Пайдалар:
- Жасалма интеллекттин колдоосу менен саясаттагы жетишпеген маанилерди, четтөөлөрдү, таасир көрсөтүү жана маалыматтардын сапаты көйгөйлөрүн аныктоо жана жасалма интеллекттин колдоосу менен маалыматтарга зыян келтирүү мүмкүнчүлүгү
- Функция инженериясы (жаңы өзгөрмөлөрдү чыгаруу, топтоо, коддоо) жана туура контекст менен жасалма интеллектке экспозицияны нормалдаштыруу
- Жасалма интеллект тарабынан сунушталган маалыматтарды трансформациялоо актуарий тарабынан маалыматтардын агып кетүү коркунучуна жана жашыруун тенденцияга каршы текшерилиши керек экенин түшүнүңүз.
Актуардык иштин эң аз айтылган, бирок көп убакытты талап кылган бөлүгү бул маалыматтарды даярдоо. Тажрыйбалуу актуарийлер моделдөө долбоорунун көпчүлүк убактысы маалыматтарды тазалоого, бириктирүүгө жана оңдоого жумшаларын билишет. Модел канчалык жарашыктуу болбосун, эгер киргизилген маалыматтар бузулган болсо, чыгаруу бузулган, кыскасы, "таштанды кирди, таштанды чыгарды". Бул бөлүмдө биз саясаттын жана дооматтардын берилиштеринин типтүү көйгөйлөрүн, аларды AI менен кантип аныктоо жана оңдоону жана өзгөчөлүк инженериясын (учурдагы маалыматтардан көбүрөөк маалымат берүүчү жаңы өзгөрмөлөр алынган) мамилени көрөбүз.
Башынан эскертүү: маалыматтарды даярдоо техникалык жана күнөөсүз көрүнгөн кадам, бирок бул жерде эң коркунучтуу каталар жашырылган. Туура эмес экспозицияны нормалдаштыруу, жашырылган маалыматтардын агып чыгышы же байкабастан киргизилген бир тараптуулук кийинки бардык моделдерди унчукпай бузат. AI бул кадамды абдан тездетет, бирок көзөмөлсүз калса, ал дагы коркунучту жогорулатат.
Актуардык маалыматтардын типтүү маселелери
Саясат жана дооматтар дээрлик эч качан таза келбейт. Эң кеңири таралган көйгөйлөр: Жок баалуулуктар: кээ бир саясаттарда унаанын жашы, кесиби же аймагы бош. Буларды орточо менен сокур түрдө толтуруу бир жактуулукту жаратышы мүмкүн; жетишсиздиктин өзү кээде маалымат алып жүрөт (жетпегендер башка топ). Сырткы көрсөткүчтөр: терс премиум, 200 жаштагы камсыздандырылган, нөлдүк экспозиция саясаты сыяктуу логикага сыйбаган жазуулар. Бул маалымат каталарбы же чыныгы четки учурларбы айырмалоо керек. Дал келбестик: бир аймактын ар кандай жазылышы («Стамбул», «Стамбул», «34»), дата форматынын чаталышы. Кайталанма жазуулар: бир эле зыяндын эки жолу кириши.
Бирок актуарийге мүнөздүү эң орчундуу маселе – бул экспозиция. Эгерде саясат жылдын орто ченинде башталса, ал толук "саясат жылы" эмес, ошол жыл үчүн бөлүкчөлүү экспозицияны (мисалы, 0,5 жыл) камсыз кылат. Жыштык жана зыян чен ар дайым таасир нормалдаштырылган болушу керек; антпесе кыска мөөнөттүү саясаттар жогорку тобокелдикке ээ. AI экспозицияны эсептөөнү коддой алат, бирок сиз аныктаманы жана бизнес эрежесин беришиңиз керек.
Төмөнкү таблица типтүү көйгөйлөрдү жана туура мамилени жалпылайт:
көйгөй
туура эмес мамиле
туура мамиле
мааниси жок
Баарын орточо менен толтуруңуз
жетишсиздигин талдоо; кээде өзүнчө категория ачат
четтөөчү
Автоматтык түрдө жок кылуу
Маалымат катасы менен чыныгы коргошун айырмалоо
экспозиция
1 жыл үчүн бардык саясаттарды эсептеңиз
Бөлчөктүк экспозицияны эсептеңиз
Категориянын карама-каршылыгы
көңүл бурбоо
Стандарттык сөздүк менен дал келүү
кайталануучу зыян
байкаба
Негизги талаалар менен кайталанма
Өзгөчөлүк инженериясы: маалыматтардан билим алуу
Функция инженериясы - бул болгон чийки өзгөрмөлөрдөн моделге пайдалуураак жаңы өзгөрмөлөрдү алуу өнөрү. Мисалдар: "курагы" туулган күндөн, "курагы" (биннинг) жашынан, "тобокелдик сегменти" унаанын үлгүсүнөн, "жылдык пробег" дарек-политика айкалышы. Жакшы өзгөчөлүк чийки маалыматтарга караганда күчтүүрөөк сигнал алып келет жана моделдин тактыгын да, чечмелөөнү да жогорулатат.
Актуардык иште үч техника көп колдонулат. Байланыш: үзгүлтүксүз өзгөрмө (жаш) маанилик топторго бөлүү; бул сызыктуу эмес мамилелерди камтыйт жана тарифти окула турган кылат. Коддоштуруу: категориялык өзгөрмөлөрдү (регионду) моделге ылайыктуу сандык форматка айландыруу; Тобокелге негизделген коддоо (ар бир категорияны өзүнүн зыяндын деңгээли менен билдирет) кеңири таралган, бирок этияттык менен жасалышы керек. Нормалдаштыруу: бардыгын анын экспозициясына бөлүү менен салыштырууга болот. AI бул трансформациялар үчүн кодду тез жаратат; Бирок ар бир трансформациянын логикасын бекитишиңиз керек.
Кеңеш: Максаттуу коддоо күчтүү, бирок маалыматтардын агып кетишине жакын: категориянын орточо зыянын эсептөөдө катардын өз зыянын кошсоңуз, модель "алдап кетет". Муну ар дайым машыгуу маалыматтарынын ичинде, кайчылаш текшерүү үлгүсүндө жасаңыз.
Эң тымызын коркунуч: маалыматтардын сыртка чыгышы жана ачык-айкын эмес
Маалыматтын агып кетиши - бул болжолдоо учурунда чындыгында жок болгон маалыматты моделге киргизүү. Классикалык мисал: дооматтын суммасын болжолдоочу моделге "төлөнгөн дооматтар" сыяктуу жыйынтыкты камтыган өзгөрмө киргизүү. Модель тесттик маалыматтарда идеалдуу көрүнөт, бирок реалдуу дүйнөдө эч кандай пайдасыз, анткени ал маалымат болжолдоо учурунда жок. Агып кетүү көп учурда жашырылган жана кылдат актуардык ой жүгүртүү менен гана кармалат - AI адатта байкабайт, кээде агып кеткен өзгөрмөлөрдү "абдан күчтүү божомолдоочу" деп мактайт.
Экинчи тымызын коркунуч – бул ачыктан-ачык көз караш. Эгерде тарыхый маалыматтар белгилүү бир топту адилетсиз түрдө көрсөтсө (мисалы, аймак тарыхый жактан өтө көп саясаттан баш тартылса), ал маалыматтардан алынган өзгөчөлүктөр ошол тарапка алып келет жана модель аны келечекке кайталайт. Функциянын инженердик фазасы бул тенденцияны таанууга жана оңдоого мүмкүн болгон эң маанилүү учур.
Эскертүү: Өзгөрмө "болжолдоо күчүн абдан жакшыртса" кубанардан мурун, сураңыз: бул өзгөрмө болжолдоо учурунда чындап эле барбы же келечекти камтыйбы? Өтө жакшы көрүнгөн натыйжа көбүнчө агып кетүүнүн белгиси.
Маалыматтарды даярдоодо AI кантип колдонсо болот
1) Маалыматтын сапатын текшерүү:
Сиздин ролуңуз: маалымат сапаты боюнча жардамчы. Сизде актуардык саясаттын кирешелүүлүгү бар. Мамычалар: саясат_ид, башталган_дата, аяктоо_даты, жаш, аймак, унаа_жашагы, премиум, доомат_саны, доомат_суммасы. Мага текшерүү тизмесин жана Python (пандалар) кодунун эскизин бериңиз:- Жетишпеген маанилерди мамыча боюнча санаңыз.- Негизсиз маанилерди белгилеңиз (терс премиум, жаш курагы<0, 0-0-экс. (жылдар менен) башынан/аягына чейин.ЖОК КЫЛБАЙТ; Мен чечишим үчүн жөн гана кабарлаңыз.
2) өзгөчөлүктүн алынышы:
Мен трафик маалыматымдан жаңы функцияларды алгым келет. Жеткиликтүү: жашы, унаанын_жашы, аймак, жылдык_км, колдонуу_түрү.- Кайсы курак жана км топторун сунуштайсыз, эмне үчүн?- "Регион" үчүн тобокелдикке негизделген коддоо маалымат агып кетпестен кантип жасай алам?- Сынап көрүүгө арзырлык 3 жаңы функцияны сунуштаңыз жана ар бири үчүн актуардык негиздеме жазыңыз. Мен чечем.
3) агып чыгууну текшерүү:
Менин моделим төмөнкү өзгөрмөлөр менен зыяндын МҮМКҮНЧҮлүгүн болжолдойт: жаш, аймак, унаанын_жашы, PAID_CLAIM_FLAG, SETTLEMENT_DAYS. Бул өзгөрмөлөрдүн кайсынысы маалыматтардын агып кетүү коркунучун жаратат? Ар бири үчүн, ал болжолдоо учурунда жеткиликтүү болобу, жокпу, баалаңыз. Шектүүлөрдү тизмектеп, эмне үчүн.
4) Экспозицияны нормалдаштыруу:
Менин кээ бир саясаттарым жылдын ортосунда башталат. Жыштыкты туура эсептөө үчүн экспозицияны нормалдаштырууну түшүндүрүп, коддоңуз: жыштык = жалпы доомат_саны / жалпы экспозиция (саясат-жыл). Жылдын ортосунда башталган саясаттын таасирин кантип эсептөө керек экенин мисал менен көрсөтүңүз.
Алсыз тездик / Күчтүү тездик
Алсыз билдирүү:
Маалыматтарды тазалап, аны моделге даярдоо.
AI кайсы тилке кайсы экенин билбейт, бизнес эрежелери, экспозициянын аныктамасы; Ал сокур түрдө жок кылуу жана маалыматтарды толтуруу жана бузушу мүмкүн.
Күчтүү билдирүү:
Сиздин ролуңуз: актуардык маалыматтарды даярдоо жардамчысы.Маалымат сөздүгү: саясат_идентификатору (идентификатору), башталган/аяктоо_датасы (саясат мезгили), жаш (күтүлүүчү 16-90), премиум (>0 болушу керек), дооматтардын_саны (>=0), доонун_суммасы (>=0).Тапшырма:1) Ар бир тилке үчүн акылга сыярлык эрежени жазыңыз (кызматтык эсептин ар бир тилкеси жана G 2 кодун эсепке алуу). экспозиция.3) "жашты" жоготуу үчүн 3 түрдүү стратегия (жок кылуу). / орточо / өзүнчө категория) плюс-минус менен бар; Чечимди мага калтырыңыз.4) Ашып кетүү коркунучун туудурган тилке бар болсо эскертиңиз.Кандай болбосун жазууну автоматтык түрдө өчүрүү; Мен ар бир чечимге макул болом.
үч мини учурлар
1-жагдай — Экспозиция катасы. Бир портфолиодо кыска мөөнөттүү (3 айлык) саякат саясаты толук жылдар катары эсептелгендиктен, жыштык чындыгында караганда төрт эсе төмөн болуп чыкты; Баа туура эмес түшүп кетти. Актуарий экспозицияны фракция катары эсептегенде (0,25 саясат-жыл) реалдуу жыштык аныкталган жана тариф оңдолгон. AI түзүлгөн бөлчөк экспозиция коду; Актуарий аныктама берди.
2-жагдай - Жашыруун агып кетүү. Жардамчы зыяндын ыктымалдуулугунун моделине "файлды жабуу убактысы" өзгөрмөсүн кошкондо, тактык кескин өстү. Кубаныч кыска убакытка созулган: бул өзгөрмө зыян келтирилгенден кийин гана белгилүү болушу мүмкүн, башкача айтканда, ал алдын ала айтылган учурда жеткиликтүү эмес. Аккан өзгөрмө алынып салынганда, модель реалдуу деңгээлге чейин төмөндөдү. Ал AI өзгөрмөсүн "күчтүү божомолдоочу" катары баалады; Актуарийдин өкүмү капканга түштү.
3-жагдай – Бир тараптуулуктун кайталанышы. Бир компания тарыхый маалыматтардан "өтүнмөлөрдү четке кагуу" үлгүсүн алып, аны жаңы моделге киргизген. Талдоо көрсөткөндөй, өткөн четке кагуулар пропорционалдуу түрдө белгилүү бир райондо топтолгон, башкача айтканда, тарыхый бир жактуулук бар. Бул өзгөчөлүк моделден алынып салынган жана тобокелдиктин нейтралдуу көрсөткүчтөрү менен алмаштырылган. AI үлгүнүн коңшулук менен дал келүүсүн өлчөөчү анализди чыгарган; Этикалык чечим актуарий жана комплаенс бөлүмү тарабынан кабыл алынган.
Жалпы каталар
- Ойлонбостон орто менен жетишпеген маанилерди толтуруу. Жетишсиздиктин өзү билим болушу мүмкүн; Аны сокур түрдө толтуруу бейкалыс пикирди жаратат.
- Чектөөлөрдү автоматтык түрдө жок кылуу. Кээ бир чыныгы кырдуу учурлар; Маалыматтарды каталардан ажыратпай жок кылуу маалыматты жок кылат.
- Экспозицияны нормалдаштыруу эмес. Кыска саясатты толук жылдар катары эсептөө жыштыкты бурмалап, бааны бурмалайт.
- Маалыматтын агып кетишин байкабай. Өтө жакшы натыйжа көбүнчө келечекти камтыган өзгөрмөнүн белгиси болуп саналат; Ар бир өзгөрмөнүн болжолдоо учурунда бар же жок экенин сураңыз.
- Келечекке көмүскө көз караштарды алып келүү. Тарыхый маалыматтардагы адилетсиздик алынган өзгөчөлүктөргө агып кетиши мүмкүн; Аны өзгөчөлүк баскычында текшериңиз.
Кыскача айтканда
Актуардык моделдөө негизинен маалыматтарды даярдоого байланыштуу; Киргизүү бузулса, чыгуу да бузулат. Типтүү көйгөйлөр - жетишпеген баалуулуктар, четтөөлөр, карама-каршылыктар жана кайталоо; Критикалык актуардык маселе - экспозицияны нормалдаштыруу. Функция инженериясы — топтоо, коддоо, нормалдаштыруу — маалыматтардан күчтүү сигналдарды алат. Эң тымызын коркунучтар – бул маалыматтардын сыртка чыгып кетиши жана ачык-айрым бир жактуулук; экөө тең актуардык ой жүгүртүү менен гана кармалат. AI бул кадамды абдан тездетет: сканерлөө кодду жана сунуштарды жаратат. Бирок эч кандай жазууну автоматтык түрдө жок кылбаңыз, адамдарга агып кетүүлөрдү жана бир тараптуулукту текшерип, ар бир конверсияны бекитүүгө уруксат бериңиз.
Колдонмо тапшырмасы
Чакан анонимдүү саясат маалыматтарынын сөздүгүн даярдаңыз (5-7 тилке, ар биринин акылга сыярлык диапазону). AIдан (а) ар бир тилке үчүн негиздүүлүк эрежесин жана бузуу отчетунун кодун, (б) бөлчөк экспозицияны эсептөөнү, (в) аракет кылуу үчүн 3 жаңы функция боюнча сунуштарды сураңыз. Андан кийин тизмеге атайылап "агызып кетүүчү тузак" өзгөрмөсүн кошуңуз (мисалы, "компенсация төлөнүүчү") жана AI аны агып кетүү катары кармап же жокпу, текшериңиз.
текшерүү тизмеси
- [ ] Жок жана четтөөлөрдү жок кылуудан мурун эмне үчүн анализдеп көрдүмбү?
- [ ] Мен экспозицияны туура бөлүштүрүп, нормалдаштырдымбы?
- [ ] Ар бир жаңы алынган өзгөчөлүк үчүн актуардык негиздеме жаздымбы?
- [ ] Мен ар бир өзгөрмөнүн алдын ала айтылган учурда чындыгында бар экенине шек келтирдимби?
- [ ] Мен туунду өзгөчөлүктөрдөгү кыйыр маанилерди сканерден өткөрдүмбү?
- [ ] AI эч кандай жазууларды автоматтык түрдө жок кылып, ар бир чечимди өзүм бекиткен эмес белем?