Pelnas:
- Gebėjimas atskirti, kurioje aktuarinėje darbo eigoje (duomenų rengimas, kodo generavimas, ataskaitos rengimas, scenarijų interpretavimas) dirbtinis intelektas sutaupo realų laiką ir kodėl sprendimai, tokie kaip priemoka/atidėjimas/kapitalas, paliekami kompetentingam aktuarui, atsižvelgiant į užduoties rizikos lygį.
- Gebėjimas taikyti discipliną, kuri patikrina kiekvieną AI išvestį susiejant ją su procedūriniu šaltiniu, atliekant nepriklausomą perskaičiavimą ir išbandant jį aktuariniais motyvais.
- Politikos, žalos ir sveikatos duomenų anonimiškumas, patenkantis į KVKK/privatumo sritį, ir įpratimas rinktis saugias transporto priemones, kurios nenaudoja duomenų modelių mokymuose
Draudimo ar pensijų bendrovėje kas mėnesį sukuriama šimtai ateities skaičių: kiek įmokų turėtume mokėti už šią polisų grupę? kiek praeityje padarytos žalos dar nepranešta; Kokia šiandien yra pensijų, kurias mokėsime po 30 metų, vertė? Jei ateis blogi metai, ar įmonė išliks? Profesija, kuri atsako į visus šiuos klausimus, yra aktuaras. Aktuarijus – tai specialistas, kuris matuoja, įkainoja ir praneša apie draudimo ir išėjimo į pensiją rizikas, naudodamas tikimybę, statistiką ir finansinę matematiką; Kiekvienas jo sukurtas skaičius tiesiogiai veikia įmonės finansinę pusiausvyrą, apdraustojo teises ir auditoriaus pasitikėjimą. Čia atsiranda dirbtinis intelektas.
Dirbtinis intelektas (AI arba trumpai AI – kompiuterinės sistemos, galinčios generuoti tekstą, rašyti kodą, atpažinti šablonus ir apibendrinti duomenis, kaip žmonės) sutrumpina pasikartojančias ir daug laiko reikalaujančias aktuarinio darbo dalis: duomenų valymo kodo rašymą, paskyros vertimą į Python, aktuarinės ataskaitos rengimą, sudėtingo paskirstymo aiškinimą paprasta kalba. Tačiau tas pats AI taip pat gali sudaryti patikimą skaičių, pvz., „jūsų žalos dažnis yra 8 procentai“, niekada nematydamas jūsų duomenų. Pirmasis šio modulio vienetas nėra programinės įrangos įvadas; Jo tikslas – paaiškinti, kur AI naudoti aktuariniame versle, o kur jo nedėti.
Iš pradžių išdėstykime pagrindinį principą: Dirbtinis intelektas yra asistentas, o ne aktuarijus. Atsakomybė ir galutinis finansams svarbių sprendimų, tokių kaip įmokos, atidėjiniai (atsargos), kapitalas ir įsipareigojimai, patvirtinimas priklauso kompetentingam, paskirtam ir įgaliotam pasirašiusiam aktuarui. Nepatvirtinta AI išvestis yra tokia pat rizikinga kaip nepasirašyta aktuaro ataskaita.
Aktuarinio verslo sluoksniai ir AI vieta
Padalijus aktuarinį darbą į tris sluoksnius, lengviau teisingai išdėstyti AI. Techniniame / skaičiavimo lygyje generuojamas skaičius: duomenų apdorojimas, modelio kūrimas, priemokų ir rezervų apskaita. Skaičius interpretuojamas samprotavimo lygmenyje: kurią prielaidą pasirinkti, kurį tobulinimo koeficientą rankiniu būdu taisyti, kiek mes esame įsitikinę tuo įvertinimu. Atsakomybės lygmuo yra ta vieta, kur pasirašoma: ataskaita siunčiama reguliuotojui, sprendimas pateikiamas vadovybei, aktuaras yra teisėtas rezultatų savininkas. Pirmajame sluoksnyje dirbtinis intelektas yra labai galingas, antrame tik pagalbinis, o trečiame – visai ne.
Apibrėžkime keletą pagrindinių terminų nuo pat pradžių. Įmoka yra kaina, kurią apdraustasis moka mainais už riziką. Žala (ieškinys) – tai apdraustojo patirta žala, kurią atlygina įmonė. Atidėjinys/atsarga – tai šiandien atidėti pinigai ateityje mokėtinoms išmokoms. Įsipareigojimas yra dabartinė įmonės skolos draudėjams vertė. Pozicija yra rizikos dydį matuojantis vienetas (pvz., vieneriems metams apdrausta transporto priemonė = 1 transporto priemonės metai). Šias sąvokas po vieną paaiškinsime šiuose vienetuose; Kol kas žinokite tai: dirbtinis intelektas suteikia jums visų šių sąvokų planą, kodą ir analizę, tačiau jūs sukuriate galutinį leidimą ir parašą.
Šioje lentelėje apibendrinamas AI vaidmuo ir rizikos lygis pagal misiją:
Quest
AI vaidmuo
Rizikos lygis
Kas pritaria
Duomenų valymas/kodavimas
kodų generatorius
žemas
Aktuaras / duomenų analitikas
Ataskaitos ir santraukos projektas
eskizų generatorius
žemas
aktuaras
Paskirstymo/būdo aprašymas
pamoka, apibendrinimas
žemas
aktuaras
Pažeidimų dažnio-sunkumo modelis
Modelių kūrėjas, juodraštis
vidutinis
vyresnysis aktuaras
IBNR / rezervo sąskaita
sąskaitos juodraštis
aukštas
Atsakingas aktuaras
Kaina / tarifas
Modelio eskizas
aukštas
Kainodaros aktuaras + atitiktis
Kapitalas (SCR) / įsipareigojimai
pagalbinis įėjimas
labai aukštas
Paskirtas aktuaras + vadovybė
Atsiminkite vieną šios lentelės eilutę: didėjant rizikai, dirbtinio intelekto vaidmuo mažėja, o aktuarinis patvirtinimas auga.
Kodėl „patikrinimas“ yra šio verslo esmė
Dirbtinio intelekto kalbos modeliai atrodo įsitikinę savo atsakymu, tačiau jie gali būti tikri. Techninėje kalboje tai vadinama haliucinacija: tai modelio neegzistuojančios informacijos išgalvojimas sklandžiu sakiniu, lyg tai būtų tiesa. Aktuarui tai yra mirtini spąstai. Modelis gali pateikti jums tokį skaičių kaip „šio portfelio nuostolių ir priemokų santykis yra 72 procentai“; Tačiau jis niekada nematė jūsų duomenų ir šis skaičius yra visiškai sugalvotas. Arba jis gali pasakyti mirtingumo lentelės pavadinimą „TRH-2020“; Tačiau tokios lentelės nėra. Kadangi jis abu sako vienodai sklandžiai, vienintelis dalykas, kuris skiria teisingą nuo neteisingo, yra jūsų aktuarinės žinios ir tikrinimo įprotis.
Patikrinimo disciplina susideda iš trijų etapų:
- Nuoroda į metodą ir šaltinį: pasikliaukite savo duomenimis ir oficialiais skaičių šaltiniais, o ne AI atmintimi. Paimkite AI sąvadą kaip atspirties tašką formulėms, paskirstymui ir reguliavimo straipsniams; tada patvirtinkite iš standartinių aktuarinių šaltinių (vadovėlis, teisės akto tekstas, institucijos procedūra). Naudokite AI duomenims interpretuoti, o ne prisiminti.
- Nepriklausomas perskaičiavimas: Nepriklausomai patikrinkite kiekvieną skaitmeninį rezultatą, koeficientą ir santykį, kurį sukuria AI. Atkurkite dabartinę vertę, augimo faktorių, bendrą sumą patys arba naudodami patikrintą skaičiuoklę.
- Testas su aktuariniu vertinimu: eksperto akimis patikrinkite, ar rezultatai prieštarauja faktams (portfelio elgsena, infliacija, teisės aktai, ankstesnė patirtis). "Kodėl šis koeficientas pasirodė kaip 1,45, o ne 1,05?" Visada užduokite klausimą.
Dėmesio: AI sudaryto rezervo skaičiaus arba priemokų grafiko pasirašymas jo nepatikrinus prilygsta nepasirašytos aktuaro ataskaitos paskelbimui. Vien todėl, kad produkcija yra sklandi ir tvarkinga, nėra tiksli.
Privatumas: politika ir duomenys apie žalą yra privatūs duomenys
Politikos ir pretenzijų duomenys apima tapatybę, kontaktinę informaciją, sveikatos ir finansinę informaciją. Kai kurios iš jų yra specialios asmens duomenų kategorijos, kurioms taikomas KVKK (asmens duomenų apsaugos įstatymas) Turkijoje ir GDPR Europoje; Visų pirma, sveikatos ir gyvybės draudimo diagnostikos informacijai taikoma aukščiausia apsauga. Įklijuoti apdraustojo vardą, pavardę, TR ID numerį, poliso numerį ir diagnozę ant viešosios AI transporto priemonės yra rimtas pažeidimas. Toks pat jautrumas taikomas ir portfelio duomenims, kurie yra komercinės paslaptys (įmokų lentelės, nuostolių paskirstymai, perdraudimo sąlygos).
Taisyklė paprasta: anonimizuoti duomenis ir nesidalyti nereikalingais. „54 metų vyras, sirgęs širdies liga“ vietoj „Ahmetas Yılmazas, 54 m., politika 2024-88213, miokardo infarktas“; Bendrinkite sugrupuotas / apibendrintas lenteles, o ne atskirus įrašus. Dauguma aktuarinės analizės atliekamos su jau apibendrintais duomenimis (amžiaus grupė, aprėpties tipas, kūrimo metai); Tai apsaugo konfidencialumą ir supaprastina analizę. Jei įmanoma, rinkitės įmonės įrankius, kurie turi duomenų apdorojimo sutartį ir nenaudokite savo duomenų modelių mokymuose.
Patarimas: Aktuariniame darbe AI dažnai pateikiama suvestinė / suvestinė lentelė, o ne neapdorotas įrašas. Lentelėje „3 lentelė: amžiaus grupė × aprėptis × vidutinė žala“ nėra asmens duomenų, bet viskas, ko reikia analizei.
trys mini dėklai
1 atvejis – saugus ir efektyvus naudojimas. Aktuaro padėjėjas praleistų 2 dienas rankiniu būdu valydamas 40 000 pretenzijų duomenų eilučių. Jis paaiškino AI duomenų struktūrą (stulpelių pavadinimai, 5 anoniminių eilučių pavyzdys) ir paprašė Python valymo kodo. AI sukūrė kodo juodraštį per 15 minučių; Aktuaras perskaitė kodą eilutę po eilutės, ištaisė dvi logikos klaidas (neigiamus pažeidimus reikėjo išnagrinėti atskirai, o ne ištrinti) ir paleido jį pagal savo duomenis. Trukmė: pusė dienos vietoj 2 dienų. AI parašė kodą, aktuaras jį patikrino ir paleido.
2 atvejis – nepatvirtintų skaičių gaudyklė. Darbuotojas paklausė YZ: „Koks yra mūsų draudimo filialo kombinuotas koeficientas? AI užtikrintai suteikė „apie 104 procentus“, nors neturėjo prieigos prie jokių duomenų. Darbuotojas tai išdėstė savo vadovybės pristatyme; faktinis tarifas buvo 97 proc. Dėl skirtumo pelninga šaka buvo vaizduojama kaip nuostolis ir neteisingas sprendimas padidinti kainą. Klaida: laukiama indikatoriaus iš AI, nepateikiant jam duomenų.
3 atvejis. Konfidencialumo pažeidimas. Aktuarijus į viešą dirbtinio intelekto įrankį įkėlė „Excel“, kuriame buvo gyvybės draudimo pareiškėjų vardas, pavardė, asmens tapatybės dokumentas ir sveikatos deklaracija, ir pasakė „pažymėkite rizikingus“. Duomenys nukeliavo į išorinį serverį; Iškilo KVKK peržiūra ir reputacijos rizika. Teisingas būdas buvo pašalinti vardą ir asmens tapatybės dokumentą ir bendrinti tik amžių, lytį, draudimo sumą ir anoniminius rizikos veiksnius.
Silpnas raginimas / Stiprus raginimas
Silpnas raginimas:
Nurodykite mūsų portfelio nuostolių dažnį šiais metais ir atitinkamą priemoką.
Šis teiginys yra ydingas: AI nesuteikiama jokių duomenų, todėl į „dažnio“ ir „premium“ klausimą jis gali atsakyti tik su sugalvotais skaičiais. Kokia šaka, koks laikotarpis, kokia ekspozicija aišku.
Galingas raginimas:
Jūsų vaidmuo: analizės padėjėjas, padedantis aktuarui.Užduotis: Padėkite man interpretuoti toliau pateiktą ANONIMŲ suvestinę lentelę.Duomenys (draudimas, 2024 m., be provincijos / pavadinimo):- Ekspozicija: 12 400 transporto priemonės metų - Žalų skaičius: 1 612 - Bendras išmokėtų žalų skaičius: 48 900 000 Žalų vidurkis ir apskaičiuokite vidutinį žalos skaičių: 100 žalos sunkumo laipsnį, parodykite formulę.2) Apskaičiuokite rizikos premiją (dažnis × sunkumas).3) Parašykite tarpinius veiksmus, kad galėčiau kiekvieną skaičių patikrinti rankiniu būdu. Nesigalvokite; Tiesiog naudok skaičius, kuriuos tau daviau. Jei ko trūksta, klauskite.
Ši užklausa yra svarbi, nes ji pateikia duomenis anonimiškai, reikalauja formulių, reikalauja tarpinių veiksmų ir draudžia gaminti.
Dažnos klaidos
- Prašyti skaičių, nepateikus duomenų. AI atmintyje neturi jūsų aplanko; Kiekvienas jo pateiktas skaičius yra netikras. Pirmiausia pateikite anoniminius duomenis, tada paprašykite paskyros.
- Išvesties pasirašymas jo nepatvirtinus. Sklandi ir tvarkinga diagrama nereiškia, kad ji tiksli. Atkurkite kiekvieną skaičių atskirai.
- Asmens duomenų įklijavimas neapdorota forma. Vardas, ID numeris, poliso numeris ir diagnozė niekada nėra bendrinami. Anonimizuoti ir naudoti suvestinius duomenis.
- Leisti AI pasirinkti metodą, o ne kvestionuoti. "Kurį metodą turėčiau naudoti?" Atsakymas į klausimą yra pasiūlymas; galutinis pasirinkimas priklauso nuo aktuarinio sprendimo ir teisės aktų.
- AI klaidingai laikomas teisės aktų šaltiniu. Modelis gali sudaryti teisės aktų straipsnius ir lentelių pavadinimus. Patvirtinkite iš oficialaus teksto.
Apibendrinant
Dirbtinis intelektas yra galingas asistentas, kuris pagreitina technines ir pasikartojančias aktuarinio darbo dalis; rašo kodą, gamina juodraščius, aiškina. Tačiau atsakomybė už sprendimus dėl įmokų, atidėjinių, kapitalo ir įsipareigojimų tenka kompetentingam aktuarui. Kiekviena išvestis patvirtinama trimis etapais: susiejimas su metodu / šaltiniu, nepriklausomas perskaičiavimas, patikrinimas naudojant aktuarinius argumentus. Duomenys visada anonimizuojami, o nereikalingais nesidalijama. Nepatvirtinta AI išvestis yra tokia pat rizikinga kaip ir nepasirašyta ataskaita.
Taikymo užduotis
Pasirinkite filialą, kuriame dirbate (arba manote). Paruoškite visiškai anoniminę ir apibendrintą mini lentelę šiai šakai (ekspozicija, pretenzijų skaičius, bendra žala). Pritaikykite aukščiau pateiktą „Galingą raginimą“ prie savo lentelės ir suteikite ją AI įrankiui. Rankiniu būdu (su skaičiuokle) perskaičiuokite grąžos dažnumą, sunkumą ir rizikos premiją ir palyginkite su AI rezultatu. Jei pastebėjote skirtumą, atkreipkite dėmesį, kodėl.
kontrolinis sąrašas
- [ ] Ar mano DI pateikti duomenys yra anonimiški ir apibendrinti? Ar yra asmeninės / privačios informacijos?
- [ ] Ar kiekvieną skaitmeninę išvestį perskaičiavau atskirai?
- [ ] Ar pasirinkau metodą/prielaidą kaip pasiūlymą ir nusprendžiau pats?
- [ ] Ar patvirtinau teisės aktus ir lentelių nuorodas iš oficialaus šaltinio?
- [ ] Ar žinau, ar mano naudojamas įrankis naudoja duomenis modeliuojant?
- [ ] Ar ši produkcija yra juodraštis, ar netyčia traktavau jį kaip galutinį?