이득:
- 인공 지능 지원을 통해 가격 책정 및 위험 모델의 간접 차별, 정의 및 투명성 원칙을 감사할 수 있는 능력
- KVKK/GDPR을 구현하는 능력, 데이터 거버넌스, 모델 결정의 설명 가능성 및 보험 통계적 윤리 규칙
- 인공 지능을 사용한다고 해서 직업적 책임이 없어지는 것은 아니며 잘못된 모델이 윤리적, 법적 결과를 가져온다는 점을 이해할 수 있습니다.
단위
1. 보험계리학의 인공 지능 소개: 역할, 경계, 인증 및 개인 정보 보호
2. 피해 모델링: 빈도 심각도 판별 및 인공 지능 지원 분석
3. 예비(공급)계좌 : IBNR, Chain Ladder, 인공지능을 통한 검증
4. 가격 및 위험 분류: GLM, 관세 및 인공 지능
5. 생명 및 퇴직 계좌: 사망, 연금 및 책임
6. 데이터 준비 및 기능 엔지니어링: 인공 지능을 사용한 보험 통계 데이터 처리
7. 시나리오 분석 및 스트레스 테스트: 불확실성 관리
8. Solvency II, 자본 적정성 및 모델 검증
9. 보고 및 의사소통: 보험계리 보고서, 경영진 프레젠테이션 및 규제 언어
10. 윤리, 차별, 기밀 유지 및 직업적 책임
11. 엔드 투 엔드 보험 통계 워크플로, AI 통합 및 미래 보장