లాభాలు:
- డేటా ఎంట్రీ నుండి తుది సంతకం చేసిన నివేదిక వరకు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మద్దతుతో పూర్తి యాక్చురియల్ వర్క్ఫ్లోను ఎండ్-టు-ఎండ్ ప్రాసెస్గా రూపొందించగల సామర్థ్యం
- ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ టూల్స్ను వర్క్ఫ్లోకి చేర్చేటప్పుడు వెర్షన్ కంట్రోల్, ఆడిట్ ట్రైల్ మరియు రిపీటబిలిటీ క్రమశిక్షణను ఏర్పాటు చేయగల సామర్థ్యం
- ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ యుగంలో యాక్చురియల్ వృత్తి ఎలా రూపాంతరం చెందుతుందో అర్థం చేసుకోగల సామర్థ్యం మరియు ఒకరి స్వంత నైపుణ్య అభివృద్ధి మరియు వృత్తిపరమైన బాధ్యతలను ప్లాన్ చేయండి.
మాడ్యూల్ పరీక్ష
1. ఒక యాక్చువరీ AIని "గత సంవత్సరం మా పోర్ట్ఫోలియో యొక్క లాస్ ఫ్రీక్వెన్సీ ఎంత?" విధాన డేటాను అందించకుండా. అతను అడుగుతాడు, మరియు మోడల్ నమ్మకమైన సంఖ్యను ఇస్తుంది. ఈ పరిస్థితి ఏ ప్రమాదాన్ని ఎక్కువగా ఉదాహరణగా చూపుతుంది?
- A) భ్రాంతి: మోడల్ డేటా యాక్సెస్ లేకుండా రూపొందించిన సంఖ్యను ఉత్పత్తి చేస్తుంది ✔
- బి) ఓవర్ ఫిట్టింగ్
- సి) డేటా లీకేజీ
- డి) మరణాల మెరుగుదల
వివరణ: మోడల్కు డేటా ఇవ్వనప్పుడు, అది ఉత్పత్తి చేసే సంఖ్య భ్రాంతి: నిజ డేటాపై ఆధారపడని నిష్ణాతులు కానీ తయారు చేసిన అవుట్పుట్. ఫ్రీక్వెన్సీ వంటి సంఖ్యా ఫలితాలు ఎల్లప్పుడూ సంస్థ యొక్క స్వంత డేటా నుండి లెక్కించబడాలి.
2. డ్యామేజ్ మోడలింగ్లో "ఫ్రీక్వెన్సీ" మరియు "తీవ్రత" మధ్య వ్యత్యాసానికి ప్రధాన కారణం ఏమిటి?
- ఎ) చట్టం మోడలింగ్ ఫ్రీక్వెన్సీ మరియు తీవ్రతను కలిపి నిషేధిస్తుంది కాబట్టి
- బి) ఎందుకంటే ఇది జీవిత బీమాకు మాత్రమే చెల్లుతుంది
- సి) ఫ్రీక్వెన్సీ మరియు ఇంటెన్సిటీ వేర్వేరు పంపిణీలను అనుసరిస్తాయి; విడిగా మోడలింగ్ చేయడం మరియు వాటిని కలపడం వలన మొత్తం నష్టాన్ని మరింత ఖచ్చితంగా అంచనా వేస్తుంది ✔
- D) ఫ్రీక్వెన్సీ మరియు తీవ్రత ఎల్లప్పుడూ ఒకే విలువను తీసుకుంటాయి కాబట్టి, వాటిలో ఒకదానిని లెక్కించడం సరిపోతుంది.
వివరణ: నష్టాల సంఖ్య (ఫ్రీక్వెన్సీ) మరియు ఒక్కో నష్టానికి మొత్తం (తీవ్రత) విభిన్న ప్రవర్తనలు మరియు విభిన్న సంభావ్యత పంపిణీలను కలిగి ఉంటాయి; మోడలింగ్ మరియు విడిగా గుణించడం ద్వారా మొత్తం నష్టం (రిస్క్ ప్రీమియం) పొందబడుతుంది. ఈ వ్యత్యాసం రెండింటి గురించి మరింత ఖచ్చితమైన అంచనాను అనుమతిస్తుంది.
3. IBNR సమానమైనది అంటే ఏమిటి?
- ఎ) ప్రీమియం వాపసు కోసం కేటాయించబడిన లీగల్ ఫండ్
- బి) సంభవించిన నష్టాల కోసం కేటాయింపులు కానీ ఇంకా నివేదించబడలేదు ✔
- సి) రీఇన్స్యూరర్ నుండి కమీషన్ పొందాలి
- D) చెల్లించిన మరియు మూసివేయబడిన నష్టాల మొత్తం
వివరణ: IBNR (ఇంకర్డ్ బట్ నాట్ రిపోర్ట్డ్) అనేది కంపెనీకి ఇంకా నివేదించబడని నష్టాల యొక్క భవిష్యత్తు ఖర్చు కోసం కేటాయించిన నిబంధన. ఇది చైన్ నిచ్చెన వంటి పద్ధతుల ద్వారా అంచనా వేయబడుతుంది.
4. చైన్-లాడర్ పద్ధతిలో "అభివృద్ధి కారకం" యొక్క ఉపయోగం ఏమిటి?
- ఎ) ద్రవ్యోల్బణం ప్రకారం ప్రీమియంలను అప్డేట్ చేస్తుంది
- బి) పాలసీల సంఖ్యను సంవత్సరాల వారీగా విభజిస్తుంది
- సి) మూలధన అవసరాన్ని నేరుగా గణిస్తుంది
- D) ఇది ఒక అభివృద్ధి కాలం నుండి తదుపరిదానికి సంచిత నష్టం యొక్క వృద్ధి రేటును ఇవ్వడం ద్వారా తుది నష్టాన్ని అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. ✔
వివరణ: గ్రోత్ ఫ్యాక్టర్ అనేది డెవలప్మెంట్ జరిగిన ఒక సంవత్సరం నుండి తదుపరి సంవత్సరానికి నష్టం కాలం యొక్క సంచిత నష్టం ఎన్ని సార్లు పెరుగుతుందో సూచిస్తుంది; ఈ కారకాలను ఉపయోగించి, అపరిపక్వ దశల తుది నష్టం అంచనా వేయబడుతుంది.
5. GLM (జనరలైజ్డ్ లీనియర్ మోడల్) ధరలలో ఎందుకు ఉపయోగించబడుతుంది?
- ఎ) ఎందుకంటే ఇది ఎల్లప్పుడూ అత్యధిక అంచనా ఖచ్చితత్వాన్ని ఇస్తుంది
- బి) గుణకాలు అర్థమయ్యేలా ఉంటాయి కాబట్టి, ప్రీమియంపై ప్రమాద కారకాల ప్రభావాన్ని పారదర్శకంగా వివరించవచ్చు ✔
- సి) ఎందుకంటే ఇది డేటా అవసరం లేకుండా పనిచేస్తుంది
- D) ఎందుకంటే చట్టం GLMని మాత్రమే అనుమతిస్తుంది
వివరణ: GLM ప్రీమియంపై ప్రతి ప్రమాద కారకం యొక్క ప్రభావాన్ని పారదర్శకంగా చూపుతుంది ఎందుకంటే దాని గుణకాలు అర్థమయ్యేలా ఉంటాయి; చట్టం, ఆడిటింగ్ మరియు ఉద్యోగ వివరణ పరంగా ఇది క్లిష్టమైన ప్రయోజనం.
6. మరణాల పట్టికలో qx విలువ దేన్ని సూచిస్తుంది?
- A) x వయస్సు గల వ్యక్తి ఒక సంవత్సరంలోపు మరణించే సంభావ్యత ✔
- బి) x వయస్సు వరకు చెల్లించిన మొత్తం ప్రీమియం
- సి) x-సంవత్సరం యాన్యుటీ ప్రస్తుత విలువ
- D) సాంకేతిక వడ్డీ రేటు
వివరణ: qx అనేది x వయస్సు వచ్చిన వ్యక్తి ఒక సంవత్సరంలో చనిపోయే సంభావ్యత. ఇది జీవిత బీమా మరియు పదవీ విరమణ ఖాతాల ప్రాథమిక ఇన్పుట్; మనుగడ సంభావ్యత px = 1 - qx ద్వారా కనుగొనబడింది.
7. యాన్యుటీ ఖాతాలో సాంకేతిక వడ్డీ (రాయితీ) రేటును పెంచడం భవిష్యత్ చెల్లింపుల ప్రస్తుత విలువను ఎలా ప్రభావితం చేస్తుంది?
- ఎ) ప్రస్తుత విలువను పెంచుతుంది
- బి) ఇది అస్సలు ప్రభావితం చేయదు
- సి) ప్రస్తుత విలువను తగ్గిస్తుంది ✔
- డి) ఇది మరణాలను మాత్రమే మారుస్తుంది
వివరణ: తగ్గింపు రేటు పెరిగేకొద్దీ, డబ్బు యొక్క సమయ విలువ మరింత బలంగా వర్తింపజేయబడినందున భవిష్యత్ చెల్లింపుల ప్రస్తుత విలువ తగ్గుతుంది. అందువల్ల, వడ్డీ ఊహ నేరుగా బాధ్యత విలువను ప్రభావితం చేస్తుంది మరియు జాగ్రత్తగా ఎంపిక చేయబడుతుంది.
8. ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్లో "డేటా లీకేజ్" అంటే ఏమిటి?
- ఎ) ఎన్క్రిప్షన్ లేకుండా డేటాను నిల్వ చేయడం
- బి) తప్పిపోయిన విలువలను సగటుతో పూరించడం
- సి) డేటాను బ్యాకప్ చేయడం లేదు
- D) అంచనా సమయంలో వాస్తవంగా అందుబాటులో లేని సమాచారం మోడల్లో మిళితం చేయబడింది మరియు పనితీరును తప్పుదారి పట్టించేలా చేస్తుంది ✔
వివరణ: డేటా లీకేజీ అనేది అంచనా సమయంలో వాస్తవంగా లేని సమాచారాన్ని మోడల్లోకి ప్రవేశపెట్టడం (ఉదాహరణకు, భవిష్యత్తును కలిగి ఉన్న వేరియబుల్). ఇది కృత్రిమంగా పరీక్ష పనితీరును పెంచుతుంది మరియు మోడల్ వాస్తవ ప్రపంచంలో విఫలమయ్యేలా చేస్తుంది.
9. మోంటే కార్లో అనుకరణ తప్పనిసరిగా యాక్చువరీకి ఏమి అందిస్తుంది?
- ఎ) ఫలితాన్ని ఒకే మరియు ఖచ్చితమైన సంఖ్యకు తగ్గిస్తుంది
- బి) ఇది పెద్ద సంఖ్యలో యాదృచ్ఛిక దృశ్యాలను రూపొందించడం ద్వారా ఫలితం యొక్క సంభావ్యత పంపిణీ మరియు తోక ప్రమాదాన్ని చూడటానికి అనుమతిస్తుంది ✔
- సి) ఇది చారిత్రక డేటా అవసరం లేకుండా ఖచ్చితమైన అంచనాలను ఇస్తుంది.
- డి) శాసన వచనాన్ని స్వయంచాలకంగా వ్రాస్తుంది
వివరణ: మోంటే కార్లో యాదృచ్ఛిక దృశ్యాలను పెద్ద సంఖ్యలో పునరావృతం చేస్తాడు, తద్వారా ఫలితం ఒకే పాయింట్గా కాకుండా సంభావ్యత పంపిణీ (ఉదా. టెయిల్ రిస్క్, 99.5% స్థాయి)గా పరిగణించబడుతుంది. అనిశ్చితిని లెక్కించడానికి ఇది ఒక శక్తివంతమైన మార్గం.
10. SCR (సాల్వెన్సీ క్యాపిటల్ రిక్వైర్మెంట్) అంటే సాల్వెన్సీ II ఫ్రేమ్వర్క్లో అర్థం ఏమిటి?
- ఎ) మొత్తం వార్షిక ప్రీమియం ఆదాయం
- బి) చెల్లించిన నష్టాల మొత్తం
- సి) 99.5% కాన్ఫిడెన్స్ స్థాయిలో ఒక సంవత్సరం నష్టాలను కవర్ చేయడానికి మూలధన అవసరం ✔
- D) రీఇన్స్యూరెన్స్ కమీషన్ రేటు
వివరణ: SCR అనేది 99.5% విశ్వాస స్థాయి (సుమారుగా 200 సంవత్సరాలకు ఒకసారి సంభవించే చెత్త సందర్భంలో) ఒక సంవత్సరంలోపు తన బాధ్యతలను నెరవేర్చడానికి కంపెనీ తప్పనిసరిగా నిర్వహించాల్సిన మూలధన అవసరం. ఇది భీమాదారు యొక్క ఆర్థిక స్థితిస్థాపకతకు కీలకమైన కొలత.
11. కృత్రిమ మేధస్సు ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన ధరల నమూనాలో "పరోక్ష వివక్ష" ఎలా జరుగుతుంది?
- A) నిషేధించబడిన వేరియబుల్తో అనుబంధించబడిన ప్రాక్సీ వేరియబుల్ పరోక్షంగా అదే వివక్షత ప్రభావాన్ని కలిగి ఉంటుంది ✔
- బి) మోడల్ చాలా తక్కువ డేటాను ఉపయోగిస్తుంది
- సి) ప్రీమియంలను ఎక్కువగా సెట్ చేయడం
- డి) తక్కువ సాంకేతిక ఆసక్తిని ఎంచుకోవడం
వివరణ: మోడల్ నుండి నిషేధించబడిన వేరియబుల్ (ఉదా. జాతి) తీసివేయబడినప్పటికీ, బలమైన సంబంధిత సర్రోగేట్ వేరియబుల్ (ఉదా. పొరుగు/జిప్ కోడ్) పరోక్షంగా అదే వివక్షత ప్రభావాన్ని కలిగి ఉండవచ్చు. అందువల్ల, మోడల్ను స్పష్టంగా మాత్రమే కాకుండా పరోక్ష వివక్ష కోసం కూడా తనిఖీ చేయాలి.
12. పబ్లిక్గా అందుబాటులో ఉన్న కృత్రిమ మేధస్సు సాధనంతో పాలసీ మరియు క్లెయిమ్ల డేటాను విశ్లేషించేటప్పుడు ప్రాథమిక గోప్యతా నియమం ఏమిటి?
- ఎ) డేటా తక్కువగా ఉంటే, అనామకీకరణ అవసరం లేదు
- బి) అన్ని సందర్భాల్లో పేర్లను మార్చడం సరిపోతుంది
- సి) డేటా ఎన్క్రిప్ట్ చేయబడితే, దానిని ఏదైనా వాహనంలో అప్లోడ్ చేయవచ్చు
- డి) వ్యక్తిగత/ప్రైవేట్ డేటాను అజ్ఞాతీకరించండి, అనవసరమైన డేటాను షేర్ చేయవద్దు మరియు సురక్షితమైన/సంస్థాగత సాధనాన్ని ఎంచుకోండి ✔
వివరణ: భాగస్వామ్యం చేయడానికి ముందు వ్యక్తిగత మరియు ప్రత్యేక డేటా (TR ID, పేరు, నిర్ధారణ, ప్రోటోకాల్) అనామకంగా ఉండాలి; వీలైతే, మోడల్ శిక్షణలో డేటాను ఉపయోగించని డేటా ప్రాసెసింగ్ ఒప్పందాలతో కూడిన కార్పొరేట్ సాధనాలకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వాలి. KVKKకి ఇది అవసరం.
13. గొలుసు నిచ్చెనను బోర్న్హ్యూటర్-ఫెర్గూసన్ (BF) పద్ధతితో పోల్చిన యాక్చురీ తరచుగా అపరిపక్వ (కొత్త) డ్యామేజ్ పీరియడ్ల కోసం BFని ఎందుకు ఇష్టపడుతుంది?
- ఎ) ఎందుకంటే చట్టం ప్రకారం BF తప్పనిసరి
- B) ఎందుకంటే BFకి డేటా అవసరం లేదు
- సి) కొత్త కాలాల్లో, గొలుసు నిచ్చెన కారకాలు చాలా అస్థిరంగా మారతాయి; ఆశించిన నష్టం రేటు ✔ ఉపయోగించి BF మరింత స్థిరమైన అంచనాను ఇస్తుంది
- D) ఎందుకంటే చైన్ నిచ్చెన జీవిత బీమాలో మాత్రమే పని చేస్తుంది
వివరణ: కొత్త కాలాల్లో చాలా తక్కువ నష్టం జరుగుతుంది కాబట్టి, గొలుసు నిచ్చెన అభివృద్ధి కారకాలు చాలా సున్నితంగా మరియు చిన్న హెచ్చుతగ్గులకు అస్థిరంగా మారతాయి. BF ఈ అస్థిరతను ఊహించిన నష్టం రేటు (ప్రియోరి) సమాచారాన్ని ఉపయోగించి సున్నితంగా చేస్తుంది మరియు మరింత స్థిరమైన సూచనను అందిస్తుంది.
14. AI- రూపొందించిన రిజర్వ్ ఖాతాపై యాక్చురీ నేరుగా సంతకం చేసి, దానిని రెగ్యులేటర్కు పంపితే ప్రధాన సమస్య ఏమిటి?
- ఎ) బాధ్యత మరియు తుది ఆమోదం యాక్చురీకి ఉంటుంది; ధృవీకరించని ప్రింటవుట్పై సంతకం చేయడం వృత్తిపరమైన మరియు చట్టపరమైన ప్రమాదాన్ని తొలగించదు ✔
- బి) ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ అవుట్పుట్ ఎల్లప్పుడూ సరికాదు మరియు ఉపయోగించకూడదు
- సి) ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ వాడకాన్ని నియంత్రకం పూర్తిగా నిషేధించింది
- డి) ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ అవుట్పుట్కు సంతకం అవసరం లేదు
వివరణ: AI అవుట్పుట్ డ్రాఫ్ట్; పద్ధతి ఎంపిక, ఊహలు మరియు తుది అంకె బాధ్యత సంతకం చేసే యాక్చురీపై ఉంటుంది. ధృవీకరించని అవుట్పుట్పై సంతకం చేయడం అనేది సంతకం చేయని నివేదికను ప్రచురించినంత ప్రమాదకరం మరియు వృత్తిపరమైన/చట్టపరమైన బాధ్యతను తొలగించదు.