zisky:
- Schopnosť vysvetliť aktuárske pojmy, ako je frekvencia strát, závažnosť poškodenia a primeranosť poistného s umelou inteligenciou a pripraviť návrh analýzy
- Schopnosť testovať výstup cenového modelu, kvalitu údajov a predpoklady na základe nezávislých účtovných a poistno-matematických princípov
- Schopnosť pochopiť, že konečné rozhodnutia o tarifách a technických rezervách sú zodpovednosťou kompetentných poistných matematikov a že umelá inteligencia je len podporný nástroj
Cena poistenia nie je náhodná; Vypočítava sa matematicky. Poistný matematik (odbor v oblasti poistenia, ktorý meria riziko s pravdepodobnosťou a štatistikou a stanovuje bilanciu poistného, rezervy a krytia) odpovedá na otázku „čo nás bude toto riziko v priemere stáť a ako ho môžeme pokryť spravodlivým poistným?“. Poistný matematik (kompetentný odborník, ktorý robí tento výpočet a je právne zodpovedný) zhromaždí údaje o škodách, trendy a predpoklady a stanoví tarifu (cenovú škálu) a technické rezervy (peniaze odložené na budúce nároky). Umelá inteligencia (softvér, ktorý sa učí vzory z údajov a generuje text, popisy a obrysy) je mocným pomocníkom v tejto náročnej analytickej práci: vysvetľovanie pojmov, sumarizácia údajov, návrh analýzy, navrhovanie kódu a vzorca. Ale poistno-matematické rozhodnutie nesie podpis a zodpovednosť; Umelá inteligencia nemôže urobiť tento podpis. V tejto lekcii sa naučíte, ako vysvetliť a analyzovať základné aktuárske koncepty s umelou inteligenciou a ako testovať výstup oproti nezávislým výpočtom a aktuárskym princípom.
Základné pojmy: Frekvencia, intenzita a primeranosť poistného
Základom tvorby cien sú tri koncepty:
- Frekvencia nárokov: Počet nárokov na politiku (alebo jednotku) v danom období. Ak je napríklad 45 škôd ročne v 1 000 poistení auta, frekvencia je 0,045 (t.j. 4,5 %).
- Závažnosť škody: Priemerná suma vyplatená na jednu poistnú udalosť. Ak bolo za 45 škôd v rovnakom portfóliu vyplatených celkovo 3 150 000 TL, závažnosť je 70 000 TL.
- Očakávané náklady na poškodenie (riziková prémia): Frekvencia × závažnosť. V príklade 0,045 × 70 000 = 3 150 TL. Toto sú očakávané čisté náklady na stratu na poistnú zmluvu; Hrubé poistné sa tvorí pri pripočítaní nákladov, provízií a ziskovej marže.
- Primeranosť poistného: Či je vybraté poistné dostatočné na pokrytie očakávaných škôd a výdavkov. Nedostatočný bonus privádza spoločnosť do straty; Nadmerná prémia vytvára nekonkurencieschopné a nespravodlivé ceny.
AI je veľmi užitočná pri vysvetľovaní týchto pojmov, pri extrakcii súhrnu frekvencie/intenzity zo súboru údajov a pri načrtnutí krokov analýzy. Číselný výsledok však musíte vždy prepočítať.
Tip: Nechať si od umelej inteligencie vysvetliť poistno-matematický koncept „na numerickom príklade, ako keby ho vysvetľovala žiakovi 10. ročníka“ je veľmi užitočné pri tímovom tréningu aj pri jeho vysvetľovaní zákazníkovi. Ale skontrolujte číslo: aj násobenie modelu sa môže pomýliť.
Kde stojí umelá inteligencia v poistnej matematike
Červená čiara aktuára je jasná: za konečné rozhodnutie o tarife, technickej rezerve a primeranosti poistného je zodpovedný príslušný poistný matematik. AI pomáha s nasledujúcimi úlohami: objasnenie konceptu, zhrnutie údajov, prehľad prieskumnej analýzy, návrh vzorca/kódu, aby bol výsledný text čitateľný. Nemôže mať posledné slovo v nasledujúcich veciach: schvaľovanie tarify, vyhlasovanie primeranosti rezervy, prijímanie predpokladov za konečné. Pretože tieto rozhodnutia priamo ovplyvňujú ako finančné zdravie spoločnosti, tak aj právo zákazníka na primeranú cenu a podliehajú legislatíve (SEDDK - Insurance and Private Pension Regulation a Regulations Agency).
Upozornenie: Sadzba alebo sadzba navrhnutá umelou inteligenciou nebude nikdy zverejnená bez nezávislého testovania kvality údajov a predpokladov. Nesprávny predpoklad (napr. ignorovanie vplyvu inflácie) by mohol ohroziť celé portfólio.
Krok za krokom: Návrh poistno-matematickej analýzy podporovanej AI
- Anonymizovať a identifikovať údaje. Žiadne osobné údaje; iba agregované čísla. Zadajte obdobie, portfólio a typ kolaterálu.
- Objasnite koncept a metódu. Požiadajte AI, aby načrtol kroky analýzy frekvencie/intenzity.
- Otázka kvality údajov. Existujú nejaké účinky chýbajúcich údajov, odľahlých hodnôt, nesúladu období, IBNR (nároky ešte neboli nahlásené)?
- Jasne napíšte predpoklady. Na akom predpoklade sú založené faktory inflácie, trendu, vývoja?
- Výsledok vypočítajte nezávisle. Reprodukujte frekvenciu, intenzitu a rizikovú prémiu pomocou vlastnej tabuľky.
- Otestujte a potvrďte pomocou poistnej matematiky. Kompetentný poistný matematik hodnotí a podpisuje z hľadiska primeranosti poistného, spravodlivosti a legislatívy.
tri mini prípady
Prípad 1 – Zachytenie nesprávneho predpokladu. Asistent poistného matematika dostal návrh analýzy od umelej inteligencie pre tarifu poistenia automobilov. Umelá inteligencia vzala priemernú závažnosť škody za posledné 3 roky ako 62 000 TL a vypočítala rizikovú prémiu. Poistný matematik si uvedomil, že násilie nebolo prispôsobené inflácii na súčasnú hodnotu: pri súčasných nákladoch na opravu vozidla bolo násilie v skutočnosti ~ 89 000 dolárov. Táto korekcia zvýšila rizikovú prémiu o 43 %. Bez nezávislej kontroly by tarifa bola vážne neadekvátna.
Prípad 2 – Skreslenie odľahlej hodnoty. Celkovo 500 škôd v jednom portfóliu sa zdalo byť 40 000 000 TL; ale 22 000 000 TL z toho pochádzalo z jediného veľkého poškodenia požiarom. Umelá inteligencia zhrnula priemerné násilie na 80 000 TL. Poistný matematik vyhodnotil túto jednu veľkú škodu samostatne (pretože sa neopakuje každý rok); Priemer "normálnych" škôd bol ~ 36 000 TL. Oddelenie odľahlej hodnoty urobilo tarifu realistickou.
Prípad 3 – Justičná kontrola. V projekte cenotvorby zdravotného poistenia ponúkla umelá inteligencia veľmi vysoké prírastky určitej vekovej skupine. Poistný matematik zistil, že odporúčanie pochádza len z malej a hlučnej vzorky (malý počet nárokov); Nebolo to štatisticky spoľahlivé. Navyše to bolo v rozpore so zásadou spravodlivého oceňovania, ktorú vyžaduje legislatíva. Poistný matematik najprv urobil výpočet spoľahlivosti s rozsiahlejšími údajmi a potom sa rozhodol.
Štyri kopírovateľné výzvy
1) Vysvetlenie pojmu (pre školenie/zákazníka):
Správajte sa ako poistno-matematický inštruktor. Vysvetlite pojmy „frekvencia strát“, „závažnosť škôd“ a „riziková prémia“ krok za krokom pomocou jedného po sebe idúceho číselného príkladu (napr. 1 000 poistných zmlúv, 45 poistných udalostí, celková platba 3 150 000 TL). Ukážte vzorec a medzivýsledok v každom kroku. Používajte jednoduchý a zrozumiteľný jazyk.
2) Analýza návrhu kostry:
Nasleduje načrtnutie krokov analýzy frekvencie a závažnosti pre súhrnné údaje o škodách (bez osobných údajov): [obdobie, počet poistných zmlúv, počet nárokov, celková platba] V každom kroku: špecifikujte, čo sa počíta, aké predpoklady sa vyžadujú, aké riziko kvality údajov existuje (chýbajúce údaje, odľahlé hodnoty, IBNR, inflácia). Číselný výsledok prepočítam; nastavíte metódu.
3) Otázka kvality údajov a predpokladov:
Kritizujte nasledujúci návrh analýzy z pohľadu vyššieho poistného matematika: [vložiť návrh] Opýtajte sa: Bolo násilie prispôsobené inflácii? Boli odľahlé hodnoty odstránené? Je vzorka spoľahlivá? Bolo zohľadnené IBNR? Aký je predpoklad trendu? Uveďte každú slabinu pod „RIZIKO“ s návrhom na nápravu.
4) Zjednodušenie textu výsledku:
Preveďte nasledujúci overený výsledok analýzy na jednoduché zhrnutie pre manažéra, ktorý nie je poistným matematikom: [prilepiť výsledok]Nemeňte čísla, pridajte nové čísla. Jasne uveďte neistoty a predpoklady. Doplniť poznámku: "Konečné rozhodnutie o tarife podlieha schváleniu kompetentným poistným matematikom."
Slabá výzva / Silná výzva
Slabé: "S týmito údajmi vypočítajte poistné na auto a napíšte sadzobník."
Problém: Vyžaduje sa priama tarifa (červená zóna); žiadne predpoklady, žiadna kvalita údajov a žiadna validácia. Model zodpovedá nespoľahlivej frekvencii zo zašumených údajov.
Strong: "Navrhnite kroky analýzy frekvencie a intenzity; v každom kroku špecifikujte predpoklad a riziko kvality údajov. Vypočítam číselný výsledok. Nerobte rozhodnutie o tarife."
Prečo je to dobré: AI určuje metódu, poistný matematik si ponechá výpočet a rozhodnutie; predpoklady sa stanú viditeľnými.
porovnávacia tabuľka
krok
Úloha AI
Úloha poistnej matematiky
Riziko
Vysvetlenie pojmu
Vysvetlenie, príklady
Potvrdzuje presnosť
nesprávny príklad
Súhrn údajov
agregátov
Skontroluje zdroj
Odľahlé skreslenie
Zoznam predpokladov
odporúča
prijať/odmietnuť
Chýbajúci/nesprávny predpoklad
Výpočet rizikovej prémie
návrh vzorca
Nezávislé účty
Chyba účtu
Rozhodnutie o tarife/poskytnutí
—
Rozhoduje a podpisuje
Nedostatočná prémia
Časté chyby
- Priame získavanie počtu umelej inteligencie. Model môže dokonca spôsobiť nepresné násobenie/sčítanie; prepočítať každý výsledok.
- Preskočenie inflácie a korekcie trendu. Zavedenie ciel bez toho, aby sa násilie z minulosti prenieslo do súčasnosti, poškodí portfólio.
- Miešanie odľahlých hodnôt s priemerom. Jedna veľká škoda zavádza celú tarifu; Hodnotiť samostatne.
- Spoliehanie sa na malý odber vzoriek. Pomer z malého počtu škôd je nespoľahlivý; Vyžaduje sa výpočet bonity.
- Ignorovanie spravodlivosti. Ponúknuť nespravodlivé zvýšenie platu skupine na základe štatistického šumu je v rozpore so zákonom.
V súhrne
V aktuárskej práci umelá inteligencia vysvetľuje pojmy, sumarizuje údaje, načrtáva analýzy a navrhuje vzorce; ale nerozhoduje o tarife, poskytovaní a primeranosti poistného. Správne používať pojmy frekvencia, intenzita a riziková prémia; kvalita údajov otázky (odľahlá hodnota, IBNR, inflácia, spoľahlivosť vzorky); vypočítať každé číslo nezávisle; Jasne napíšte predpoklady. Za konečné rozhodnutie je zodpovedný príslušný poistný matematik a podlieha predpisom SEDDK.
Aplikačná úloha
Vygenerujte súhrn frekvencie a závažnosti pomocou umelej inteligencie zo súboru údajov o poškodení, ktorý máte (na účely testovania, agregované). Potom urobte rovnaký výpočet sami v tabuľke. Všimnite si rozdiel medzi týmito dvoma výsledkami; Ak existuje rozdiel, nájdite príčinu (inflácia, odľahlá hodnota, nesprávne násobenie). Kritizujte svoje predpoklady s výzvou č. 3 a identifikujte aspoň dve riziká kvality údajov.
kontrolný zoznam
- [ ] Použil som iba súhrnné, neosobné údaje.
- [ ] Frekvenciu, intenzitu a rizikovú prémiu som si prepočítal sám.
- [ ] Použil som korekciu inflácie/trendu.
- [ ] Odľahlé hodnoty som vyhodnotil samostatne.
- [ ] Spochybnil som spoľahlivosť vzorky.
- [ ] Predpoklady som napísal jasne.
- [ ] Konečné rozhodnutie o tarife/poskytnutí som nechal na schválenie kompetentným poistným matematikom.