Јединице
1. Увод у вештачку интелигенцију у актуарској науци: улоге, границе, аутентификација и приватност 2. Моделирање оштећења: дискриминација учесталости и озбиљности и анализа подржана вештачком интелигенцијом 3. Резервни (провизијски) рачун: верификација са ИБНР-ом, ланчаном лествицом и вештачком интелигенцијом 4. Класификација цена и ризика: ГЛМ, тарифирање и вештачка интелигенција 5. Рачуни живота и пензионисања: морталитет, ануитет и обавеза 6. Припрема података и инжењеринг карактеристика: руковање актуарским подацима помоћу вештачке интелигенције 7. Анализа сценарија и тестирање на стрес: Управљање неизвесношћу 8. Солвентност ИИ, адекватност капитала и валидација модела 9. Извјештавање и комуникација: извјештај актуара, презентација менаџмента и језик прописа 10. Етика, дискриминација, поверљивост и професионална одговорност 11. Свеобухватни актуарски радни ток, интеграција АИ и сигурност у будућност
Јединица 1 / 11

Увод у вештачку интелигенцију у актуарској науци: улоге, границе, аутентификација и приватност

Добици:

  • Бити у стању да разликује где у актуарском току рада (припрема података, генерисање кода, израда извештаја, тумачење сценарија) вештачка интелигенција штеди реално време и зашто се одлуке као што су премија/провизија/капитал препуштају надлежном актуару, у зависности од нивоа ризика задатка.
  • Способност примене дисциплине која верификује сваки излаз АИ кроз кораке повезивања са процедуралним извором, независног поновног израчунавања и тестирања актуарским резоновањем.
  • Анонимизација политике, оштећења и здравствених података у оквиру КВКК/приватности и стицање навике да бирате безбедна возила која не користе податке у обуци модела

У осигуравајућем или пензионом друштву сваког месеца се произведу стотине будућих бројева: колико премије треба да платимо за ову групу полиса? колика је штета у прошлости још није пријављена; Колика је вредност пензија које ћемо данас исплатити за 30 година? Ако дође лоша година, да ли ће компанија опстати? Професија која одговара на сва ова питања је актуар. Актуар је специјалиста који мери, процењује и извештава о осигурању и ризику одласка у пензију користећи вероватноћу, статистику и финансијску математику; Свака цифра коју произведе директно утиче на финансијски биланс компаније, права осигураника и поверење ревизора. Овде долази до изражаја вештачка интелигенција.

Вештачка интелигенција (АИ или скраћено АИ — компјутерски системи који могу да генеришу текст, пишу код, препознају обрасце и сумирају податке попут људи) своди на минуте делове актуарског посла који се понављају и одузимају време: писање кода за чишћење података, превођење налога на Питхон, израду актуарског извештаја, објашњавање сложене дистрибуције на једноставном језику. Међутим, иста вештачка интелигенција такође може да направи поуздан број као што је „учесталост ваше штете је 8 процената“, а да никада не види ваше податке. Прва јединица овог модула није увод у софтвер; Његова сврха је да разјасни где да ставите вештачку интелигенцију у свом актуарском послу, а где да је уопште не смете.

Изложимо основни принцип од почетка: Вештачка интелигенција је асистент, а не актуар. Одговорност и коначно одобравање финансијски критичних одлука као што су премије, резерве (резерве), капитал и обавезе припада надлежном, именованом и овлашћеном актуару потписнику. Непроверени излаз вештачке интелигенције је ризичан као и непотписани актуарски извештај.

Слојеви актуарског пословања и место АИ

Одвајање актуарског рада у три слоја олакшава правилно постављање АИ. Технички/рачунарски слој је место где се генерише број: обрада података, изградња модела, обрачун премија и резерви. Слој образложења је место где се број тумачи: коју претпоставку изабрати, који фактор побољшања ручно исправити, колико смо сигурни у ту процену. Слој одговорности је место где се потписује: извештај иде регулатору, одлука се представља менаџменту, актуар је законски власник резултата. АИ је веома моћан у првом слоју, само помоћни у другом, а никако у трећем.

Хајде да од почетка дефинишемо неколико основних појмова. Премија је цена коју осигураник плаћа у замену за ризик. Штета (одштета) је штета коју је претрпео осигураник и платило је друштво. Резервисање/резерва је новац који се данас издваја за потраживања која се плаћају у будућности. Обавеза је садашња вредност будућег дуга компаније према осигураницима. Изложеност је јединица која мери величину ризика (нпр. возило осигурано на годину дана = 1 возило-година). Објаснићемо ове концепте један по један у следећим јединицама; За сада, знајте ово: АИ вам даје нацрт, код и анализу за све ове концепте, али ви производите коначно издање и потпис.

Следећа табела резимира улогу и ниво ризика АИ по мисији:

Куест

Улога АИ

Ниво ризика

Ко одобрава

Чишћење / кодирање података

генератор кода

ниско

Актуар / аналитичар података

Извештај и нацрт сажетка

генератор скица

ниско

актуар

Дистрибуција/опис методе

туториал, сумативно

ниско

актуар

Модел учесталости и озбиљности оштећења

Градитељ модела, нацрт

средње

виши актуар

ИБНР / резервни рачун

нацрт рачуна

висока

Одговорни актуар

Цена / тарифа

Скица модела

висока

Актуар цена + усклађеност

Капитал (СЦР) / обавеза

помоћни улаз

веома високо

Именован актуар + менаџмент

Имајте на уму један ред у овој табели: како ризик расте, улога АИ се смањује, а актуарско одобрење расте.

Зашто је „верификација“ срце овог посла

Језички модели вештачке интелигенције изгледају сигурни у свој одговор, али можда нису сигурни. Техничким језиком, ово се зове халуцинација: то је моделова измишљотина непостојећих информација у течној реченици, баш као да је истинита. За актуара, ово је смртоносна замка. Модел може да произведе број за вас као што је „однос губитка/премије овог портфеља је 72 процента“; Међутим, он никада није видео ваше податке и овај број је потпуно измишљен. Или би могао да каже назив табеле морталитета као "ТРХ-2020"; Међутим, такве табеле нема. Пошто он и једно и друго каже подједнако течно, једина ствар која раздваја исправно од погрешног је ваше актуарско знање и навика верификације.

Дисциплина верификације се састоји од три корака:

  1. Веза са методом и извором: Ослоните се на сопствене податке и званичне изворе за бројеве, а не на меморију вештачке интелигенције. Узмите АИ компендијум као полазну тачку за формуле, дистрибуције и регулаторне чланке; затим потврдити из стандардних актуарских извора (уџбеник, законски текст, поступак институције). Користите вештачку интелигенцију да тумачите податке, а не да их запамтите.
  2. Независно прерачунавање: Независно проверите сваки нумерички резултат, коефицијент и однос који производи АИ. Репродукујте садашњу вредност, фактор раста, укупан износ сами или помоћу проверене табеле.
  3. Тест са актуарским расуђивањем: Тестирајте стручним оком да ли је резултат у супротности са чињеницама на терену (понашање портфеља, инфлација, закон, прошло искуство). "Зашто је овај фактор изашао као 1,45, а не 1,05?" Увек постављајте питање.
Пажња: Потписивање цифре резерве или плана премија које је израдила АИ без верификације је као објављивање непотписаног актуарског извештаја. Само зато што је излаз гладак и уредан није тачан.

Приватност: подаци о политици и штети су приватни подаци

Подаци о смерницама и захтевима обухватају информације о идентитету, контакту, здрављу и финансијама. Неке од њих су посебне категорије личних података у оквиру КВКК (Закон о заштити података о личности) у Турској и ГДПР у Европи; Посебно, дијагностичке информације у здравственом и животном осигурању подлежу највишој заштити. Налепити име осигураника, ТР ИД број, број полисе и дијагнозу на јавно АИ возило је озбиљан прекршај. Иста осетљивост важи и за податке о портфолију који су пословна тајна (премијске табеле, расподела губитака, услови реосигурања).

Правило је једноставно: анонимизујте податке и не делите их непотребно. „54-годишњи мушкарац, историја срчаних болести“ уместо „Ахмет Иıлмаз, 54, полиса 2024-88213, инфаркт миокарда“; Делите груписане/збирне табеле уместо појединачних записа. Већина актуарских анализа се ради са већ агрегираним подацима (старосна група, тип обухвата, година развоја); Ово истовремено штити поверљивост и поједностављује анализу. Ако је могуће, изаберите корпоративне алате који имају уговор о обради података и не користе ваше податке у обуци модела.

Савет: У актуарском раду АИ се често даје сажета/збирна табела, а не необрађени запис. Табела попут „табела 3: старосна група × покривеност × просечна штета” нема личне податке, али све што је потребно за анализу.

три мини кофера

Случај 1 — Безбедна и ефикасна употреба. Помоћник актуара би провео 2 дана ручно чистећи 40.000 редова података о потраживањима. Објаснио је структуру података (називи колона, пример 5 анонимних редова) АИ и затражио Питхон код за чишћење. АИ је направио нацрт кода за 15 минута; Актуар је прочитао код ред по ред, поправио две логичке грешке (негативне штете су се морале посебно испитати, а не избрисати) и покренуо га на сопственим подацима. Трајање: пола дана уместо 2 дана. АИ је написао код, актуар га је проверио и покренуо.

Случај 2 — Замка непровереног броја. Запослени је питао ИЗ: "Који је комбиновани коефицијент наше филијале осигурања?" АИ је самоуверено дао број од "око 104 одсто" иако није имао приступ никаквим подацима. Запослени је ово ставио у своју презентацију менаџмента; стварна стопа је била 97 процената. Разлика је довела до тога да је профитабилна грана приказана као губитак и нетачна одлука о повећању цене. Грешка: Чека се индикатор од АИ без давања података.

Случај 3 — Кршење поверљивости. Актуар је учитао Екцел који садржи пуно име, личну карту и здравствену изјаву подносиоца захтева за животно осигурање у јавни алат за вештачку интелигенцију и рекао „означите оне ризичне“. Подаци су отишли ​​на спољни сервер; Појавио се КВКК преглед и ризик за репутацију. Исправан начин је био да се уклоне име и лична карта и да се подели само старост, пол, износ покрића и анонимни фактори ризика.

Слаби промпт / Јаки промпт

Слабо обавештење:

Реците нам учесталост губитака нашег портфеља ове године и одговарајућу премију.

Ова тврдња је погрешна: АИ нема података, тако да може само да одговори на питање „учесталости“ и „премијума“ измишљеним бројевима. Која грана, који период, која експозиција је јасно.

Снажан упит:

Ваша улога: помоћник за анализу који помаже актуару. Задатак: Помозите ми да протумачим АНОНИМНУ збирну табелу испод. Подаци (осигурање, 2024, без провинције/назива):- Изложеност: 12.400 година возила- Број потраживања: 1.612- Укупни плаћени захтеви: 48.900 потраживања: 48.900 Пронађи учесталост поз. штете: 10 и просек израчунајте озбиљност штете, покажите формулу.2) Израчунајте премију ризика (учесталост × озбиљност).3) Напишите међукораке тако да могу да проверим сваки број ручно. Не измишљајте ствари; Само користи бројеве које сам ти дао. Ако нешто недостаје, питајте.

Овај захтев је јак јер даје податке анонимно, захтева формуле, захтева међукораке и забрањује фабриковање.

Уобичајене грешке

  • Тражење бројева без давања података. АИ нема ваш портфељ у својој меморији; Сваки број који он даје је лажан. Прво дајте анонимне податке, а затим затражите налог.
  • Потписивање излаза без његове верификације. Течан и уредан графикон не значи да је тачан. Поновите сваки број независно.
  • Лепљење личних података у сировом облику. Име, ИД број, број политике и дијагноза се никада не деле. Анонимизирајте и користите агрегате.
  • Пустити АИ да одабере метод и не доводи га у питање. „Који метод да користим?“ Одговор на питање је сугестија; коначан избор остаје на актуарској процени и законодавству.
  • Погрешити АИ за извор закона. Модел може да чини чланове закона и називе табела. Потврдите из званичног текста.

Укратко

Вештачка интелигенција је моћан помоћник који убрзава техничке и репетитивне делове актуарског рада; пише код, прави нацрте, објашњава. Али одговорност за одлуке о премији, резервама, капиталу и обавезама лежи на надлежном актуару. Сваки излаз се валидира кроз три корака: повезивање са методом/извором, независно поновно израчунавање, тестирање актуарским образложењем. Подаци су увек анонимни и непотребни се не деле. Непроверени излаз вештачке интелигенције је ризичан као и непотписани извештај.

Задатак апликације

Изаберите грану у којој радите (или претпостављате). Припремите потпуно анонимну и збирну мини табелу за ову грану (изложеност, број захтева, укупна штета). Прилагодите „Моћну промпт“ изнад својој табели и дајте је АИ алату. Поново израчунајте учесталост поврата, озбиљност и премију ризика ручно (помоћу калкулатора) и упоредите са резултатом АИ. Ако нађете разлику, забележите зашто.

контролна листа

  • [ ] Да ли су подаци које дајем АИ анонимни и агрегирани? Има ли личних/приватних информација?
  • [ ] Да ли сам прерачунао сваки нумерички излаз независно?
  • [ ] Да ли сам узео избор методе/претпоставке као предлог и сам одлучио?
  • [ ] Да ли сам потврдио законодавство и референце табеле из званичног извора?
  • [ ] Да ли знам да ли алатка коју користим користи податке у обуци модела?
  • [ ] Да ли је овај излаз нацрт или сам га случајно третирао као коначан?