Прибыль:
- Способность объяснять актуарные концепции, такие как частота убытков, тяжесть ущерба и адекватность страховых взносов, с помощью искусственного интеллекта, а также готовить проект анализа.
- Способность проверять результаты модели ценообразования, качество данных и предположения на соответствие принципам независимого бухгалтерского учета и актуарного анализа.
- Способность понимать, что окончательные решения по тарифам и техническому обеспечению являются обязанностью компетентных актуариев, а искусственный интеллект является лишь вспомогательным инструментом.
Цена страховки не случайна; Он рассчитывается математически. Актуарий (область знаний в страховании, которая измеряет риск с помощью вероятности и статистики и устанавливает баланс премии, резерва и покрытия) отвечает на вопрос: «Во что нам обойдется этот риск в среднем и как мы можем покрыть его справедливой премией?» Актуарий (компетентный эксперт, который производит этот расчет и несет юридическую ответственность) объединяет данные об ущербе, тенденциях и предположениях и определяет тариф (шкалу цен) и технические условия (деньги, отложенные для будущих претензий). Искусственный интеллект (программное обеспечение, которое изучает закономерности на основе данных и генерирует текст, описания и схемы) — мощный помощник в этой тяжелой аналитической работе: объяснении концепций, обобщении данных, составлении анализа, предложении кода и формулы. Но актуарное решение несет в себе подпись и ответственность; Искусственный интеллект не может сделать эту подпись. В этом модуле вы узнаете, как объяснять и анализировать основные актуарные концепции с помощью искусственного интеллекта и как проверять результаты на соответствие независимым расчетам и актуарным принципам.
Основные понятия: частота, интенсивность и адекватность премии.
В основе ценообразования лежат три концепции:
- Частота претензий: количество претензий на полис (или единицу) за определенный период. Например, если в 1000 полисов автострахования подается 45 претензий в год, частота составит 0,045 (т. е. 4,5%).
- Серьезность ущерба: Средняя сумма, выплачиваемая по одному иску. Если за 45 убытков в одном и том же портфеле было выплачено в общей сложности 3 150 000 TL, тяжесть ущерба составит 70 000 TL.
- Ожидаемая стоимость ущерба (премия за риск): частота × тяжесть. В примере 0,045 × 70 000 = 3 150 турецких лир. Это ожидаемая чистая стоимость убытков по полису; Валовая премия формируется путем сложения расходов, комиссий и прибыли.
- Адекватность премии: достаточна ли собранная премия для покрытия ожидаемого ущерба и расходов. Недостаточный бонус ставит компанию в убыток; Чрезмерная премия приводит к неконкурентному и несправедливому ценообразованию.
ИИ очень полезен для объяснения этих концепций, извлечения сводных данных о частоте/интенсивности из набора данных и описания этапов анализа. Однако всегда необходимо пересчитывать численный результат.
Совет: если искусственный интеллект объясняет актуарную концепцию «на числовом примере, как если бы она объяснялась ученику 10-го класса», это очень полезно как при обучении команды, так и при объяснении ее клиенту. Но проверьте число: даже умножение модели может привести к ошибке.
Какое место занимает искусственный интеллект в актуарной сфере
Красная линия в актуарии ясна: окончательный тариф, техническое обеспечение и решение об адекватности страховых премий являются ответственностью компетентного актуария. ИИ помогает решать следующие задачи: разъяснение концепции, обобщение данных, схема исследовательского анализа, предложение формулы/кода, обеспечение читабельности полученного текста. Он не может иметь последнее слово в следующих вопросах: утверждение тарифа, заявление об адекватности резерва, принятие допущений как окончательных. Потому что эти решения напрямую влияют как на финансовое состояние компании, так и на право клиента на справедливую цену и регулируются законодательством (SEDDK - Правила страхования и частного пенсионного обеспечения и правила Агентства по надзору).
Внимание: тариф или ставка, предложенные искусственным интеллектом, никогда не будут опубликованы без независимой проверки качества данных и предположений. Неправильное предположение (например, игнорирование влияния инфляции) может поставить под угрозу весь портфель.
Шаг за шагом: проект актуарного анализа с поддержкой ИИ
- Анонимизировать и идентифицировать данные. Никаких личных данных; только агрегированные цифры. Укажите период, портфель и тип обеспечения.
- Уточнить концепцию и метод. Попросите ИИ обрисовать этапы анализа частоты/интенсивности.
- Вопрос о качестве данных. Есть ли какие-либо последствия отсутствия данных, выбросов, несоответствия периодов, IBNR (претензии еще не заявлены)?
- Четко запишите предположения. На каком предположении основаны факторы инфляции, тренда и развития?
- Посчитайте результат самостоятельно. Воспроизведите частоту, интенсивность и премию за риск с помощью собственной таблицы.
- Проверьте и подтвердите с помощью актуарного принципа. Компетентный актуарий оценивает и подписывает страховые взносы с точки зрения достаточности, справедливости и законодательства.
три мини-кейса
Случай 1. Обнаружение неверного предположения. Помощник актуария получил от искусственного интеллекта проект анализа тарифа на автострахование. Искусственный интеллект принял среднюю тяжесть ущерба за последние 3 года в размере 62 000 турецких лир и рассчитал премию за риск. Актуарий понял, что насилие не было скорректировано с учетом инфляции до приведенной стоимости: с учетом текущих затрат на ремонт транспортных средств насилие на самом деле составило ~ 89 000 долларов. Эта коррекция увеличила премию за риск на 43%. Без независимого контроля тариф был бы совершенно неадекватным.
Случай 2 — Искажение выброса. Общая сумма 500 убытков в одном портфеле составила 40 000 000 TL; но 22 000 000 турецких лир из этой суммы пришлось на один крупный ущерб от пожара. Искусственный интеллект подсчитал, что средний уровень насилия составил 80 000 турецких лир. Актуарий оценил этот крупный ущерб отдельно (поскольку он не повторяется каждый год); Средний размер «нормального» ущерба составил ~ 36 000 TL. Отделение выбросов сделало тариф реалистичным.
Случай 3 — Проверка справедливости. В проекте ценообразования на медицинское страхование искусственный интеллект предложил очень высокие прибавки для определенной возрастной группы. Актуарий обнаружил, что рекомендация исходила только из небольшой и шумной выборки (небольшое количество претензий); Это не было статистически достоверным. Более того, это противоречило принципу справедливого ценообразования, требуемому законодательством. Актуарий сначала произвел расчет надежности на основе более обширных данных, а затем принял решение.
Четыре копируемых подсказки
1) Объяснение концепции (для обучения/клиента):
Действуйте как актуарный инструктор. Объясните понятия «частота убытков», «серьезность ущерба» и «премия за риск» шаг за шагом на одном последовательном числовом примере (например, 1000 полисов, 45 претензий, общая сумма выплат 3 150 000 TL). Покажите формулу и промежуточный результат на каждом шаге. Используйте простой и понятный язык.
2) Анализ эскизного проекта:
Ниже описаны этапы анализа частоты и серьезности агрегированных данных о претензиях (без личных данных): [период, количество полисов, количество претензий, общая сумма платежей] На каждом этапе: укажите, что рассчитывается, какие допущения требуются, какой риск качества данных существует (отсутствующие данные, выбросы, IBNR, инфляция). Я пересчитаю численный результат; вы настраиваете метод.
3) Качество данных и допущения, задавшие вопросы:
Проанализируйте следующий проект анализа с точки зрения старшего актуария: [вставить черновик] Спросите: было ли насилие скорректировано с учетом инфляции? Были ли удалены выбросы? Является ли образец надежным? Учитывалось ли IBNR? Каково предположение о тенденции? Перечислите каждую слабость в разделе «РИСК» с предложением по исправлению.
4) Упрощение текста результата:
Преобразуйте следующий проверенный результат анализа в простое резюме для менеджера, не являющегося актуарием: [вставить результат]Не меняйте цифры, добавляйте новые цифры. Четко изложите неопределенности и предположения. Добавить примечание: «Окончательное решение по тарифам подлежит утверждению компетентным актуарием».
Слабая подсказка / Сильная подсказка
Слабое: «По этим данным рассчитайте премию по автострахованию и напишите тариф».
Проблема: Запрошен прямой тариф (красная зона); никаких предположений, никакого качества данных и никакой проверки. Модель соответствует ненадежной скорости на основе зашумленных данных.
Стронг: «Составьте проект этапов частотно-интенсивного анализа; укажите допущение и риск качества данных на каждом этапе. Я посчитаю численный результат. Не принимайте тарифное решение».
Почему это хорошо: ИИ устанавливает метод, актуарий сохраняет расчеты и решения; предположения становятся видимыми.
сравнительная таблица
шаг
Роль ИИ
Роль актуария
Риск
Объяснение концепции
Объясняет, примеры.
Подтверждает точность
неправильный пример
Сводка данных
агрегаты
Проверяет источник
Выбросы искажений
Список предположений
Рекомендует
принять/отклонить
Отсутствует/неверное предположение
Расчет премии за риск
проект формулы
Независимые аккаунты
Ошибка аккаунта
Решение о тарифе/положении
—
Решает и подписывает
Недостаточная премия
Распространенные ошибки
- Получение количества искусственного интеллекта напрямую. Модель может даже сделать неточным умножение/сложение; пересчитывать каждый результат.
- Пропуск инфляции и коррекция тренда. Установление тарифов без переноса прошлого насилия в настоящее нанесет ущерб портфелю.
- Смешивание выброса со средним значением. Один крупный ущерб вводит в заблуждение весь тариф; Оцените отдельно.
- Опираясь на небольшую выборку. Коэффициент от малого числа повреждений недостоверен; Требуется расчет кредитоспособности.
- Игнорирование справедливости. Предложение несправедливого повышения зарплаты группе людей на основании статистических данных противоречит закону.
В итоге
В актуарной работе искусственный интеллект объясняет концепции, обобщает данные, проводит анализ и предлагает формулы; но он не принимает решения по тарифам, положениям и адекватности премий. Правильно используйте понятия частоты, интенсивности и премии за риск; подвергать сомнению качество данных (выбросы, IBNR, инфляция, надежность выборки); вычислить каждое число самостоятельно; Четко запишите предположения. За окончательное решение отвечает компетентный актуарий, и оно регулируется правилами SEDDK.
Задача приложения
Создайте сводную информацию о частоте и серьезности с помощью искусственного интеллекта на основе имеющегося у вас набора данных об ущербе (агрегированных для целей тестирования). Затем выполните тот же расчет самостоятельно в электронной таблице. Обратите внимание на разницу между двумя результатами; Если есть разница, найдите причину (инфляция, выброс, неправильное умножение). Критикуйте свои предположения, воспользовавшись подсказкой №3, и определите как минимум два риска, связанных с качеством данных.
контрольный список
- [ ] Я использовал только агрегированные, неличные данные.
- [ ] Я сам пересчитал частоту, интенсивность и премию за риск.
- [ ] Я применил коррекцию инфляции/тренда.
- [ ] Я оценивал выбросы отдельно.
- [ ] Я усомнился в достоверности образца.
- [ ] Я ясно написал предположения.
- [ ] Я оставил окончательное решение по тарифам/положениям на усмотрение компетентного актуария.