Zyski:
- Możliwość rozróżnienia, gdzie w procesie aktuarialnym (przygotowanie danych, generowanie kodu, sporządzanie raportów, interpretacja scenariuszy) sztuczna inteligencja oszczędza czas rzeczywisty i dlaczego decyzje takie jak składka/rezerwa/kapitał pozostawia się kompetentnemu aktuariuszowi, w zależności od poziomu ryzyka zadania.
- Umiejętność zastosowania dyscypliny weryfikującej każdy wynik AI poprzez powiązanie go ze źródłem proceduralnym, niezależne przeliczenie i przetestowanie go za pomocą rozumowania aktuarialnego.
- Anonimizacja danych dotyczących polityki, uszkodzeń i stanu zdrowia w zakresie KVKK/prywatności oraz wyrobienie nawyku wybierania bezpiecznych pojazdów, które nie wykorzystują danych w szkoleniu modelek
W firmie ubezpieczeniowej lub emerytalnej co miesiąc powstają setki numerów przyszłych: jaką składkę powinniśmy płacić za tę grupę polis? ile szkód z przeszłości nie zostało jeszcze zgłoszonych; Jaką wartość emerytur będziemy dziś płacić za 30 lat? Jeśli nadejdzie zły rok, czy firma przetrwa? Zawód, który odpowiada na wszystkie te pytania to aktuariusz. Aktuariusz to specjalista, który mierzy, wycenia i raportuje ryzyko ubezpieczeniowe i emerytalne z wykorzystaniem prawdopodobieństwa, statystyki i matematyki finansowej; Każda wygenerowana przez niego liczba ma bezpośredni wpływ na równowagę finansową firmy, prawa ubezpieczonego i zaufanie audytora. I tu z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja.
Sztuczna inteligencja (AI, w skrócie AI – systemy komputerowe, które potrafią generować tekst, pisać kod, rozpoznawać wzorce i podsumowywać dane jak ludzie) redukuje powtarzalne i czasochłonne części pracy aktuarialnej do minut: pisanie kodu czyszczącego dane, tłumaczenie konta na język Python, sporządzanie raportu aktuarialnego, wyjaśnianie złożonej dystrybucji prostym językiem. Jednak ta sama sztuczna inteligencja może również utworzyć pewną liczbę, np. „częstotliwość obrażeń wynosi 8 procent”, nigdy nie widząc Twoich danych. Pierwszą częścią tego modułu nie jest wprowadzenie do oprogramowania; Jego celem jest wyjaśnienie, gdzie umieścić sztuczną inteligencję w swojej działalności aktuarialnej, a gdzie w ogóle jej nie umieszczać.
Ustalmy od początku podstawową zasadę: sztuczna inteligencja jest asystentem, a nie aktuariuszem. Odpowiedzialność i ostateczne zatwierdzanie kluczowych decyzji finansowych, takich jak składki, rezerwy (rezerwy), kapitał i zobowiązania, należą do kompetentnego, wyznaczonego i upoważnionego aktuariusza-sygnatariusza. Niezweryfikowany wynik sztucznej inteligencji jest tak samo ryzykowny jak niepodpisany raport aktuariusza.
Warstwy działalności aktuarialnej i miejsce AI
Podział pracy aktuarialnej na trzy warstwy ułatwia prawidłowe umiejscowienie sztucznej inteligencji. Generowanie liczby odbywa się w warstwie techniczno-obliczeniowej: przetwarzaniu danych, budowaniu modelu, rozliczaniu składek i rezerw. Warstwa rozumowania to miejsce, w którym interpretowana jest liczba: jakie założenie wybrać, jaki współczynnik poprawy należy ręcznie skorygować, na ile jesteśmy pewni tego oszacowania. Na poziomie odpowiedzialności następuje podpis: raport trafia do organu regulacyjnego, decyzja zostaje przedstawiona kierownictwu, aktuariusz jest prawnym właścicielem wyników. Sztuczna inteligencja jest bardzo potężna w pierwszej warstwie, w drugiej jedynie pomocnicza, a w trzeciej wcale.
Zdefiniujmy na początek kilka podstawowych pojęć. Składka to cena płacona przez ubezpieczonego w zamian za ryzyko. Szkoda (roszczenie) to szkoda poniesiona przez ubezpieczonego i zapłacona przez firmę. Rezerwa/rezerwa to pieniądze zarezerwowane dzisiaj na pokrycie roszczeń płatnych w przyszłości. Zobowiązanie to bieżąca wartość przyszłego zadłużenia spółki wobec ubezpieczających. Ekspozycja to jednostka miary wielkości ryzyka (np. pojazd ubezpieczony przez jeden rok = 1 pojazdo-rok). Wyjaśnimy te pojęcia jeden po drugim w następujących jednostkach; Na razie wiedz o tym: sztuczna inteligencja daje Ci plan, kod i analizę wszystkich tych koncepcji, ale to Ty tworzysz ostateczną wersję i podpis.
W poniższej tabeli podsumowano rolę i poziom ryzyka sztucznej inteligencji według misji:
Zadanie
Rola sztucznej inteligencji
Poziom ryzyka
Kto zatwierdza
Czyszczenie/kodowanie danych
generator kodu
niski
Aktuariusz / analityk danych
Projekt raportu i podsumowania
generator szkiców
niski
aktuariusz
Opis dystrybucji/metody
poradnik, podsumowanie
niski
aktuariusz
Model częstotliwości i ciężkości uszkodzeń
Konstruktor modelu, wersja robocza
średni
starszy aktuariusz
IBNR / konto rezerwowe
projekt konta
wysoki
Odpowiedzialny aktuariusz
Ceny / taryfy
Szkic modelu
wysoki
Cennik aktuarialny + zgodność
Kapitał (SCR) / zobowiązanie
wejście pomocnicze
bardzo wysoki
Mianowany aktuariusz + kierownictwo
Należy pamiętać o jednym wierszu w tej tabeli: wraz ze wzrostem ryzyka rola sztucznej inteligencji maleje, a zatwierdzenie aktuarialne rośnie.
Dlaczego „weryfikacja” jest sercem tego biznesu
Modele językowe sztucznej inteligencji wydają się pewne swojej odpowiedzi, ale mogą nie być tego pewne. W języku technicznym nazywa się to halucynacją: jest to sfabrykowanie przez model nieistniejącej informacji w płynnym zdaniu, tak jakby to była prawda. Dla aktuariusza jest to śmiertelna pułapka. Model może wygenerować dla Ciebie liczbę, np. „stosunek straty do składki w tym portfelu wynosi 72 procent”; Jednak nigdy nie widział Twoich danych i ta liczba jest całkowicie zmyślona. Może też podać nazwę tabeli śmiertelności jako „TRH-2020”; Jednak nie ma takiej tabeli. Ponieważ mówi jedno i drugie z równą płynnością, jedyną rzeczą, która oddziela dobro od zła, jest wiedza aktuarialna i nawyk weryfikacji.
Dyscyplina weryfikacji składa się z trzech etapów:
- Link do metody i źródła: w przypadku liczb polegaj na własnych danych i oficjalnych źródłach, a nie na pamięci sztucznej inteligencji. Weź kompendium AI jako punkt wyjścia dla formuł, dystrybucji i artykułów regulacyjnych; następnie potwierdź na podstawie standardowych źródeł aktuarialnych (podręcznik, tekst legislacyjny, procedura instytucji). Używaj sztucznej inteligencji do interpretowania danych, a nie do ich zapamiętywania.
- Niezależne ponowne obliczenie: niezależnie sprawdzaj każdy wynik liczbowy, współczynnik i stosunek generowany przez sztuczną inteligencję. Odtwórz wartość bieżącą, współczynnik wzrostu, sumę samodzielnie lub za pomocą zweryfikowanego arkusza kalkulacyjnego.
- Test za pomocą oceny aktuarialnej: Sprawdź okiem eksperta, czy wyniki są sprzeczne z faktami w terenie (zachowanie portfela, inflacja, ustawodawstwo, doświadczenia z przeszłości). „Dlaczego ten współczynnik wyniósł 1,45, a nie 1,05?” Zawsze zadawaj pytanie.
Uwaga: Podpisanie kwoty rezerwy lub harmonogramu składek opracowanego przez sztuczną inteligencję bez jej weryfikacji jest równoznaczne z publikacją niepodpisanego raportu aktuarialnego. Tylko dlatego, że dane wyjściowe są gładkie i uporządkowane, nie jest dokładne.
Prywatność: dane dotyczące zasad i szkód są danymi prywatnymi
Dane dotyczące zasad i roszczeń obejmują dane dotyczące tożsamości, danych kontaktowych, zdrowotnych i finansowych. Niektóre z nich to specjalne kategorie danych osobowych objęte zakresem KVKK (ustawy o ochronie danych osobowych) w Turcji i RODO w Europie; Najwyższej ochronie podlegają szczególnie informacje diagnostyczne w ubezpieczeniach zdrowotnych i na życie. Wklejanie imienia i nazwiska ubezpieczonego, numeru TR ID, numeru polisy i diagnozy na publicznym pojeździe AI stanowi poważne naruszenie. Ta sama wrażliwość dotyczy danych portfelowych stanowiących tajemnicę handlową (tabele składek, rozkłady strat, warunki reasekuracji).
Zasada jest prosta: anonimizuj dane i nie udostępniaj niepotrzebnych informacji. „54-letni mężczyzna, przebyta choroba serca” zamiast „Ahmet Yılmaz, 54, polisa 2024-88213, zawał mięśnia sercowego”; Udostępniaj pogrupowane/podsumowane tabele zamiast pojedynczych rekordów. Większość analiz aktuarialnych przeprowadzana jest na już zagregowanych danych (grupa wiekowa, rodzaj ubezpieczenia, rok opracowania); Chroni to poufność i upraszcza analizę. Jeśli to możliwe, wybieraj narzędzia korporacyjne, które mają umowę powierzenia przetwarzania danych i nie wykorzystuj swoich danych w szkoleniach modeli.
Wskazówka: w pracy aktuarialnej sztuczna inteligencja często otrzymuje tabelę podsumowującą/zagregowaną, a nie surowy zapis. Tabela typu „tabela 3: grupa wiekowa × zasięg × średnie szkody” nie zawiera danych osobowych, ale zawiera wszystko, co potrzebne do analizy.
trzy mini etui
Przypadek 1 – Bezpieczne i efektywne wykorzystanie. Asystent aktuariusza spędziłby 2 dni na ręcznym czyszczeniu 40 000 wierszy danych dotyczących roszczeń. Wyjaśnił AI strukturę danych (nazwy kolumn, przykład 5 anonimowych wierszy) i poprosił o kod czyszczący Pythona. AI stworzyła wersję roboczą kodu w 15 minut; Aktuariusz przeczytał kod wiersz po wierszu, poprawił dwa błędy logiczne (szkody ujemne należało zbadać oddzielnie, a nie usunąć) i sprawdził go na własnych danych. Czas trwania: pół dnia zamiast 2 dni. Sztuczna inteligencja napisała kod, aktuariusz sprawdził go i uruchomił.
Przypadek 2 — Niezweryfikowana pułapka liczbowa. Pracownik zapytał YZ: „Jaki jest wskaźnik łączny naszej branży ubezpieczeniowej?” Sztuczna inteligencja z pewnością podała liczbę „około 104 procent”, mimo że nie miała dostępu do żadnych danych. Pracownik umieścił to w swojej prezentacji dla kierownictwa; rzeczywisty wskaźnik wyniósł 97 procent. Różnica doprowadziła do przedstawienia rentownej branży jako straty i podjęcia błędnej decyzji o podwyżce cen. Błąd: Oczekiwanie na wskaźnik od AI bez podawania mu danych.
Przypadek 3 – Naruszenie poufności. Aktuariusz załadował plik Excel zawierający imię i nazwisko, dowód osobisty oraz oświadczenie o stanie zdrowia osób ubiegających się o ubezpieczenie na życie do publicznego narzędzia sztucznej inteligencji i powiedział „oznacz osoby ryzykowne”. Dane trafiły na serwer zewnętrzny; Pojawiło się ryzyko przeglądu KVKK i reputacji. Prawidłowym sposobem było usunięcie nazwiska i dowodu osobistego oraz podanie jedynie wieku, płci, kwoty ubezpieczenia i anonimowych czynników ryzyka.
Słaba zachęta/silna zachęta
Słaba zachęta:
Podaj nam częstotliwość strat naszego portfela w tym roku i odpowiednią składkę.
Twierdzenie to jest błędne: sztuczna inteligencja nie otrzymuje żadnych danych, więc na pytania „częstotliwość” i „premia” może odpowiedzieć jedynie za pomocą wymyślonych liczb. Jaka branża, jaki okres, jaka ekspozycja jest jasna.
Potężny monit:
Twoja rola: asystent analityki asystujący aktuariuszowi.Zadanie: Pomóż mi zinterpretować poniższą tabelę zbiorczą ANONIMOWEGO.Dane (ubezpieczenie, 2024, brak prowincji/nazwy):- Narażenie: 12 400 pojazdo-lat- Liczba roszczeń: 1612- Całkowita wypłacona suma roszczeń: 48 900 000 TLI potrzebne:1) Znajdź częstotliwość uszkodzeń (liczba/narażenie) i średnią oblicz wagę szkód, pokaż wzór.2) Oblicz premię za ryzyko (częstotliwość × dotkliwość).3) Zapisz kroki pośrednie, abym mógł ręcznie zweryfikować każdą liczbę. Nie zmyślaj; Po prostu użyj liczb, które ci podałem. Jeśli czegoś brakuje, pytaj.
To żądanie jest poważne, ponieważ zapewnia anonimowe dane, wymaga formuł, wymaga etapów pośrednich i zabrania fabrykacji.
Typowe błędy
- Pytanie o liczby bez podawania danych. Sztuczna inteligencja nie ma w pamięci Twojego portfolio; Każdy numer, który podaje, jest fałszywy. Najpierw podaj anonimowe dane, a potem poproś o założenie konta.
- Podpisywanie danych wyjściowych bez ich weryfikacji. Płynny i uporządkowany wykres nie oznacza, że jest dokładny. Odtwórz każdą liczbę niezależnie.
- Wklejanie danych osobowych w postaci surowej. Imię i nazwisko, numer identyfikacyjny, numer polisy i diagnoza nigdy nie są udostępniane. Anonimizuj i używaj danych zbiorczych.
- Pozwól AI wybrać metodę i nie kwestionuj jej. „Jakiej metody powinienem użyć?” Odpowiedź na pytanie jest sugestią; ostateczny wybór należy do osądu aktuarialnego i ustawodawstwa.
- Mylenie sztucznej inteligencji ze źródłem prawodawstwa. Model może tworzyć artykuły legislacyjne i nazwy tabel. Potwierdź na podstawie oficjalnego tekstu.
Podsumowując
Sztuczna inteligencja to potężny asystent, który przyspiesza techniczne i powtarzalne części pracy aktuarialnej; pisze kod, tworzy wersje robocze, wyjaśnia. Jednak odpowiedzialność za decyzje dotyczące składek, rezerw, kapitału i zobowiązań spoczywa na właściwym aktuariuszu. Każdy wynik jest sprawdzany w trzech etapach: powiązanie z metodą/źródłem, niezależne ponowne obliczenie, testowanie z wykorzystaniem rozumowania aktuarialnego. Dane są zawsze anonimowe i niepotrzebne nie są udostępniane. Niezweryfikowany wynik sztucznej inteligencji jest tak samo ryzykowny jak niepodpisany raport.
Zadanie aplikacji
Wybierz branżę, w której pracujesz (lub zakładasz). Przygotuj całkowicie anonimową i zagregowaną mini tabelę dla tej branży (narażenie, liczba roszczeń, szkody całkowite). Dostosuj powyższy „Potężny monit” do własnego stołu i przekaż go narzędziu AI. Przelicz ręcznie częstotliwość zwrotu, wagę i premię za ryzyko (za pomocą kalkulatora) i porównaj z wynikiem sztucznej inteligencji. Jeśli znajdziesz różnicę, zapisz dlaczego.
lista kontrolna
- [ ] Czy dane, które przekazuję AI są anonimowe i zagregowane? Czy są jakieś dane osobowe/prywatne?
- [ ] Czy niezależnie przeliczyłem każdy wynik numeryczny?
- [ ] Czy wybór metody/założenia przyjąłem jako sugestię i sam o tym zdecydowałem?
- [ ] Czy potwierdziłem ustawodawstwo i odniesienia do tabel z oficjalnego źródła?
- [ ] Czy wiem, czy narzędzie, z którego korzystam, wykorzystuje dane w szkoleniu modeli?
- [ ] Czy ten wynik jest wersją roboczą, czy też przypadkowo potraktowałem go jako ostateczny?