Единицы
1. Введение в искусственный интеллект в актуарной науке: роли, границы, аутентификация и конфиденциальность 2. Моделирование повреждений: частотно-серьёзная дискриминация и анализ с поддержкой искусственного интеллекта 3. Резервный (обеспечительный) счет: проверка с помощью IBNR, цепной лестницы и искусственного интеллекта 4. Ценообразование и классификация рисков: GLM, тарификация и искусственный интеллект 5. Счета жизни и пенсионного обеспечения: смертность, аннуитет и ответственность 6. Подготовка данных и разработка функций: обработка актуарных данных с помощью искусственного интеллекта 7. Сценарный анализ и стресс-тестирование: управление неопределенностью 8. Платежеспособность II, достаточность капитала и проверка модели 9. Отчетность и коммуникация: отчет актуария, презентация руководства и нормативные языки 10. Этика, дискриминация, конфиденциальность и профессиональная ответственность 11. Комплексный актуарный рабочий процесс, интеграция искусственного интеллекта и готовность к будущему
Единица 11 / 11

Комплексный актуарный рабочий процесс, интеграция искусственного интеллекта и готовность к будущему

Прибыль:

  • Возможность спроектировать весь актуарный рабочий процесс как сквозной процесс, поддерживаемый искусственным интеллектом, от ввода данных до окончательного подписанного отчета.
  • Способность установить контроль версий, контрольный журнал и дисциплину повторяемости при интеграции инструментов искусственного интеллекта в рабочий процесс.
  • Способность понимать, как актуарная профессия трансформируется в эпоху искусственного интеллекта, и планировать развитие собственных навыков и профессиональных обязанностей.

Модульный экзамен

1. Актуарий спрашивает ИИ: «Какова была частота убытков нашего портфеля в прошлом году?» без предоставления данных о политике. — спрашивает он, и модель уверенно называет цифру. Какой риск больше всего иллюстрирует эта ситуация?

  • А) Галлюцинация: модель выдаёт вымышленное число без доступа к данным ✔
  • Б) Переобучение
  • В) Утечка данных
  • D) Улучшение смертности

Пояснение: Когда в модель не передаются данные, число, которое она выдает, является галлюцинацией: плавным, но вымышленным результатом, не основанным на реальных данных. Численные результаты, такие как частота, всегда следует рассчитывать на основе собственных данных учреждения.

2. Какова основная причина различия между «частотой» и «тяжестью» при моделировании повреждений?

  • А) Потому что законодательство запрещает моделирование частоты и интенсивности одновременно
  • Б) Потому что это действительно только для страхования жизни
  • В) Частота и интенсивность имеют различное распределение; Моделирование по отдельности и их объединение более точно прогнозируют общий ущерб ✔
  • Г) Поскольку частота и интенсивность всегда принимают одно и то же значение, то достаточно вычислить одно из них.

Пояснение: Количество повреждений (частота) и сумма ущерба (тяжесть) имеют разное поведение и разные распределения вероятностей; Общий ущерб (премия за риск) получается путем моделирования и умножения отдельно. Это различие позволяет более точно прогнозировать и то, и другое.

3. Что означает эквивалент IBNR?

  • А) Законодательный фонд, выделенный на возврат премии
  • Б) Резерв на покрытие убытков, понесенных, но еще не заявленных ✔
  • В) Комиссия, получаемая от перестраховщика
  • D) Сумма оплаченных и закрытых убытков

Пояснение: IBNR (Incurred But Not Reported) — это резерв, резервируемый для покрытия будущей стоимости ущерба, который произошел, но о котором еще не было сообщено компании. Его оценивают такими методами, как цепная лестница.

4. Для чего используется «коэффициент развития» в методе цепной лестницы?

  • А) Обновление страховых взносов в соответствии с инфляцией
  • Б) Делит количество полисов на годы.
  • C) Непосредственно рассчитывает потребность в капитале
  • D) Он используется для прогнозирования окончательного ущерба, указывая скорость роста совокупного ущерба от одного периода развития к другому. ✔

Пояснение: Коэффициент роста указывает, во сколько раз увеличивается совокупный ущерб за период повреждения от одного года разработки к другому; Используя эти факторы, оценивают окончательный ущерб незрелых стадий.

5. Почему актуарии широко предпочитают использовать GLM (обобщенную линейную модель) при ценообразовании?

  • А) Потому что это всегда дает высочайшую точность прогноза
  • Б) Поскольку коэффициенты интерпретируемы, влияние факторов риска на премию можно объяснить прозрачно ✔
  • C) Потому что он работает, не требуя данных
  • D) Потому что законодательство разрешает только GLM

Описание: GLM прозрачно показывает влияние каждого фактора риска на премию, поскольку его коэффициенты можно интерпретировать; Это важнейшее преимущество с точки зрения законодательства, аудита и должностных инструкций.

6. На что указывает значение qx в таблице смертности?

  • А) Вероятность того, что человек в возрасте х умрет в течение года ✔
  • B) Общая сумма страховых взносов, выплаченных до возраста x
  • C) Приведенная стоимость аннуитета за x лет.
  • D) Техническая процентная ставка

Пояснение: qx — вероятность того, что человек, достигший возраста x, умрет в течение года. Это основной вклад в страхование жизни и пенсионные счета; Вероятность выживания находится по формуле px = 1 – qx.

7. Как увеличение технической процентной (дисконтной) ставки по аннуитетному счету влияет на текущую стоимость будущих платежей?

  • А) Увеличивает текущую стоимость
  • Б) Абсолютно не влияет
  • В) Уменьшает текущую стоимость ✔
  • D) Это меняет только смертность

Пояснение: По мере увеличения ставки дисконтирования текущая стоимость будущих платежей уменьшается, поскольку временная стоимость денег становится более строгой. Таким образом, допущение о процентной ставке напрямую влияет на стоимость обязательства и выбирается тщательно.

8. Что означает «утечка данных» в разработке функций?

  • А) Хранение данных без шифрования
  • Б) Заполнение пропущенных значений средним значением
  • В) Не создавать резервные копии данных
  • Г) Информация, которая на самом деле недоступна на момент прогнозирования, смешивается с моделью и ошибочно завышает производительность ✔

Пояснение: Утечка данных — это внедрение в модель информации, которой на самом деле не существует на момент прогнозирования (например, переменной, содержащей будущее). Это искусственно завышает производительность тестов и приводит к сбою модели в реальном мире.

9. Что по сути дает актуарию моделирование методом Монте-Карло?

  • А) Сводит результат к одному и точному числу
  • Б) Позволяет увидеть распределение вероятностей и хвостовой риск результата, генерируя большое количество случайных сценариев ✔
  • В) Он дает точные прогнозы без необходимости использования исторических данных.
  • D) Автоматически записывает текст законодательства.

Пояснение: Метод Монте-Карло повторяет случайные сценарии большое количество раз, так что результат рассматривается как распределение вероятностей (например, хвостовой риск, уровень 99,5%), а не как одна точка. Это мощный способ количественной оценки неопределенности.

10. Что означает SCR (требование к капиталу для обеспечения платежеспособности) в рамках Solvency II?

  • А) Общий годовой доход от премий
  • Б) Сумма возмещенного ущерба
  • C) Требование к капиталу, необходимому для покрытия годовых убытков, с уровнем достоверности 99,5% ✔
  • Г) Ставка комиссии по перестрахованию

Пояснение: SCR — это требование к капиталу, которое компания должна поддерживать, чтобы выполнить свои обязательства в течение одного года с уровнем достоверности 99,5% (в худшем случае, который произойдет примерно раз в 200 лет). Это ключевой показатель финансовой устойчивости страховщика.

11. Как происходит «косвенная дискриминация» в модели ценообразования, созданной искусственным интеллектом?

  • А) Прокси-переменная, связанная с запрещенной переменной, косвенно несет тот же дискриминационный эффект ✔
  • Б) Модель использует слишком мало данных
  • В) Установление высоких премий
  • D) Выбор низкого технического интереса

Пояснение: Даже если из модели исключить запрещенную переменную (например, этническую принадлежность), тесно связанная суррогатная переменная (например, район проживания/почтовый индекс) может косвенно иметь тот же дискриминирующий эффект. Следовательно, модель необходимо проверять не только на предмет явной, но и косвенной дискриминации.

12. Каково основное правило конфиденциальности при анализе данных о политике и претензиях с помощью общедоступного инструмента искусственного интеллекта?

  • А) Если данных мало, в анонимизации нет необходимости
  • Б) Во всех случаях достаточно просто изменить имена
  • В) Если данные зашифрованы, их можно загрузить в любое транспортное средство.
  • D) Анонимизируйте личные/частные данные, не передавайте ненужные данные и выбирайте безопасный/институциональный инструмент ✔

Пояснение: Персональные и специальные данные (ID TR, имя, диагноз, протокол) должны быть анонимизированы перед передачей; По возможности следует отдавать предпочтение корпоративным инструментам с контрактами на обработку данных, которые не используют данные при обучении модели. КВКК этого требует.

13. Почему актуарий, сравнивающий цепную лестницу с методом Борнхюттера-Фергюсона (BF), часто предпочитает BF для периодов незрелого (нового) ущерба?

  • А) Поскольку БФ является обязательным по закону
  • Б) Потому что БФ не требует данных
  • В) В новые периоды факторы цепной лестницы становятся очень волатильными; BF дает более стабильный прогноз, используя ожидаемый уровень ущерба ✔
  • Г) Потому что цепная лестница работает только в страховании жизни.

Пояснение: Поскольку в новые периоды происходит очень мало повреждений, факторы развития цепной лестницы становятся чрезвычайно чувствительными и изменчивыми к небольшим колебаниям. BF сглаживает эту волатильность, используя априорную информацию об ожидаемом уровне убытков, и дает более стабильный прогноз.

14. В чем главная проблема, если актуарий напрямую подписывает резервный счет, созданный ИИ, и отправляет его регулятору?

  • А) Ответственность и окончательное утверждение лежит на актуарии; Подписание непроверенной распечатки не исключает профессионального и юридического риска ✔
  • Б) Результаты искусственного интеллекта всегда неточны и не должны использоваться.
  • В) Регулятор полностью запретил использование искусственного интеллекта
  • D) Выводы искусственного интеллекта не требуют подписи.

Описание: Выходные данные AI являются черновыми; Ответственность за выбор метода, допущений и окончательную цифру несет подписавший актуарий. Подписание непроверенных результатов так же рискованно, как и публикация неподписанного отчета, и не исключает профессиональной/юридической ответственности.