Jednostki

1. Wprowadzenie do sztucznej inteligencji w naukach aktuarialnych: role, granice, uwierzytelnianie i prywatność 2. Modelowanie uszkodzeń: dyskryminacja częstotliwościowo-nasilająca się i analiza wspierana sztuczną inteligencją 3. Konto rezerwowe (zapasowe): weryfikacja za pomocą IBNR, drabiny łańcuchowej i sztucznej inteligencji 4. Klasyfikacja cen i ryzyka: GLM, taryfy i sztuczna inteligencja 5. Konta na życie i emerytury: śmiertelność, renta i odpowiedzialność 6. Przygotowanie danych i inżynieria cech: obsługa danych aktuarialnych za pomocą sztucznej inteligencji 7. Analiza scenariuszy i testy warunków skrajnych: zarządzanie niepewnością 8. Wypłacalność II, adekwatność kapitałowa i walidacja modelu 9. Sprawozdawczość i komunikacja: raport aktuarialny, prezentacja zarządu i język regulacyjny 10. Etyka, dyskryminacja, poufność i odpowiedzialność zawodowa 11. Kompleksowy przepływ pracy aktuarialny, integracja sztucznej inteligencji i zabezpieczenie na przyszłość

Jednostka 10 / 11

Etyka, dyskryminacja, poufność i odpowiedzialność zawodowa

Zyski:

Możliwość audytu zasad dyskryminacji pośredniej, sprawiedliwości i przejrzystości w modelach cenowych i ryzyka przy wsparciu sztucznej inteligencji
Umiejętność wdrożenia KVKK/RODO, zarządzania danymi i wyjaśnialności modelowych decyzji wraz z zasadami etyki aktuarialnej
Zrozumieć, że zastosowanie sztucznej inteligencji nie eliminuje odpowiedzialności zawodowej, a wadliwy model ma konsekwencje zarówno etyczne, jak i prawne.

Dawny Następny