Câștiguri:
- Fiind capabil să distingă unde în fluxul de lucru actuarial (pregătirea datelor, generarea codului, redactarea raportului, interpretarea scenariului) inteligența artificială economisește timp real și de ce decizii precum primă/provizionare/capital sunt lăsate la latitudinea actuarului competent, în funcție de nivelul de risc al sarcinii.
- Abilitatea de a aplica o disciplină care verifică fiecare rezultat AI prin pașii de conectare la sursa procedurală, recalculare independentă și testare cu raționament actuarial.
- Anonimizarea datelor privind politica, daunele și sănătatea în sfera de aplicare a KVKK/confidențialitatea și obținerea obiceiului de a alege vehicule sigure care nu folosesc date în antrenamentul modelului
Într-o companie de asigurări sau de pensii se produc în fiecare lună sute de cifre viitoare: câtă primă ar trebui să plătim pentru acest grup de polițe? cât de mult din daunele anterioare nu au fost încă raportate; Care este valoarea pensiilor pe care le vom plăti în 30 de ani astăzi? Dacă vine un an prost, va supraviețui compania? Profesia care răspunde la toate aceste întrebări este actuarul. Un actuar este un specialist care măsoară, prețuiește și raportează riscurile de asigurare și de pensionare folosind probabilități, statistici și matematică financiară; Fiecare cifră pe care o produce afectează în mod direct echilibrul financiar al unei companii, drepturile unui asigurat și încrederea auditorului. Aici intervine inteligența artificială.
Inteligența artificială (AI, sau AI pentru scurt-sisteme de computer care pot genera text, scrie cod, recunoaște tipare și rezuma date precum oamenii) reduce părțile repetitive și consumatoare de timp ale muncii actuariale la câteva minute: scrierea codului de curățare a datelor, traducerea unui cont în Python, elaborarea unui raport actuarial, explicarea unei distribuții complexe într-un limbaj simplu. Cu toate acestea, aceeași inteligență artificială poate constitui, de asemenea, un număr încrezător, cum ar fi „frecvența daunelor dvs. este de 8 procente”, fără a vă vedea niciodată datele. Prima unitate a acestui modul nu este o introducere a software-ului; Scopul său este de a clarifica unde să puneți AI în afacerea dvs. actuarială și unde să nu o puneți deloc.
Să expunem de la început principiul de bază: inteligența artificială este un asistent, nu un actuar. Responsabilitatea și aprobarea finală a deciziilor critice din punct de vedere financiar, cum ar fi primele, provizioanele (rezervele), capitalul și pasivele aparțin actuarului semnatar competent, desemnat și autorizat. O ieșire de AI neverificată este la fel de riscantă ca un raport de actuar nesemnat.
Straturi de afaceri actuariale și locul AI
Separarea activității actuariale în trei straturi facilitează plasarea corectă a IA. Stratul tehnic/computațional este locul în care este generat numărul: prelucrarea datelor, construirea modelului, contabilitatea primelor și a rezervelor. Stratul de raționament este locul unde este interpretat numărul: ce ipoteză să alegem, ce factor de îmbunătățire să corectăm manual, cât de încrezători suntem în acea estimare. Stratul de responsabilitate este locul în care se face semnătura: raportul merge către autoritatea de reglementare, decizia este prezentată conducerii, actuarul este proprietarul legal al rezultatelor. AI este foarte puternică în primul strat, doar auxiliară în al doilea și deloc în al treilea.
Să definim câțiva termeni de bază de la început. Prima este prețul plătit de asigurat în schimbul riscului. Prejudiciul (cererea) este prejudiciul suferit de asigurat și plătit de societate. Provizionul/rezerva reprezintă bani rezervați astăzi pentru daune plătibile în viitor. Răspunderea este valoarea actuală a datoriei viitoare a companiei față de asigurați. Expunerea este unitatea care măsoară amploarea riscului (de exemplu, un vehicul asigurat timp de un an = 1 vehicul-an). Vom explica aceste concepte unul câte unul în următoarele unități; Deocamdată, știți acest lucru: AI vă oferă planul, codul și analiza pentru toate aceste concepte, dar produceți problema finală și semnătura.
Următorul tabel rezumă rolul și nivelul de risc al IA în funcție de misiune:
Căutare
Rolul AI
Nivel de risc
Cine aprobă
Curățarea / codificarea datelor
generator de coduri
scăzută
Actuar / analist de date
Raport și proiect rezumat
generator de schițe
scăzută
actuar
Distribuție/descrierea metodei
tutorial, sumativ
scăzută
actuar
Model de frecvență-severitate a daunelor
Constructor de modele, proiect
mediu
actuar senior
IBNR / cont de rezervă
draft de cont
înalt
Actuar responsabil
Preț / tarif
Schița modelului
înalt
Preț actuar + conformare
Capital (SCR) / răspundere
intrare auxiliară
foarte sus
Numit actuar + management
Rețineți un rând din acest tabel: pe măsură ce riscul crește, rolul AI se micșorează și aprobarea actuarială crește.
De ce „verificarea” este inima acestei afaceri
Modelele de limbaj cu inteligență artificială par încrezători în răspunsul lor, dar s-ar putea să nu fie siguri. În limbajul tehnic, aceasta se numește halucinație: este fabricarea de către model a informațiilor inexistente într-o propoziție fluentă, ca și cum ar fi adevărată. Pentru un actuar, aceasta este o capcană mortală. Modelul poate produce un număr pentru dvs., cum ar fi „raportul pierdere/primă al acestui portofoliu este de 72 la sută”; Cu toate acestea, nu v-a văzut niciodată datele și acest număr este complet inventat. Sau ar putea spune numele unui tabel de mortalitate ca „TRH-2020”; Cu toate acestea, nu există un astfel de tabel. Deoarece le spune pe ambele cu aceeași fluență, singurul lucru care separă binele de rău este cunoștințele dvs. actuariale și obiceiul de verificare.
Disciplina de verificare constă în trei etape:
- Link către metodă și sursă: bazează-te pe propriile tale date și surse oficiale pentru numere, nu pe memoria AI. Luați compendiul AI ca punct de plecare pentru formule, distribuții și articole de reglementare; apoi confirmați din surse actuariale standard (manual, text legislativ, procedura instituției). Folosiți AI pentru a interpreta datele, nu pentru a le aminti.
- Recalculare independentă: verificați în mod independent fiecare rezultat numeric, coeficient și raport pe care îl produce AI. Reproduceți singur o valoare actuală, un factor de creștere, un total sau cu o foaie de calcul verificată.
- Testați cu raționament actuarial: Testați cu un ochi expert dacă rezultatul contrazice faptele de pe teren (comportamentul portofoliului, inflația, legislația, experiența trecută). "De ce acest factor a ieșit ca 1,45 și nu 1,05?" Pune mereu întrebarea.
Atenție: semnarea unei cifre de rezervă sau a unui program de prime produse de AI fără a verifica aceasta este ca și cum ați publica un raport actuarar nesemnat. Doar pentru că ieșirea este netedă și ordonată nu este exactă.
Confidențialitate: politica și datele daune sunt date private
Datele privind politica și reclamațiile includ informații despre identitate, contact, sănătate și informații financiare. Unele dintre acestea sunt categorii speciale de date cu caracter personal în domeniul de aplicare al KVKK (Legea privind protecția datelor cu caracter personal) în Turcia și GDPR în Europa; În special, informațiile de diagnostic în asigurările de sănătate și de viață sunt supuse celei mai înalte protecție. Este o încălcare gravă să lipiți numele asiguratului, numărul ID TR, numărul poliței și diagnosticul pe un vehicul public AI. Aceeași sensibilitate se aplică datelor din portofoliu care sunt secrete comerciale (tabele de prime, distribuții de pierderi, condiții de reasigurare).
Regula este simplă: anonimizați datele și nu partajați inutil. „Bărbat de 54 de ani, istoric de boli de inimă” în loc de „Ahmet Yılmaz, 54 de ani, politica 2024-88213, infarct miocardic”; Partajați tabele grupate/rezumate în loc de înregistrări individuale. Majoritatea analizelor actuariale se fac cu date deja agregate (grupa de vârstă, tipul de acoperire, anul de dezvoltare); Acest lucru protejează confidențialitatea și simplifică analiza. Dacă este posibil, alegeți instrumente corporative care au un acord de prelucrare a datelor și nu vă folosesc datele în formarea modelului.
Sfat: În munca actuarială, AI-ului i se oferă adesea un tabel rezumat/agregat, mai degrabă decât o înregistrare brută. Un tabel precum „tabelul 3: grupă de vârstă × acoperire × prejudiciu mediu” nu are date personale, ci tot ce este necesar pentru analiză.
trei mini cutii
Cazul 1 – Utilizare sigură și eficientă. Un actuar asistent ar petrece 2 zile curățând manual 40.000 de rânduri de date privind daunele. El a explicat structura datelor (nume de coloane, exemplu 5 rânduri anonime) AI și a cerut un cod de curățare Python. AI a produs o schiță de cod în 15 minute; Actuarul a citit codul linie cu linie, a remediat două erori de logică (daunele negative trebuiau examinate separat, mai degrabă decât șterse) și l-au executat pe propriile date. Durata: jumatate de zi in loc de 2 zile. AI a scris codul, actuarul l-a verificat și l-a rulat.
Cazul 2 — Capcană de număr neverificat. Un angajat l-a întrebat pe YZ: „Care este raportul combinat al sucursalei noastre de asigurări?” AI a dat cu încredere un număr de „aproximativ 104 la sută”, chiar dacă nu a avut acces la nicio dată. Angajatul a pus acest lucru în prezentarea sa de management; rata reală a fost de 97 la sută. Diferența a condus la prezentarea unei sucursale profitabile ca o pierdere și la o decizie incorectă de creștere a prețului. Eroare: așteptarea unui indicator de la AI fără a-i oferi date.
Cazul 3 – Încălcarea confidențialității. Un actuar a încărcat un Excel care conține numele complet al solicitanților de asigurări de viață, actul de identitate și declarația de sănătate într-un instrument public de inteligență artificială și a spus „semnalizați-i pe cei riscanți”. Datele au ajuns la un server extern; A apărut o revizuire KVKK și un risc de reputație. Modul corect a fost să eliminați numele și ID-ul și să împărtășiți numai vârsta, sexul, valoarea acoperirii și factorii de risc anonimi.
Prompt slab / Prompt puternic
Prompt slab:
Spuneți-ne frecvența de pierdere a portofoliului nostru în acest an și prima corespunzătoare.
Această afirmație este greșită: AI nu primește date, așa că poate răspunde la întrebarea „frecvență” și „premium” doar cu numere inventate. Ce ramură, ce perioadă, ce expunere este clar.
Solicitare puternică:
Rolul dvs.: asistent de analiză asista un actuar. Sarcină: Ajutați-mă să interpretez tabelul agregat ANONIM de mai jos. Date (asigurare, 2024, fără provincie/nume):- Expunere: 12.400 vehicul-ani- Număr de daune: 1.612- Total daune plătite: 48.900.900. medie calculați severitatea daunei, arătați formula.2) Calculați prima de risc (frecvență × severitate).3) Scrieți pașii intermediari astfel încât să pot verifica manual fiecare număr. Nu inventați lucrurile; Folosește doar numerele pe care ți le-am dat. Dacă lipsește ceva, întrebați.
Această solicitare este puternică deoarece furnizează date în mod anonim, necesită formule, necesită pași intermediari și interzice fabricarea.
Greșeli comune
- Cererea de numere fără a da date. AI nu are portofoliul tău în memorie; Fiecare număr pe care îl dă este fals. Mai întâi furnizați date anonime, apoi solicitați un cont.
- Semnarea ieșirii fără a o verifica. O diagramă fluidă și ordonată nu înseamnă că este exactă. Reproduce fiecare număr independent.
- Lipirea datelor personale în forma lor brută. Numele, numărul de identificare, numărul poliței și diagnosticul nu sunt niciodată partajate. Anonimizați și utilizați agregate.
- Lăsăm AI să aleagă metoda și nu o punem sub semnul întrebării. „Ce metodă ar trebui să folosesc?” Răspunsul la întrebare este o sugestie; alegerea finală depinde de raționamentul actuarial și de legislație.
- Confundarea AI cu o sursă de legislație. Modelul poate alcătui articole de legislație și nume de tabel. Confirmați din textul oficial.
Pe scurt
Inteligența artificială este un asistent puternic care accelerează părțile tehnice și repetitive ale muncii actuariale; scrie cod, produce schițe, explică. Dar responsabilitatea pentru deciziile de prime, provizioane, capital și răspundere revine actuarului competent. Fiecare rezultat este validat prin trei pași: legarea la metodă/sursă, recalcularea independentă, testarea cu raționament actuarial. Datele sunt întotdeauna anonimizate și cele inutile nu sunt partajate. O ieșire AI neverificată este la fel de riscantă ca un raport nesemnat.
Sarcina de aplicare
Alegeți o ramură în care lucrați (sau vă asumați). Pregătiți un mini-tabel complet anonim și agregat pentru această ramură (expunere, număr de daune, daune totale). Adaptează „Promptul puternic” de mai sus la propriul tabel și dă-l unui instrument AI. Recalculați manual frecvența de returnare, severitatea și prima de risc (cu un calculator) și comparați cu rezultatul AI. Dacă găsiți o diferență, rețineți de ce.
lista de verificare
- [ ] Datele pe care le dau AI sunt anonime și agregate? Există informații personale/private?
- [ ] Am recalculat fiecare ieșire numerică independent?
- [ ] Am luat alegerea metodei/ipotezei ca pe o sugestie și am decis eu însumi?
- [ ] Am confirmat legislația și referințele la tabel din sursa oficială?
- [ ] Știu dacă instrumentul pe care îl folosesc utilizează date în formarea modelului?
- [ ] Această ieșire este o schiță sau am tratat-o accidental ca finală?