Vienības
1. Ievads mākslīgajā intelektā aktuāra zinātnē: lomas, robežas, autentifikācija un privātums
2. Bojājumu modelēšana: biežuma un smaguma diskriminācija un mākslīgā intelekta atbalstīta analīze
3. Rezerves (nodrošinājuma) konts: verifikācija, izmantojot IBNR, ķēdes kāpnes un mākslīgo intelektu
4. Cenu noteikšana un riska klasifikācija: GLM, tarifu noteikšana un mākslīgais intelekts
5. Dzīves un pensijas konti: mirstība, mūža rente un atbildība
6. Datu sagatavošana un funkciju inženierija: aktuāra datu apstrāde ar mākslīgo intelektu
7. Scenāriju analīze un stresa pārbaude: nenoteiktības pārvaldība
8. Maksātspēja II, kapitāla pietiekamība un modeļa apstiprināšana
9. Pārskati un komunikācija: aktuāra ziņojums, vadības prezentācija un normatīvā valoda
10. Ētika, diskriminācija, konfidencialitāte un profesionālā atbildība
11. Pilnīga aktuāra darbplūsma, AI integrācija un nākotnes aizsardzība
Vienība 10 / 11
Ētika, diskriminācija, konfidencialitāte un profesionālā atbildība
Ieguvumi:
- Spēja auditēt netiešo diskrimināciju, taisnīguma un caurskatāmības principus cenu un riska modeļos ar mākslīgā intelekta atbalstu
- Spēja ieviest KVKK/GDPR, datu pārvaldību un parauglēmumu izskaidrojamību kopā ar aktuāra ētikas noteikumiem
- Spēja saprast, ka mākslīgā intelekta izmantošana nenovērš profesionālo atbildību un ka kļūdainam modelim ir gan ētiskas, gan juridiskas sekas.