Pelnas:
- Galimybė suprojektuoti visą aktuarinę darbo eigą kaip visą procesą, palaikomą dirbtinio intelekto, nuo duomenų įvedimo iki galutinės pasirašytos ataskaitos
- Gebėjimas nustatyti versijų kontrolę, audito seką ir pakartojamumo discipliną integruojant dirbtinio intelekto įrankius į darbo eigą
- Gebėjimas suprasti, kaip keičiasi aktuaro profesija dirbtinio intelekto amžiuje, ir planuoti savo įgūdžių tobulinimą bei profesines pareigas.
Modulio egzaminas
1. Aktuarijus klausia AI: „koks buvo mūsų portfelio nuostolių dažnis praėjusiais metais? nepateikdamas politikos duomenų. – klausia jis, o modelis pateikia pasitikintį skaičių. Kokią riziką ši situacija labiausiai parodo?
- A) Haliucinacijos: modelis sukuria sugalvotą skaičių be prieigos prie duomenų ✔
- B) Perdėtas komplektavimas
- C) Duomenų nutekėjimas
- D) Mirtingumo pagerėjimas
Paaiškinimas: Kai modeliui nepateikiami jokie duomenys, jo sukuriamas skaičius yra haliucinacija: sklandi, bet išgalvota išvestis, kuri nėra pagrįsta tikrais duomenimis. Skaitiniai rezultatai, pvz., dažnis, visada turėtų būti skaičiuojami pagal pačios įstaigos duomenis.
2. Kokia yra pagrindinė žalos modeliavimo „dažnumo“ ir „sunkumo“ skirtumo priežastis?
- A) Kadangi teisės aktai draudžia modeliuoti kartu dažnį ir intensyvumą
- B) Nes jis galioja tik gyvybės draudimui
- C) dažnis ir intensyvumas yra skirtingi; Modeliuojant atskirai ir juos derinant tiksliau prognozuojama bendra žala ✔
- D) Kadangi dažnis ir intensyvumas visada turi tą pačią reikšmę, pakanka apskaičiuoti vieną iš jų.
Paaiškinimas: Žalų skaičius (dažnumas) ir žalos dydis (sunkumo laipsnis) turi skirtingą elgesį ir skirtingą tikimybių pasiskirstymą; Bendra žala (rizikos priemoka) gaunama modeliuojant ir padauginus atskirai. Šis skirtumas leidžia tiksliau numatyti abu.
3. Ką reiškia IBNR ekvivalentas?
- A) Teisinis fondas, skirtas priemokų grąžinimui
- B) Atidėjinys patirtai, bet dar nepraneštai žalai ✔
- C) Komisiniai gauti iš perdraudiko
- D) Bendra sumokėta ir uždaryta žala
Paaiškinimas: IBNR (patirta, bet nepranešta) yra atidėjinys, skirtas būsimoms patirtos, bet įmonei nepraneštos žalos išlaidoms padengti. Jis apskaičiuojamas tokiais metodais kaip grandininės kopėčios.
4. Kuo naudingas "vystymo faktorius" taikant grandininių kopėčių metodą?
- A) Atnaujina įmokas pagal infliaciją
- B) Polisų skaičių padalija iš metų
- C) Tiesiogiai apskaičiuoja kapitalo poreikį
- D) Jis naudojamas nuspėti galutinę žalą, nurodant kumuliacinės žalos augimo tempą nuo vieno vystymosi laikotarpio iki kito. ✔
Paaiškinimas: augimo faktorius parodo, kiek kartų žalos periodo suminė žala išauga nuo vienų vystymosi metų iki kitų; Naudojant šiuos veiksnius, įvertinama galutinė nesubrendusių stadijų žala.
5. Kodėl aktuarijose plačiai pirmenybė teikiama kainodarai GLM (generalized linear model)?
- A) Nes jis visada suteikia didžiausią prognozės tikslumą
- B) Kadangi koeficientai yra interpretuojami, rizikos veiksnių įtaka įmokai gali būti paaiškinama skaidriai ✔
- C) Nes jis veikia nereikalaujant duomenų
- D) Kadangi teisės aktai leidžia tik GLM
Aprašymas: GLM skaidriai parodo kiekvieno rizikos veiksnio įtaką įmokai, nes jo koeficientai yra interpretuojami; Tai yra esminis pranašumas teisės aktų, audito ir pareigų aprašymo požiūriu.
6. Ką rodo qx reikšmė mirtingumo lentelėje?
- A) Tikimybė x amžiaus asmeniui mirti per metus ✔
- B) Visa įmoka, sumokėta iki x amžiaus
- C) x metų anuiteto dabartinė vertė
- D) Techninė palūkanų norma
Paaiškinimas: qx yra tikimybė, kad asmuo, sulaukęs x amžiaus, mirs per metus. Tai pagrindinė gyvybės draudimo ir pensijų sąskaitų įvestis; Išgyvenimo tikimybė randama px = 1 - qx.
7. Kaip anuiteto sąskaitos techninių palūkanų (diskonto) normos padidinimas įtakoja būsimų mokėjimų dabartinę vertę?
- A) Padidina dabartinę vertę
- B) Tai visiškai neįtakoja
- C) Sumažina dabartinę reikšmę ✔
- D) Tai tik keičia mirtingumą
Paaiškinimas: Didėjant diskonto normai, būsimų mokėjimų dabartinė vertė mažėja, nes pinigų laiko vertė yra labiau taikoma. Todėl palūkanų prisiėmimas tiesiogiai įtakoja įsipareigojimo vertę ir yra parenkamas atidžiai.
8. Ką reiškia "duomenų nutekėjimas" funkcijų inžinerijoje?
- A) Duomenų saugojimas be šifravimo
- B) Trūkstamų reikšmių užpildymas vidurkiu
- C) nekuria atsarginių duomenų kopijų
- D) Informacija, kurios prognozavimo metu iš tikrųjų nėra, įmaišoma į modelį ir klaidinančiai padidina našumą ✔
Paaiškinimas: Duomenų nutekėjimas – tai informacijos, kurios numatymo metu iš tikrųjų nėra, įvedimas į modelį (pavyzdžiui, kintamasis, kuriame yra ateitis). Tai dirbtinai padidina bandymo našumą ir sukelia modelio nesėkmę realiame pasaulyje.
9. Ką Monte Karlo modeliavimas iš esmės suteikia aktuarui?
- A) Sumažina rezultatą iki vieno ir tikslaus skaičiaus
- B) Sugeneruojant daugybę atsitiktinių scenarijų leidžia matyti rezultato tikimybių pasiskirstymą ir uodegos riziką ✔
- C) Jis pateikia tikslias prognozes, nereikalaujant istorinių duomenų.
- D) Automatiškai rašo teisės akto tekstą
Paaiškinimas: Monte Karlas daug kartų pakartoja atsitiktinius scenarijus, kad rezultatas būtų vertinamas kaip tikimybės pasiskirstymas (pvz., uodegos rizika, 99,5 % lygis), o ne kaip vienas taškas. Tai galingas būdas kiekybiškai įvertinti neapibrėžtumą.
10. Ką reiškia MKR (mokumo kapitalo reikalavimas) „Mokumas II“ sistemoje?
- A) Bendros metinės įmokų pajamos
- B) Bendra sumokėta žala
- C) Kapitalo reikalavimas, kuris turi būti laikomas vienerių metų nuostoliams padengti 99,5 % pasikliovimo lygiu ✔
- D) Perdraudimo komisinis dydis
Paaiškinimas: SCR yra kapitalo reikalavimas, kurį įmonė turi išlaikyti, kad galėtų įvykdyti savo įsipareigojimus per vienerius metus esant 99,5 % pasikliovimo lygiui (blogiausiu atveju, kuris įvyks maždaug kartą per 200 metų). Tai yra pagrindinis draudiko finansinio atsparumo matas.
11. Kaip „netiesioginė diskriminacija“ atsiranda dirbtinio intelekto sukurtame kainodaros modelyje?
- A) Tarpinis kintamasis, susietas su draudžiamu kintamuoju, netiesiogiai turi tokį patį diskriminacinį poveikį ✔
- B) Modelis naudoja per mažai duomenų
- C) didelių įmokų nustatymas
- D) Mažo techninio susidomėjimo pasirinkimas
Paaiškinimas: net jei draudžiamas kintamasis (pvz., tautybė) pašalinamas iš modelio, stipriai susijęs pakaitinis kintamasis (pvz., kaimynystė / pašto kodas) gali netiesiogiai turėti tokį patį diskriminacinį poveikį. Todėl modelis turi būti tikrinamas ne tik dėl aiškios, bet ir dėl netiesioginės diskriminacijos.
12. Kokia yra pagrindinė privatumo taisyklė analizuojant politikos ir pretenzijų duomenis viešai prieinamu dirbtinio intelekto įrankiu?
- A) Jei duomenų mažai, anonimizuoti nereikia
- B) Visais atvejais pakanka tik pakeisti pavadinimus
- C) Jei duomenys yra užšifruoti, juos galima įkelti į bet kurią transporto priemonę
- D) Anonimizuoti asmeninius / privačius duomenis, nesidalyti nereikalingais duomenimis ir pasirinkti saugų / institucinį įrankį ✔
Paaiškinimas: prieš bendrinant asmeninius ir specialiuosius duomenis (TR ID, vardą, pavardę, diagnozę, protokolą) reikia anonimizuoti; Jei įmanoma, pirmenybė turėtų būti teikiama įmonių priemonėms su duomenų apdorojimo sutartimis, kurios nenaudoja duomenų modelių mokyme. KVKK to reikalauja.
13. Kodėl aktuarijus, lygindamas grandinines kopėčias su Bornhuetter-Ferguson (BF) metodu, dažnai teikia pirmenybę BF nesubrendusiems (naujiems) pažeidimams?
- A) Kadangi BF yra privalomas pagal įstatymą
- B) Kadangi BF nereikalauja duomenų
- C) naujais laikotarpiais grandininių kopėčių veiksniai tampa labai nepastovūs; BF suteikia stabilesnę prognozę naudojant numatomą žalos rodiklį ✔
- D) Nes grandininės kopėčios veikia tik gyvybės draudime
Paaiškinimas: Kadangi naujais laikotarpiais padaroma labai mažai žalos, grandinių kopėčių vystymosi veiksniai tampa ypač jautrūs ir nepastovūs mažiems svyravimams. BF išlygina šį nepastovumą naudodamas (a priori) tikėtino nuostolio lygio informaciją ir pateikia stabilesnę prognozę.
14. Kokia yra pagrindinė problema, jei aktuarijus tiesiogiai pasirašo dirbtinio intelekto sukurtą rezervo sąskaitą ir siunčia ją reguliuotojui?
- A) Atsakomybė ir galutinis patvirtinimas tenka aktuarui; Nepatvirtinto spaudinio pasirašymas nepanaikina profesinės ir teisinės rizikos ✔
- B) Dirbtinio intelekto išvestis visada yra netiksli ir neturėtų būti naudojama
- C) Reguliuotojas visiškai uždraudė naudoti dirbtinį intelektą
- D) Dirbtinio intelekto produkcijai parašo nereikia
Aprašymas: AI išvestis yra juodraštis; Atsakomybė už metodo pasirinkimą, prielaidas ir galutinį skaičių tenka pasirašiusiam aktuarui. Nepatvirtintos produkcijos pasirašymas yra toks pat rizikingas kaip ir nepasirašytos ataskaitos paskelbimas ir nepanaikina profesinės / teisinės atsakomybės.