Zyski:
- Umiejętność wyjaśnienia pojęć aktuarialnych, takich jak częstotliwość strat, dotkliwość szkód i adekwatność składek, za pomocą sztucznej inteligencji oraz przygotowania projektu analizy
- Możliwość testowania wyników modelu wyceny, jakości danych i założeń w oparciu o niezależne zasady rachunkowości i aktuarialne
- Umiejętność zrozumienia, że ostateczne decyzje dotyczące taryf i rezerw technicznych leżą w gestii kompetentnych aktuariuszy, a sztuczna inteligencja jest jedynie narzędziem pomocniczym
Cena ubezpieczenia nie jest przypadkowa; Oblicza się to matematycznie. Aktuariusz (dziedzina ubezpieczeń, która mierzy ryzyko za pomocą prawdopodobieństwa i statystyki oraz ustala równowagę składki, rezerwy i ochrony) odpowiada na pytanie: „ile średnio będzie nas kosztować to ryzyko i jak możemy je pokryć godziwą składką?” Aktuariusz (kompetentny ekspert, który dokonuje tych obliczeń i ponosi odpowiedzialność prawną) zbiera dane o szkodach, tendencje i założenia oraz ustala taryfę (skalę cenową) i rezerwy techniczno-ubezpieczeniowe (środki pieniężne odkładane na przyszłe roszczenia). Sztuczna inteligencja (oprogramowanie, które uczy się wzorców z danych i generuje tekst, opisy i konspekty) jest potężnym pomocnikiem w tej ciężkiej pracy analitycznej: wyjaśnianiu koncepcji, podsumowywaniu danych, sporządzaniu analiz, sugerowaniu kodu i formuł. Jednak decyzja aktuarialna niesie ze sobą podpis i odpowiedzialność; Sztuczna inteligencja nie może złożyć takiego podpisu. W tej części dowiesz się, jak wyjaśniać i analizować podstawowe koncepcje aktuarialne za pomocą sztucznej inteligencji oraz jak testować wyniki w oparciu o niezależne obliczenia i zasady aktuarialne.
Podstawowe pojęcia: Częstotliwość, intensywność i adekwatność składki
Podstawą polityki cenowej są trzy koncepcje:
- Częstotliwość roszczeń: Liczba roszczeń na polisę (lub jednostkę) w danym okresie. Na przykład, jeśli w 1000 polis samochodowych występuje 45 roszczeń rocznie, częstotliwość wynosi 0,045 (tj. 4,5%).
- Stopień szkody: średnia kwota płacona za jedno roszczenie. Jeżeli za 45 odszkodowań w tym samym portfelu zapłacono łącznie 3 150 000 TL, dotkliwość wynosi 70 000 TL.
- Oczekiwany koszt szkód (premia za ryzyko): Częstotliwość × dotkliwość. W przykładzie 0,045 × 70 000 = 3150 TL. Jest to oczekiwany koszt czystej straty na polisę; Składka brutto powstaje po dodaniu wydatków, prowizji i marży zysku.
- Adekwatność składki: Czy pobrana składka wystarcza na pokrycie oczekiwanych szkód i wydatków. Niewystarczająca premia naraża firmę na straty; Nadmierna składka powoduje niekonkurencyjne i nieuczciwe ceny.
Sztuczna inteligencja jest bardzo przydatna w wyjaśnianiu tych pojęć, wyodrębnianiu podsumowania częstotliwości/intensywności ze zbioru danych i wyznaczaniu etapów analizy. Jednak zawsze należy ponownie obliczyć wynik liczbowy.
Wskazówka: Wyjaśnienie przez sztuczną inteligencję koncepcji aktuarialnej „na przykładzie liczbowym, jakby wyjaśniał ją uczniowi 10. klasy” jest bardzo przydatne zarówno w szkoleniu zespołowym, jak i wyjaśnianiu jej klientowi. Ale sprawdź liczbę: nawet mnożenie modelu może spowodować błąd.
Na czym polega sztuczna inteligencja w aktuariacie
Czerwona linia u aktuariusza jest jasna: za ostateczną decyzję w sprawie taryf, rezerw technicznych i adekwatności składek odpowiada właściwy aktuariusz. Sztuczna inteligencja pomaga w następujących zadaniach: wyjaśnianie koncepcji, podsumowanie danych, zarys analizy eksploracyjnej, sugerowanie formuły/kodu, zapewnienie czytelności powstałego tekstu. Nie może mieć decydującego głosu w sprawach: zatwierdzenia taryfy, stwierdzenia adekwatności świadczeń, przyjęcia założeń jako ostatecznych. Ponieważ decyzje te bezpośrednio wpływają zarówno na kondycję finansową firmy, jak i na prawo klienta do godziwej ceny i podlegają przepisom prawnym (SEDDK - Regulamin Ubezpieczeń i Prywatnych Emerytur oraz Regulamin Agencji Nadzoru).
Uwaga: Taryfa lub stawka sugerowana przez sztuczną inteligencję nigdy nie zostanie opublikowana bez niezależnych testów jakości danych i założeń. Błędne założenie (np. zignorowanie wpływu inflacji) może narazić cały portfel na niebezpieczeństwo.
Krok po kroku: Projekt analizy aktuarialnej wspieranej przez sztuczną inteligencję
- Anonimizuj i identyfikuj dane. Brak danych osobowych; tylko liczby zagregowane. Określ okres, portfel i rodzaj zabezpieczenia.
- Wyjaśnij koncepcję i metodę. Poproś sztuczną inteligencję o nakreślenie etapów analizy częstotliwości/intensywności.
- Kwestionuj jakość danych. Czy istnieją jakieś skutki brakujących danych, wartości odstających, niedopasowań okresów, IBNR (szkody jeszcze nie zgłoszone)?
- Zapisz założenia jasno. Na jakich założeniach opiera się inflacja, trend i czynniki rozwoju?
- Oblicz wynik niezależnie. Odtwórz częstotliwość, intensywność i premię za ryzyko za pomocą własnego arkusza kalkulacyjnego.
- Przetestuj i potwierdź zgodnie z zasadą aktuarialną. Kompetentny aktuariusz ocenia i podpisuje pod kątem adekwatności składek, uczciwości i prawodawstwa.
trzy mini etui
Przypadek 1 — Przyjęcie błędnego założenia. Asystent aktuariusza otrzymał od sztucznej inteligencji projekt analizy taryfy ubezpieczenia komunikacyjnego. Sztuczna inteligencja przyjęła średnią wielkość szkód z ostatnich 3 lat na poziomie 62 000 TL i obliczyła premię za ryzyko. Aktuariusz zdał sobie sprawę, że przemoc nie została skorygowana o inflację do wartości bieżącej: przy obecnych kosztach naprawy pojazdów przemoc wyniosła w rzeczywistości ~ 89 000 dolarów. Korekta ta zwiększyła premię za ryzyko o 43%. Bez niezależnej kontroli taryfa byłaby poważnie nieadekwatna.
Przypadek 2 — Zniekształcenie wartości odstającej. Suma 500 odszkodowań w jednym portfelu wyniosła 40 000 000 TL; ale z tego 22 000 000 TL pochodziło z jednego poważnego pożaru. Sztuczna inteligencja podsumowała średnią przemoc na 80 000 TL. Aktuariusz oszacował tę pojedynczą poważną szkodę odrębnie (ponieważ nie powtarza się ona co roku); Średnia „normalnych” szkód wyniosła ~36 000 TL. Oddzielenie wartości odstającej sprawiło, że taryfa stała się realistyczna.
Sprawa 3 – Kontrola sprawiedliwości. W projekcie dotyczącym ustalania cen ubezpieczenia zdrowotnego sztuczna inteligencja zaoferowała bardzo wysokie podwyżki dla określonej grupy wiekowej. Aktuariusz stwierdził, że zalecenie pochodziło wyłącznie z małej i hałaśliwej próby (mała liczba roszczeń); Nie było to wiarygodne statystycznie. Ponadto było to sprzeczne z zasadą uczciwej polityki cenowej wymaganą przez przepisy. Aktuariusz najpierw dokonał kalkulacji wiarygodności na podstawie bardziej rozbudowanych danych, a następnie podjął decyzję.
Cztery kopiowalne podpowiedzi
1) Wyjaśnienie koncepcji (dla szkolenia/klienta):
Zachowuj się jak instruktor aktuarialny. Wyjaśnij krok po kroku pojęcia „częstotliwość strat”, „powaga szkód” i „premia za ryzyko” krok po kroku na jednym kolejnym przykładzie liczbowym (np. 1000 polis, 45 roszczeń, całkowita płatność 3 150 000 TL). Na każdym etapie pokaż wzór i wynik pośredni. Używaj prostego i zrozumiałego języka.
2) Analiza szkicu szkieletu:
Poniżej przedstawiono etapy analizy częstotliwości i dotkliwości dla zagregowanych danych o odszkodowaniach (bez danych osobowych): [okres, liczba polis, liczba roszczeń, łączna płatność] Na każdym etapie: określ, co jest obliczane, jakie wymagane założenia, jakie istnieje ryzyko związane z jakością danych (brakujące dane, wartości odstające, IBNR, inflacja). Przeliczę wynik liczbowy; ustaliłeś metodę.
3) Kwestionujący jakość danych i założenia:
Oceń następujący projekt analizy z perspektywy starszego aktuariusza:[wklej wersję roboczą]Zadaj pytanie: Czy przemoc uwzględniono w inflacji? Usunięto wartości odstające? Czy próbka jest wiarygodna? Czy wzięto pod uwagę IBNR? Jakie jest założenie dotyczące trendu? Wypisz każdą słabość w rubryce „RYZYKO” wraz z sugestią korekty.
4) Uproszczenie tekstu wynikowego:
Przekształć następujący zweryfikowany wynik analizy w proste streszczenie dla menedżera niebędącego aktuariuszem: [wklej wynik]Nie zmieniaj liczb, dodaj nowe liczby. Jasno określ niepewności i założenia. Dodać uwagę: „Ostateczna decyzja taryfowa podlega zatwierdzeniu przez właściwego aktuariusza.”
Słaba zachęta/silna zachęta
Słabe: „Oblicz na podstawie tych danych składkę na ubezpieczenie samochodu i napisz taryfę”.
Problem: Zażądano taryfy bezpośredniej (czerwona strefa); żadnych założeń, żadnej jakości danych i żadnej walidacji. Model pasuje do niewiarygodnej szybkości z zaszumionych danych.
Strong: „Narysuj etapy analizy częstotliwości i intensywności; określ założenia i ryzyko związane z jakością danych na każdym etapie. Obliczę wynik liczbowy. Nie podejmuj decyzji taryfowej.”
Dlaczego to dobrze: sztuczna inteligencja ustala metodę, aktuariusz prowadzi obliczenia i decyzję; założenia stają się widoczne.
tabela porównawcza
krok
Rola sztucznej inteligencji
Rola aktuariusza
Ryzyko
Wyjaśnienie koncepcji
Wyjaśnia, przykłady
Potwierdza dokładność
zły przykład
Podsumowanie danych
agregaty
Sprawdza źródło
Zniekształcenie odstające
Lista założeń
Poleca
zaakceptować/odrzucić
Brakujące/nieprawidłowe założenie
Kalkulacja premii za ryzyko
projekt formuły
Niezależne konta
Błąd konta
Decyzja dotycząca taryfy/postanowienia
—
Decyduje i znaki
Niewystarczająca premia
Typowe błędy
- Bezpośrednie uzyskanie liczby sztucznej inteligencji. Model może nawet sprawić, że mnożenie/dodawanie będzie niedokładne; przelicz każdy wynik.
- Pomijanie inflacji i korekty trendu. Ustanawianie ceł bez przeniesienia przemocy z przeszłości do teraźniejszości zaszkodzi portfelowi.
- Mieszanie wartości odstającej ze średnią. Jedna poważna szkoda wprowadza w błąd całą taryfę; Oceniaj osobno.
- Opieranie się na małych próbkach. Stosunek z niewielkiej liczby szkód jest niewiarygodny; Wymagana jest kalkulacja zdolności kredytowej.
- Ignorowanie sprawiedliwości. Oferowanie grupie nieuczciwej podwyżki w oparciu o szum statystyczny jest niezgodne z prawem.
Podsumowując
W pracy aktuarialnej sztuczna inteligencja wyjaśnia pojęcia, podsumowuje dane, przedstawia analizę i sugeruje formuły; nie decyduje jednak o adekwatności taryf, świadczeń i składek. Prawidłowo używaj pojęć częstotliwości, intensywności i premii za ryzyko; kwestionować jakość danych (wartość odstająca, IBNR, inflacja, wiarygodność próby); obliczyć każdą liczbę niezależnie; Zapisz założenia jasno. Ostateczna decyzja leży w gestii właściwego aktuariusza i podlega przepisom SEDDK.
Zadanie aplikacji
Wygeneruj podsumowanie częstotliwości i dotkliwości za pomocą sztucznej inteligencji na podstawie posiadanego zestawu danych o szkodach (w celach testowych, zagregowane). Następnie wykonaj te same obliczenia samodzielnie w arkuszu kalkulacyjnym. Zwróć uwagę na różnicę między tymi dwoma wynikami; Jeśli jest różnica, znajdź przyczynę (inflacja, wartość odstająca, błędne mnożenie). Przeanalizuj swoje założenia za pomocą podpowiedzi nr 3 i zidentyfikuj co najmniej dwa ryzyka związane z jakością danych.
lista kontrolna
- [ ] Wykorzystałem wyłącznie dane zagregowane, nieosobowe.
- [ ] Sam przeliczyłem częstotliwość, intensywność i premię za ryzyko.
- [ ] Zastosowałem korektę inflacji/trendu.
- [ ] Wartości odstające oceniłem osobno.
- [ ] Kwestionowałem wiarygodność próbki.
- [ ] Jasno napisałem założenia.
- [ ] Ostateczną decyzję dotyczącą taryf/rezerw pozostawiłem zatwierdzeniu właściwego aktuariusza.