Enote
1. Uvod v umetno inteligenco v aktuarstvu: vloge, meje, avtentikacija in zasebnost
2. Modeliranje škode: diskriminacija frekvence in resnosti in analiza, podprta z umetno inteligenco
3. Rezervni (provizijski) račun: preverjanje z IBNR, verižno lestvico in umetno inteligenco
4. Cene in klasifikacija tveganja: GLM, tarifiranje in umetna inteligenca
5. Življenjski in pokojninski računi: smrtnost, renta in obveznost
6. Priprava podatkov in inženiring funkcij: ravnanje z aktuarskimi podatki z umetno inteligenco
7. Analiza scenarijev in stresno testiranje: obvladovanje negotovosti
8. Solventnost II, kapitalska ustreznost in validacija modela
9. Poročanje in komunikacija: aktuarsko poročilo, vodstvena predstavitev in regulativni jezik
10. Etika, diskriminacija, zaupnost in poklicna odgovornost
11. Aktuarski potek dela od konca do konca, integracija umetne inteligence in pripravljenost za prihodnost
Enota 10 / 11
Etika, diskriminacija, zaupnost in poklicna odgovornost
Dobički:
- Sposobnost revizije posredne diskriminacije, načel pravičnosti in transparentnosti v modelih oblikovanja cen in tveganja s podporo umetne inteligence
- Sposobnost implementacije KVKK/GDPR, upravljanje podatkov in razložljivost modelnih odločitev skupaj z aktuarskimi etičnimi pravili
- Znati razumeti, da uporaba umetne inteligence ne odpravlja poklicne odgovornosti in da ima napačen model tako etične kot pravne posledice.