యూనిట్లు
1. యాక్చురియల్ సైన్స్లో ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ పరిచయం: పాత్రలు, సరిహద్దులు, ప్రమాణీకరణ మరియు గోప్యత
2. డ్యామేజ్ మోడలింగ్: ఫ్రీక్వెన్సీ-తీవ్రత వివక్ష మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ సపోర్టెడ్ అనాలిసిస్
3. రిజర్వ్ (ప్రొవిజన్) ఖాతా: IBNR, చైన్ లాడర్ మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్తో ధృవీకరణ
4. ధర మరియు ప్రమాద వర్గీకరణ: GLM, టారిఫింగ్ మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్
5. జీవితం మరియు పదవీ విరమణ ఖాతాలు: మరణాలు, యాన్యుటీ మరియు బాధ్యత
6. డేటా తయారీ మరియు ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్: ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్తో యాక్చురియల్ డేటాను నిర్వహించడం
7. దృశ్య విశ్లేషణ మరియు ఒత్తిడి పరీక్ష: అనిశ్చితిని నిర్వహించడం
8. సాల్వెన్సీ II, క్యాపిటల్ అడిక్వసీ మరియు మోడల్ ధ్రువీకరణ
9. రిపోర్టింగ్ మరియు కమ్యూనికేషన్: యాక్చువరీ రిపోర్ట్, మేనేజ్మెంట్ ప్రెజెంటేషన్ మరియు రెగ్యులేటరీ లాంగ్వేజ్
10. నీతి, వివక్ష, గోప్యత మరియు వృత్తిపరమైన బాధ్యత
11. ఎండ్-టు-ఎండ్ యాక్చురియల్ వర్క్ఫ్లో, AI ఇంటిగ్రేషన్ మరియు ఫ్యూచర్ ప్రూఫింగ్
యూనిట్ 10 / 11
నీతి, వివక్ష, గోప్యత మరియు వృత్తిపరమైన బాధ్యత
లాభాలు:
- కృత్రిమ మేధస్సు మద్దతుతో ధర మరియు ప్రమాద నమూనాలలో పరోక్ష వివక్ష, న్యాయం మరియు పారదర్శకత సూత్రాలను ఆడిట్ చేయగల సామర్థ్యం
- KVKK/GDPRని అమలు చేయగల సామర్థ్యం, డేటా గవర్నెన్స్ మరియు యాక్చురియల్ నైతిక నియమాలతో పాటు మోడల్ నిర్ణయాల వివరణ
- కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క ఉపయోగం వృత్తిపరమైన బాధ్యతను తొలగించదని మరియు ఒక తప్పు మోడల్ నైతిక మరియు చట్టపరమైన పరిణామాలను కలిగి ఉంటుందని అర్థం చేసుకోగలగడం.