युनिट्स
1. वास्तविक विज्ञानातील कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा परिचय: भूमिका, सीमा, प्रमाणीकरण आणि गोपनीयता
2. नुकसान मॉडेलिंग: वारंवारता-तीव्रता भेदभाव आणि कृत्रिम बुद्धिमत्ता समर्थित विश्लेषण
3. राखीव (तरतुदी) खाते: IBNR, चेन लॅडर आणि आर्टिफिशियल इंटेलिजन्ससह पडताळणी
4. किंमत आणि जोखीम वर्गीकरण: GLM, दरपत्रक आणि कृत्रिम बुद्धिमत्ता
5. जीवन आणि सेवानिवृत्ती खाती: मृत्युदर, वार्षिकी आणि दायित्व
6. डेटा तयार करणे आणि वैशिष्ट्य अभियांत्रिकी: कृत्रिम बुद्धिमत्तेसह वास्तविक डेटा हाताळणे
7. परिस्थिती विश्लेषण आणि ताण चाचणी: अनिश्चितता व्यवस्थापित करणे
8. सॉल्व्हन्सी II, भांडवल पर्याप्तता आणि मॉडेल प्रमाणीकरण
9. रिपोर्टिंग आणि कम्युनिकेशन: ऍक्च्युरी रिपोर्ट, मॅनेजमेंट प्रेझेंटेशन आणि रेग्युलेटरी लँग्वेज
10. नैतिकता, भेदभाव, गोपनीयता आणि व्यावसायिक जबाबदारी
11. एंड-टू-एंड ॲक्चुरियल वर्कफ्लो, एआय इंटिग्रेशन आणि फ्यूचर-प्रूफिंग
युनिट 10 / 11
नैतिकता, भेदभाव, गोपनीयता आणि व्यावसायिक जबाबदारी
नफा:
- कृत्रिम बुद्धिमत्ता समर्थनासह किंमत आणि जोखीम मॉडेल्समधील अप्रत्यक्ष भेदभाव, न्याय आणि पारदर्शकता तत्त्वांचे ऑडिट करण्याची क्षमता
- KVKK/GDPR, डेटा गव्हर्नन्स आणि वास्तविक नैतिक नियमांसह मॉडेल निर्णयांचे स्पष्टीकरण लागू करण्याची क्षमता
- कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या वापरामुळे व्यावसायिक जबाबदारी दूर होत नाही आणि सदोष मॉडेलचे नैतिक आणि कायदेशीर दोन्ही परिणाम होतात हे समजण्यास सक्षम असणे.