오에서 45개의 손해에 대해 총 3,150,000TL이 지불된 경우 심각도는 70,000TL입니다.
예상 피해 비용(위험 프리미엄): 빈도 × 심각도. 예시에서는 0.045 × 70,000 = 3,150TL입니다. 이는 정책당 예상되는 순수 손실 비용입니다. 총 보험료는 비용, 수수료, 이익 마진이 추가될 때 형성됩니다.
보험료 적정성: 징수된 보험료가 예상 손해와 비용을 충당하기에 충분한지 여부. 보너스가 충분하지 않으면 회사에 손실이 발생합니다. 과도한 프리미엄은 경쟁력이 없고 불공정한 가격을 초래합니다.

AI는 이러한 개념을 설명하고, 데이터 세트에서 빈도/강도 요약을 추출하고, 분석 단계의 개요를 설명하는 데 매우 유용합니다. 그러나 수치 결과는 항상 다시 계산해야 합니다.

팁: 인공 지능이 "10학년 학생에게 설명하는 것처럼 수치적 예를 들어" 보험 통계 개념을 설명하도록 하는 것은 팀 교육과 고객에게 설명하는 데 매우 유용합니다. 하지만 숫자를 확인하세요. 모델 곱셈도 잘못될 수 있습니다.

인공지능은 보험계리에서 어디에 위치하나요?

보험계리사의 빨간색 선은 명확합니다. 최종 관세, 기술 제공 및 보험료 적정성 결정은 유능한 보험계리사의 책임입니다. AI는 개념 설명, 데이터 요약, 탐색적 분석 개요, 공식/코드 제안, 결과 텍스트를 읽을 수 있게 만드는 작업을 지원합니다. 관세 승인, 규정의 적절성 선언, 최종 가정 수락 등의 문제에 대해서는 최종 발언권을 가질 수 없습니다. 이러한 결정은 회사의 재정적 건전성과 고객의 공정한 가격에 대한 권리에 직접적인 영향을 미치며 법률(SEDDK - 보험 및 개인 연금 규정 및 감독 기관 규정)의 적용을 받기 때문입니다.

주의: 인공지능이 제안한 관세나 요율은 데이터 품질과 가정에 대한 독립적인 테스트 없이는 결코 발표되지 않습니다. 잘못된 가정(예: 인플레이션 영향 무시)은 전체 포트폴리오를 위험에 빠뜨릴 수 있습니다.

단계별: AI 지원 보험 통계 분석 초안

데이터를 익명화하고 식별합니다. 개인 데이터가 없습니다. 집계된 숫자만. 기간, 포트폴리오, 담보 유형을 지정합니다.
개념과 방법을 명확히 한다. 빈도/강도 분석 단계의 개요를 AI에게 요청하세요.
질문 데이터 품질. 누락된 데이터, 이상값, 기간 불일치, IBNR(아직 보고되지 않은 청구)의 영향이 있습니까?
가정을 명확하게 작성하십시오. 인플레이션, 추세, 개발 요인은 어떤 가정에 기초합니까?
결과를 독립적으로 계산하십시오. 자신만의 스프레드시트를 사용하여 빈도, 강도 및 위험 프리미엄을 재현하세요.
보험계리적 원리를 이용해 테스트하고 확인합니다. 유능한 보험계리사가 보험료 적정성, 공정성 및 입법 측면에서 평가하고 서명합니다.

세 개의 미니 케이스

사례 1 - 잘못된 가정 잡기. 보조계리사는 인공지능으로부터 자동차 보험료에 대한 분석 초안을 받았습니다. 인공지능은 지난 3년간 평균 피해 심각도를 62,000TL로 취해 위험 프리미엄을 계산했습니다. 보험 계리사는 폭력이 인플레이션을 현재 가치로 조정하지 않았다는 것을 깨달았습니다. 현재 차량 수리 비용을 고려하면 폭력은 실제로 ~$89,000였습니다. 이번 조정으로 위험 프리미엄이 43% 증가했습니다. 독립적인 통제가 없다면 관세는 심각하게 부적절할 것입니다.

사례 2 - 이상치 왜곡. 한 포트폴리오의 총 500개 손해액은 40,000,000TL로 나타났습니다. 하지만 이 중 22,000,000 TL은 단일 대규모 화재 피해로 인한 것입니다. 인공지능은 평균 폭력을 80,000TL로 요약했습니다. 보험계리사는 이 단일한 주요 손해를 별도로 평가했습니다(이는 매년 재발하지 않기 때문입니다). "정상적인" 피해의 평균은 ~36,000TL이었습니다. 이상치를 분리함으로써 관세가 현실화되었습니다.

사례 3 — 정의 확인. 건강보험 가격 책정 프로젝트에서 인공지능은 특정 연령층에 매우 높은 인상률을 제시했습니다. 보험계리사는 권장사항이 작고 시끄러운 샘플(소수의 청구 건수)에서만 나왔다는 사실을 발견했습니다. 통계적으로 신뢰할 수 없었습니다. 더욱이 이는 법률에서 요구하는 공정한 가격 원칙에도 위배되었습니다. 보험계리사는 먼저 보다 광범위한 데이터를 가지고 신뢰도 계산을 한 후 결정을 내렸습니다.

복사 가능한 프롬프트 4개

1) 개념 설명(교육/고객용):

보험계리 강사처럼 행동하세요. "손실 빈도", "손상 심각도" 및 "위험 프리미엄"의 개념을 하나의 연속된 숫자 예(예: 보험 1,000건, 청구 45건, 총 지급액 3,150,000TL)를 통해 단계별로 설명합니다. 각 단계의 공식과 중간 결과를 보여줍니다. 간단하고 이해하기 쉬운 언어를 사용하십시오.

2) 분석 초안 뼈대:

다음은 집계된 청구 데이터(개인 데이터 제외)에 대한 빈도-심각도 분석 단계를 간략하게 설명합니다. [기간, 정책 수, 청구 건수, 총 지불] 각 단계에서 계산되는 항목, 필요한 가정, 존재하는 데이터 품질 위험(누락된 데이터, 이상치, IBNR, 인플레이션)을 지정합니다. 수치 결과를 다시 계산하겠습니다. 방법을 설정했습니다.

3) 데이터 품질 및 가정 질문자:

선임 계리사의 관점에서 다음 초안 분석을 비판하십시오.[초안 붙여넣기]질문: 폭력이 인플레이션에 맞게 조정되었습니까? 이상값이 제거되었나요? 샘플은 신뢰할 수 있나요? IBNR이 고려되었나요? 추세 가정은 무엇입니까? "위험" 아래에 각 약점을 수정 제안과 함께 나열하십시오.

4) 결과 텍스트 단순화:

다음의 검증된 분석 결과를 보험계리사가 아닌 관리자를 위한 간단한 총괄 요약으로 변환합니다. [결과 붙여넣기]번호를 변경하지 말고 새 번호를 추가하세요. 불확실성과 가정을 명확하게 기술합니다. 참고 사항 추가: "최종 관세 결정은 유능한 보험계리사의 승인을 받아야 합니다."

약한 프롬프트 / 강한 프롬프트

약함: "이 데이터로 자동차 보험료를 계산하고 관세를 작성하세요."

문제: 직접 관세(빨간색 구역)가 요청되었습니다. 가정도 없고, 데이터 품질도 없고, 검증도 없습니다. 모델은 잡음이 있는 데이터에서 신뢰할 수 없는 비율을 적합합니다.

Strong: "주파수-강도 분석 단계의 초안을 작성하고 각 단계에서 가정 및 데이터 품질 위험을 지정합니다. 수치 결과를 계산하겠습니다. 관세 결정을 내리지 마십시오."

왜 좋은가요? AI가 방법을 설정하고 보험계리사가 계산과 결정을 유지합니다. 가정이 눈에 띄게 됩니다.

비교 차트

단계

AI 역할

보험계리사 역할

위험

컨셉 설명

설명, 예

정확성 확인

잘못된 예

데이터 요약

집합체

소스를 확인합니다

이상치 왜곡

가정 목록

일반적인 실수

인공지능의 개수를 직접 가져옵니다. 모델은 곱셈/덧셈을 부정확하게 만들 수도 있습니다. 각 결과를 다시 계산하십시오.
인플레이션 및 추세 조정을 건너뜁니다. 과거의 폭력을 현재로 가져오지 않고 관세를 설정하면 포트폴리오가 손상됩니다.
이상치를 평균과 혼합합니다. 한 가지 큰 피해는 전체 관세를 오도합니다. 별도로 평가해 보세요.
작은 샘플링에 의존합니다. 소수의 손상 비율은 신뢰할 수 없습니다. 신용도 계산이 필요합니다.
정의를 무시합니다. 통계적 잡음을 근거로 집단에 부당한 임금 인상을 제안하는 것은 위법입니다.

요약하면

보험 통계 업무에서 인공 지능은 개념을 설명하고, 데이터를 요약하고, 분석의 개요를 설명하고 공식을 제안합니다. 그러나 관세, 제공 및 보험료 적정성에 대해서는 결정하지 않습니다. 빈도, 강도, 위험 프리미엄의 개념을 올바르게 사용하십시오. 질문 데이터 품질(이상값, IBNR, 인플레이션, 표본 신뢰성) 각 숫자를 독립적으로 계산합니다. 가정을 명확하게 작성하십시오. 최종 결정은 유능한 보험계리사의 책임이며 SEDDK 규정의 적용을 받습니다.

응용과제

보유한 피해 데이터 세트(테스트 목적으로 집계)에서 인공 지능을 사용하여 빈도 및 심각도 요약을 생성합니다. 그런 다음 스프레드시트에서 동일한 계산을 직접 수행하십시오. 두 결과의 차이점을 확인하세요. 차이가 있다면 그 이유(인플레이션, 이상치, 잘못된 곱셈)를 찾아보세요. 프롬프트 #3을 사용하여 가정을 비판하고 최소한 두 가지 데이터 품질 위험을 식별하세요.

체크리스트

[ ] 나는 집계된 비개인 데이터만 사용했습니다.
[ ] 빈도, 강도, 위험 프리미엄을 직접 다시 계산했습니다.
[ ] 인플레이션/추세 조정을 적용했습니다.
[ ] 이상값을 별도로 평가했습니다.
[ ] 표본의 신뢰성에 의문이 들었습니다.
[ ] 가정을 명확하게 썼습니다.
[ ] 최종 요금/제공 결정을 담당 보험계리사 승인에 맡겼습니다.