Прибыль:
- Возможность определить, где в актуарном рабочем процессе (подготовка данных, генерация кода, составление отчета, интерпретация сценариев) искусственный интеллект экономит реальное время и почему такие решения, как премия/резерв/капитал, оставляются на усмотрение компетентного актуария, в зависимости от уровня риска задачи.
- Способность применять дисциплину, которая проверяет каждый результат ИИ посредством привязки его к процедурному источнику, независимого пересчета и тестирования с помощью актуарных рассуждений.
- Анонимизация данных о политике, ущербе и состоянии здоровья в рамках KVKK/конфиденциальности и приобретение привычки выбирать безопасные транспортные средства, которые не используют данные при обучении модели.
В страховой или пенсионной компании каждый месяц выдаются сотни будущих номеров: какую премию мы должны платить за эту группу полисов? о каком размере прошлого ущерба еще не сообщалось; Какова стоимость пенсий, которые мы будем платить через 30 лет сегодня? Если наступит плохой год, выживет ли компания? Профессия, которая отвечает на все эти вопросы, — актуарий. Актуарий — это специалист, который измеряет, оценивает и сообщает о страховых и пенсионных рисках, используя вероятность, статистику и финансовую математику; Каждая полученная цифра напрямую влияет на финансовый баланс компании, права страхователя и доверие аудитора. Здесь в игру вступает искусственный интеллект.
Искусственный интеллект (ИИ или сокращенно ИИ — компьютерные системы, которые могут генерировать текст, писать код, распознавать закономерности и обобщать данные, как люди) сокращает повторяющиеся и трудоемкие части актуарной работы до минут: написание кода очистки данных, перевод учетной записи на Python, составление актуарного отчета, объяснение сложного распределения простым языком. Однако тот же ИИ может также составить уверенную цифру, например «ваша частота повреждений составляет 8 процентов», даже не видя ваших данных. Первый раздел этого модуля не является введением в программное обеспечение; Его цель — прояснить, где использовать ИИ в вашем актуарном бизнесе, а где не использовать его вообще.
Давайте с самого начала изложим основной принцип: искусственный интеллект — помощник, а не актуарий. Ответственность и окончательное утверждение критически важных финансовых решений, таких как премии, резервы (резервы), капитал и обязательства, принадлежат компетентному, назначенному и уполномоченному актуарию с подписью. Непроверенные данные ИИ так же опасны, как и неподписанный отчет актуария.
Слои актуарного бизнеса и место ИИ
Разделение актуарной работы на три уровня облегчает правильное размещение ИИ. На техническом/вычислительном уровне генерируются числа: обработка данных, построение моделей, учет премий и резервов. На уровне рассуждений интерпретируется число: какое допущение выбрать, какой коэффициент улучшения исправить вручную, насколько мы уверены в этой оценке. Уровень ответственности — это место, где ставится подпись: отчет отправляется регулятору, решение представляется руководству, актуарий является законным владельцем результатов. ИИ очень мощный на первом уровне, только вспомогательный на втором и совсем не на третьем.
Давайте для начала определим несколько основных терминов. Премия – это цена, уплачиваемая страхователем в обмен на риск. Ущерб (иск) – ущерб, понесенный страхователем и оплаченный компанией. Резерв/резерв – это деньги, отложенные сегодня для покрытия требований, подлежащих оплате в будущем. Обязательство представляет собой текущую стоимость будущего долга компании перед страхователями. Подверженность – это единица измерения величины риска (например, транспортное средство, застрахованное на один год = 1 транспортное средство в год). Мы объясним эти концепции одно за другим в следующих разделах; А пока знайте следующее: ИИ дает вам план, код и анализ всех этих концепций, а вы создаете конечный результат и подпись.
В следующей таблице суммированы роль и уровень риска ИИ по миссиям:
Квест
Роль ИИ
Уровень риска
Кто одобряет
Очистка/кодирование данных
генератор кода
низкий
Актуарий/аналитик данных
Отчет и краткий проект
генератор эскизов
низкий
актуарий
Распространение/описание метода
учебное пособие, итоговое
низкий
актуарий
Модель частоты и серьезности повреждений
Конструктор моделей, черновик
средний
старший актуарий
IBNR/резервный счет
проект счета
высокий
Ответственный актуарий
Цена/тариф
Эскиз модели
высокий
Актуарий по ценообразованию + соответствие требованиям
Капитал (SCR) / обязательства
вспомогательный вход
очень высокий
Назначенный актуарий + руководство
Имейте в виду одну строку в этой таблице: по мере роста риска роль ИИ сокращается, а одобрение актуариев растет.
Почему «верификация» является сердцем этого бизнеса
Языковые модели искусственного интеллекта кажутся уверенными в своем ответе, но они могут и не быть в этом уверены. На техническом языке это называется галлюцинацией: это фабрикация модели несуществующей информации в беглом предложении, как если бы она была правдой. Для актуария это смертельная ловушка. Модель может дать вам такие цифры, как «отношение убытков к премии в этом портфеле составляет 72 процента»; Однако он никогда не видел ваших данных и эта цифра полностью выдумана. Или он мог бы назвать таблицу смертности «TRH-2020»; Однако такой таблицы нет. Поскольку он говорит и то, и другое с одинаковой беглостью, единственное, что отличает правильное от неправильного, — это ваши актуарные знания и привычка проверять.
Проверочная дисциплина состоит из трех этапов:
- Ссылка на метод и источник: для получения цифр полагайтесь на свои собственные данные и официальные источники, а не на память ИИ. Возьмите сборник ИИ в качестве отправной точки для формул, дистрибутивов и нормативных статей; затем подтвердите из стандартных актуарных источников (учебник, законодательный текст, институциональная процедура). Используйте ИИ для интерпретации данных, а не для их запоминания.
- Независимый перерасчет: независимо проверяйте каждый числовой результат, коэффициент и соотношение, выдаваемые ИИ. Воспроизведите текущую стоимость, коэффициент роста, общую сумму самостоятельно или с помощью проверенной электронной таблицы.
- Тест с актуарной оценкой: проверьте экспертным взглядом, противоречат ли результаты реальным фактам (поведение портфеля, инфляция, законодательство, прошлый опыт). «Почему этот коэффициент получился равным 1,45, а не 1,05?» Всегда задавайте вопрос.
Внимание: Подписание суммы резервов или графика премий, созданного ИИ, без ее проверки равносильно публикации неподписанного актуарного отчета. Тот факт, что результат гладкий и упорядоченный, не является точным.
Конфиденциальность: данные о политике и ущербе являются конфиденциальными данными.
Данные о политике и претензиях включают идентификационную, контактную, медицинскую и финансовую информацию. Некоторые из них представляют собой особые категории персональных данных, подпадающие под действие KVKK (Закона о защите персональных данных) в Турции и GDPR в Европе; В частности, наивысшей защите подлежит диагностическая информация в сфере страхования здоровья и жизни. Наклеивание имени застрахованного, идентификационного номера TR, номера полиса и диагноза на общественный автомобиль с искусственным интеллектом является серьёзным нарушением. Такая же чувствительность применяется к данным портфеля, которые являются коммерческой тайной (таблицы премий, распределение убытков, условия перестрахования).
Правило простое: анонимизируйте данные и не делитесь ненужными. «Мужчина, 54 года, сердечно-сосудистые заболевания» вместо «Ахмет Йылмаз, 54 года, полис 2024-88213, инфаркт миокарда»; Делитесь сгруппированными/обобщенными таблицами вместо отдельных записей. Большая часть актуарного анализа проводится на основе уже агрегированных данных (возрастная группа, тип покрытия, год разработки); Это одновременно защищает конфиденциальность и упрощает анализ. Если есть возможность, выбирайте корпоративные инструменты, у которых есть соглашение об обработке данных и не используйте ваши данные при обучении модели.
Совет: В актуарной работе ИИ часто предоставляет сводную/агрегированную таблицу, а не необработанную запись. Таблица типа «таблица 3: возрастная группа × охват × средний ущерб» не содержит личных данных, но содержит всё необходимое для анализа.
три мини-кейса
Случай 1. Безопасное и эффективное использование. Помощник актуария потратил бы два дня на ручную очистку 40 000 строк данных о страховых возмещениях. Он объяснил ИИ структуру данных (названия столбцов, пример 5 анонимных строк) и попросил код очистки Python. ИИ создал черновик кода за 15 минут; Актуарий прочитал код построчно, исправил две логические ошибки (негативные убытки нужно было рассматривать отдельно, а не удалять) и прогнал его на собственных данных. Продолжительность: полдня вместо 2 дней. ИИ написал код, актуарий проверил его и запустил.
Случай 2 — Ловушка непроверенного номера. Сотрудник спросил YZ: «Каков общий коэффициент нашего страхового филиала?» ИИ уверенно выдавал цифру «около 104 процентов», хотя у него не было доступа ни к каким данным. Сотрудник включил это в свою презентацию руководству; фактический показатель составил 97 процентов. Разница привела к тому, что прибыльная отрасль была изображена как убыточная, и было принято неверное решение о повышении цен. Ошибка: Ожидание индикатора от ИИ без передачи ему данных.
Случай 3 — Нарушение конфиденциальности. Актуарий загрузил Excel, содержащий полное имя заявителя, удостоверение личности и декларацию о состоянии здоровья, в общедоступный инструмент искусственного интеллекта и сказал: «Отметьте рискованных». Данные перешли на внешний сервер; Была проведена проверка КВКК и возник репутационный риск. Правильным способом было удалить имя и удостоверение личности и указать только возраст, пол, сумму страхового покрытия и анонимные факторы риска.
Слабая подсказка / Сильная подсказка
Слабая подсказка:
Сообщите нам частоту убытков нашего портфеля в этом году и соответствующую премию.
Это утверждение ошибочно: ИИ не предоставляет никаких данных, поэтому на вопрос о «частоте» и «премии» он может ответить только вымышленными цифрами. Какая отрасль, какой период, какая экспозиция - понятно.
Мощная подсказка:
Ваша роль: помощник по анализу, помогающий актуарию. Задача: Помогите мне интерпретировать АНОНИМНУЮ сводную таблицу, приведенную ниже. Данные (страхование, 2024 год, без провинции/названия): - Воздействие: 12 400 лет транспортного средства - Количество претензий: 1 612 - Общее количество выплаченных претензий: 48 900 000 TLI Требуется: 1) Найти частоту повреждений (количество/воздействие) и среднее значение, рассчитать тяжесть ущерба, показать формула.2) Рассчитайте премию за риск (частота × серьезность).3) Напишите промежуточные шаги, чтобы я мог проверить каждое число вручную. Не выдумывайте; Просто используйте цифры, которые я вам дал. Если чего-то не хватает, спрашивайте.
Этот запрос является сильным, поскольку он предоставляет данные анонимно, требует формул, требует промежуточных шагов и запрещает фальсификацию.
Распространенные ошибки
- Просить цифры без предоставления данных. ИИ не хранит в памяти ваше портфолио; Каждая цифра, которую он называет, фальшивая. Сначала предоставьте анонимные данные, затем запросите учетную запись.
- Подписание вывода без его проверки. Плавная и упорядоченная диаграмма не означает, что она точна. Воспроизводите каждое число отдельно.
- Вставка персональных данных в необработанном виде. Имя, идентификационный номер, номер полиса и диагноз никогда не разглашаются. Анонимизируйте и используйте агрегаты.
- Позволить ИИ выбирать метод и не подвергать его сомнению. «Какой метод мне следует использовать?» Ответом на вопрос является предложение; окончательный выбор остается за актуарным суждением и законодательством.
- Принятие ИИ за источник законодательства. Модель может составлять статьи законодательства и названия таблиц. Подтвердите из официального текста.
В заключение
Искусственный интеллект — мощный помощник, ускоряющий техническую и повторяющуюся часть актуарной работы; пишет код, делает черновики, объясняет. Однако ответственность за решения по премиям, резервам, капиталу и обязательствам лежит на компетентном актуарии. Каждый результат проверяется в три этапа: привязка к методу/источнику, независимый перерасчет, проверка с актуарными рассуждениями. Данные всегда анонимизируются и ненужные не разглашаются. Непроверенные данные ИИ так же опасны, как и неподписанный отчет.
Задача приложения
Выберите отрасль, в которой вы работаете (или предполагаете). Подготовьте полностью анонимную и агрегированную мини-таблицу по этой отрасли (воздействие, количество претензий, общий ущерб). Адаптируйте приведенную выше «Мощную подсказку» к своей таблице и передайте ее инструменту искусственного интеллекта. Пересчитайте частоту возвратов, серьезность и премию за риск вручную (с помощью калькулятора) и сравните с результатом ИИ. Если вы обнаружите разницу, отметьте, почему.
контрольный список
- [ ] Являются ли данные, которые я передаю ИИ, анонимными и агрегированными? Есть ли какая-либо личная/частная информация?
- [ ] Пересчитал ли я каждый числовой вывод независимо?
- [ ] Воспринял ли я выбор метода/предположения как предложение и решил его сам?
- [ ] Подтвердил ли я законодательство и ссылки на таблицы из официального источника?
- [ ] Знаю ли я, использует ли инструмент, который я использую, данные при обучении модели?
- [ ] Это черновик или я случайно посчитал его окончательным?