ปัญญาประดิษฐ์ในการสนับสนุนด้านราคาและการวิเคราะห์ตามหลักคณิตศาสตร์ประกันภัย

กำไร:

• ความสามารถในการอธิบายแนวคิดทางคณิตศาสตร์ประกันภัย เช่น ความถี่การสูญเสีย ความรุนแรงของความเสียหาย และความเพียงพอของเบี้ยประกันด้วยปัญญาประดิษฐ์ และเตรียมร่างการวิเคราะห์
• ความสามารถในการทดสอบผลลัพธ์ของโมเดลการกำหนดราคา คุณภาพของข้อมูล และสมมติฐานเทียบกับหลักการบัญชีอิสระและหลักคณิตศาสตร์ประกันภัย
• ความสามารถในการทำความเข้าใจว่าการตัดสินใจด้านภาษีขั้นสุดท้ายและการจัดหาทางเทคนิคเป็นความรับผิดชอบของนักคณิตศาสตร์ประกันภัยที่มีความสามารถ และปัญญาประดิษฐ์เป็นเพียงเครื่องมือสนับสนุนเท่านั้น

ราคาประกันภัยไม่ใช่เรื่องบังเอิญ มีการคำนวณทางคณิตศาสตร์ นักคณิตศาสตร์ประกันภัย (สาขาความเชี่ยวชาญด้านการประกันภัยที่วัดความเสี่ยงด้วยความน่าจะเป็นและสถิติ และกำหนดความสมดุลของเบี้ยประกันภัย การสำรอง และความคุ้มครอง) ตอบคำถามว่า "ความเสี่ยงนี้จะทำให้เราต้องเสียค่าใช้จ่ายโดยเฉลี่ยเท่าใด และเราจะชดเชยด้วยเบี้ยประกันภัยที่ยุติธรรมได้อย่างไร" นักคณิตศาสตร์ประกันภัย (ผู้เชี่ยวชาญที่มีความสามารถซึ่งเป็นผู้คำนวณและรับผิดชอบตามกฎหมาย) รวบรวมข้อมูลความเสียหาย แนวโน้ม และสมมติฐาน และกำหนดอัตราค่าไฟฟ้า (ระดับราคา) และข้อกำหนดทางเทคนิค (เงินที่กันไว้สำหรับการเรียกร้องในอนาคต) ปัญญาประดิษฐ์ (ซอฟต์แวร์ที่เรียนรู้รูปแบบจากข้อมูลและสร้างข้อความ คำอธิบาย และโครงร่าง) เป็นตัวช่วยที่ทรงพลังในงานวิเคราะห์หนักนี้: การอธิบายแนวคิด การสรุปข้อมูล การวิเคราะห์แบบร่าง การเสนอแนะโค้ดและสูตร แต่การตัดสินใจของนักคณิตศาสตร์ประกันภัยต้องลงนามและความรับผิดชอบ ปัญญาประดิษฐ์ไม่สามารถสร้างลายเซ็นนี้ได้ ในหน่วยนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีอธิบายและวิเคราะห์แนวคิดพื้นฐานทางคณิตศาสตร์ประกันภัยด้วยปัญญาประดิษฐ์ และวิธีการทดสอบผลลัพธ์โดยเทียบกับการคำนวณอิสระและหลักคณิตศาสตร์ประกันภัย

แนวคิดพื้นฐาน: ความถี่ ความเข้มข้น และความเพียงพอระดับพรีเมียม

แนวคิดสามประการเป็นแกนหลักของการกำหนดราคา:

• ความถี่ในการเรียกร้อง: จำนวนการเรียกร้องต่อกรมธรรม์ (หรือหน่วย) ในช่วงเวลาที่กำหนด เช่น หากมีการเคลมประกันรถยนต์ 1,000 กรมธรรม์ 45 ครั้งต่อปี ความถี่จะเป็น 0.045 (เช่น 4.5%)
• ระดับความรุนแรงของความเสียหาย: จำนวนเงินเฉลี่ยที่จ่ายต่อการเรียกร้อง หากจ่ายทั้งหมด 3,150,000 TL สำหรับความเสียหาย 45 รายการในพอร์ตโฟลิโอเดียวกัน ระดับความรุนแรงจะอยู่ที่ 70,000 TL
• ค่าเสียหายที่คาดหวัง (ค่าความเสี่ยง): ความถี่ × ความรุนแรง ในตัวอย่าง 0.045 × 70,000 = 3,150 TL นี่คือต้นทุนการสูญเสียที่แท้จริงที่คาดหวังต่อกรมธรรม์ เบี้ยประกันภัยขั้นต้นจะเกิดขึ้นเมื่อมีการบวกค่าใช้จ่าย ค่าคอมมิชชั่น และอัตรากำไร
• ความเพียงพอของเบี้ยประกันภัย: เบี้ยประกันที่เรียกเก็บจะเพียงพอที่จะครอบคลุมความเสียหายและค่าใช้จ่ายที่คาดหวังหรือไม่ โบนัสไม่เพียงพอทำให้บริษัทขาดทุน เบี้ยประกันภัยที่มากเกินไปทำให้เกิดราคาที่ไม่สามารถแข่งขันได้และไม่ยุติธรรม

AI มีประโยชน์อย่างมากในการอธิบายแนวคิดเหล่านี้ แยกสรุปความถี่/ความเข้มข้นออกจากชุดข้อมูล และสรุปขั้นตอนการวิเคราะห์ อย่างไรก็ตาม คุณต้องคำนวณผลลัพธ์ที่เป็นตัวเลขใหม่เสมอ

เคล็ดลับ: การให้ปัญญาประดิษฐ์อธิบายแนวคิดทางคณิตศาสตร์ประกันภัย "ด้วยตัวอย่างเชิงตัวเลข ราวกับอธิบายให้นักเรียนเกรด 10 ฟัง" มีประโยชน์มากทั้งในการฝึกอบรมเป็นทีมและในการอธิบายให้ลูกค้าฟัง แต่ตรวจสอบตัวเลข: แม้แต่การคูณแบบจำลองก็อาจผิดพลาดได้

ปัญญาประดิษฐ์ยืนอยู่ตรงไหนในหลักคณิตศาสตร์ประกันภัย

เส้นสีแดงในนักคณิตศาสตร์ประกันภัยมีความชัดเจน: อัตราภาษีขั้นสุดท้าย ข้อกำหนดทางเทคนิค และการตัดสินใจเรื่องความเพียงพอของเบี้ยประกันภัยเป็นความรับผิดชอบของนักคณิตศาสตร์ประกันภัยที่มีอำนาจ AI ช่วยในงานต่อไปนี้: การชี้แจงแนวคิด การสรุปข้อมูล โครงร่างการวิเคราะห์เชิงสำรวจ การแนะนำสูตร/รหัส ทำให้ข้อความผลลัพธ์สามารถอ่านได้ ไม่อาจกล่าวขั้นสุดท้ายในเรื่องต่อไปนี้ได้ คือ อนุมัติอัตราค่าไฟฟ้า ประกาศความเพียงพอของสำรอง ยอมรับสมมติฐานเป็นที่สิ้นสุด เนื่องจากการตัดสินใจเหล่านี้ส่งผลโดยตรงต่อทั้งสุขภาพทางการเงินของบริษัทและสิทธิของลูกค้าในราคาที่ยุติธรรม และอยู่ภายใต้กฎหมาย (SEDDK - กฎระเบียบด้านประกันภัยและบำนาญเอกชนและหน่วยงานกำกับดูแล)

ข้อควรพิจารณา: อัตราภาษีหรืออัตราที่แนะนำโดยปัญญาประดิษฐ์จะไม่ถูกเผยแพร่หากไม่มีการทดสอบคุณภาพข้อมูลและสมมติฐานโดยอิสระ สมมติฐานที่ไม่ถูกต้อง (เช่น การเพิกเฉยต่อผลกระทบของอัตราเงินเฟ้อ) อาจทำให้พอร์ตโฟลิโอทั้งหมดตกอยู่ในอันตราย

ทีละขั้นตอน: การวิเคราะห์แบบร่างตามหลักคณิตศาสตร์ประกันภัยที่สนับสนุนโดย AI

1. ไม่ระบุชื่อและระบุข้อมูล ไม่มีข้อมูลส่วนบุคคล ตัวเลขรวมเท่านั้น ระบุระยะเวลา พอร์ต และประเภทหลักประกัน
2. ชี้แจงแนวคิดและวิธีการ ขอให้ AI ร่างขั้นตอนการวิเคราะห์ความถี่/ความเข้ม
3. คำถามคุณภาพข้อมูล มีผลกระทบใดๆ จากข้อมูลที่ขาดหายไป ค่าผิดปกติ ระยะเวลาไม่ตรงกัน IBNR (ยังไม่ได้รายงานการอ้างสิทธิ์) หรือไม่?
4. เขียนสมมติฐานให้ชัดเจน อัตราเงินเฟ้อ แนวโน้ม ปัจจัยการพัฒนาขึ้นอยู่กับสมมติฐานอะไร
5. คำนวณผลลัพธ์อย่างอิสระ สร้างความถี่ ความเข้มข้น และความเสี่ยงระดับพรีเมียมด้วยสเปรดชีตของคุณเอง
6. ทดสอบและยืนยันตามหลักคณิตศาสตร์ประกันภัย นักคณิตศาสตร์ประกันภัยที่มีความสามารถจะประเมินและลงนามในแง่ของความเพียงพอของเบี้ยประกันภัย ความเป็นธรรม และกฎหมาย

มินิเคสสามอัน

กรณีที่ 1 – จับสมมติฐานที่ผิด ผู้ช่วยนักคณิตศาสตร์ประกันภัยได้รับร่างการวิเคราะห์จากปัญญาประดิษฐ์สำหรับอัตราค่าประกันภัยรถยนต์ ปัญญาประดิษฐ์รับความเสียหายโดยเฉลี่ยในช่วง 3 ปีที่ผ่านมาเป็น 62,000 TL และคำนวณค่าความเสี่ยง นักคณิตศาสตร์ประกันภัยตระหนักว่าความรุนแรงไม่ได้ถูกปรับตามอัตราเงินเฟ้อตามมูลค่าปัจจุบัน ด้วยค่าซ่อมรถยนต์ในปัจจุบัน ความรุนแรงอยู่ที่ประมาณ 89,000 ดอลลาร์ การแก้ไขนี้เพิ่มค่าความเสี่ยงขึ้น 43% หากไม่มีการควบคุมที่เป็นอิสระ อัตราภาษีก็จะไม่เพียงพออย่างยิ่ง

กรณีที่ 2 — การบิดเบือนค่าผิดปกติ ความเสียหายทั้งหมด 500 รายการในหนึ่งพอร์ตโฟลิโอดูเหมือนจะเป็น 40,000,000 TL; แต่ 22,000,000 TL มาจากความเสียหายจากไฟไหม้ครั้งใหญ่เพียงครั้งเดียว ปัญญาประดิษฐ์สรุปความรุนแรงโดยเฉลี่ยไว้ที่ 80,000 TL นักคณิตศาสตร์ประกันภัยประเมินความเสียหายใหญ่เดี่ยวนี้แยกกัน (เพราะไม่เกิดขึ้นทุกปี) ค่าเฉลี่ยของความเสียหาย "ปกติ" อยู่ที่ ~36,000 TL การแยกค่าผิดปกติทำให้อัตราภาษีศุลกากรเป็นจริง

กรณีที่ 3 — การตรวจสอบความยุติธรรม ในโครงการกำหนดราคาประกันสุขภาพ ปัญญาประดิษฐ์ทำให้กลุ่มอายุบางกลุ่มเพิ่มขึ้นสูงมาก นักคณิตศาสตร์ประกันภัยพบว่าคำแนะนำมาจากกลุ่มตัวอย่างเพียงเล็กน้อยและมีเสียงดังเท่านั้น (ข้อเรียกร้องจำนวนน้อย) มันไม่น่าเชื่อถือทางสถิติ นอกจากนี้ยังขัดต่อหลักการกำหนดราคาที่ยุติธรรมตามที่กฎหมายกำหนด นักคณิตศาสตร์ประกันภัยทำการคำนวณความน่าเชื่อถือโดยใช้ข้อมูลที่ครอบคลุมมากขึ้นก่อน จากนั้นจึงตัดสินใจ

ข้อความแจ้งที่สามารถคัดลอกได้สี่รายการ

1) คำอธิบายแนวคิด (สำหรับการฝึกอบรม/ลูกค้า):

ทำตัวเหมือนผู้สอนคณิตศาสตร์ประกันภัย อธิบายแนวคิดของ "ความถี่ในการสูญเสีย" "ความรุนแรงของความเสียหาย" และ "ค่าความเสี่ยง" ทีละขั้นตอนด้วยตัวอย่างตัวเลขที่ต่อเนื่องกัน (เช่น กรมธรรม์ 1,000 กรมธรรม์ การเรียกร้อง 45 ฉบับ การชำระทั้งหมด 3,150,000 TL) แสดงสูตรและผลลัพธ์ขั้นกลางในแต่ละขั้นตอน ใช้ภาษาที่เรียบง่ายและเข้าใจได้

2) โครงกระดูกร่างการวิเคราะห์:

ต่อไปนี้สรุปขั้นตอนของการวิเคราะห์ความถี่-ความรุนแรงสำหรับข้อมูลการเรียกร้องแบบรวม (โดยไม่มีข้อมูลส่วนบุคคล): [ระยะเวลา จำนวนกรมธรรม์ จำนวนการเรียกร้อง การชำระเงินทั้งหมด]ในแต่ละขั้นตอน: ระบุสิ่งที่คำนวณ สมมติฐานใดที่จำเป็น ความเสี่ยงต่อคุณภาพของข้อมูลที่มีอยู่ (ข้อมูลที่ขาดหายไป ค่าผิดปกติ IBNR อัตราเงินเฟ้อ) ฉันจะคำนวณผลลัพธ์ที่เป็นตัวเลขใหม่ คุณตั้งค่าวิธีการ

3) ผู้ถามคุณภาพข้อมูลและสมมติฐาน:

วิจารณ์การวิเคราะห์ร่างต่อไปนี้จากมุมมองของนักคณิตศาสตร์ประกันภัยอาวุโส:[วางร่าง] ถาม: มีการปรับความรุนแรงตามอัตราเงินเฟ้อหรือไม่? ค่าผิดปกติถูกลบออกหรือไม่? ตัวอย่างเชื่อถือได้หรือไม่? IBNR ถูกนำมาพิจารณาหรือไม่? สมมติฐานของแนวโน้มคืออะไร?ระบุจุดอ่อนแต่ละข้อภายใต้ "ความเสี่ยง" พร้อมข้อเสนอแนะสำหรับการแก้ไข

4) ลดความซับซ้อนของข้อความผลลัพธ์:

แปลงผลการวิเคราะห์ที่ได้รับการยืนยันต่อไปนี้เป็นบทสรุปผู้บริหารง่ายๆ สำหรับผู้จัดการที่ไม่ใช่นักคณิตศาสตร์ประกันภัย: [วางผลลัพธ์]อย่าเปลี่ยนตัวเลข เพิ่มตัวเลขใหม่ ระบุความไม่แน่นอนและสมมติฐานอย่างชัดเจน เพิ่มหมายเหตุ: "การตัดสินใจด้านภาษีขั้นสุดท้ายขึ้นอยู่กับการอนุมัติของนักคณิตศาสตร์ประกันภัยที่มีอำนาจ"

พรอมต์อ่อน / พรอมต์แรง

จุดอ่อน: "คำนวณเบี้ยประกันรถยนต์ด้วยข้อมูลนี้แล้วเขียนอัตราภาษี"

ปัญหา: ร้องขอภาษีโดยตรง (โซนสีแดง) ไม่มีสมมติฐาน ไม่มีคุณภาพของข้อมูล และไม่มีการตรวจสอบความถูกต้อง โมเดลนี้เหมาะกับอัตราที่ไม่น่าเชื่อถือจากข้อมูลที่มีสัญญาณรบกวน

แข็งแกร่ง: "ร่างขั้นตอนการวิเคราะห์ความเข้มความถี่ ระบุสมมติฐานและความเสี่ยงด้านคุณภาพข้อมูลในแต่ละขั้นตอน ฉันจะคำนวณผลลัพธ์เป็นตัวเลข อย่าตัดสินใจเรื่องภาษี"

ทำไมถึงดี: AI กำหนดวิธีการ นักคณิตศาสตร์ประกันภัยเป็นผู้คำนวณและตัดสินใจ สมมติฐานก็ปรากฏให้เห็น

แผนภูมิเปรียบเทียบ

ขั้นตอน

บทบาทของเอไอ

บทบาทนักคณิตศาสตร์ประกันภัย

ความเสี่ยง

คำอธิบายแนวคิด

อธิบายตัวอย่าง

ยืนยันความถูกต้อง

ตัวอย่างที่ผิด

สรุปข้อมูล

มวลรวม

ตรวจสอบแหล่งที่มา

การบิดเบือนที่ผิดปกติ

รายการสมมติฐาน

แนะนำ

ยอมรับ/ปฏิเสธ

สมมติฐานที่ขาดหายไป/ไม่ถูกต้อง

การคำนวณเบี้ยประกันภัยความเสี่ยง

สูตรร่าง

บัญชีอิสระ

ข้อผิดพลาดของบัญชี

การตัดสินใจด้านภาษี/ข้อกำหนด

—

ตัดสินใจและสัญญาณ

เบี้ยประกันภัยไม่เพียงพอ

ข้อผิดพลาดทั่วไป

• รับจำนวนปัญญาประดิษฐ์โดยตรง ตัวแบบยังสามารถทำให้การคูณ/การบวกไม่ถูกต้องได้ คำนวณแต่ละผลลัพธ์ใหม่
• ข้ามอัตราเงินเฟ้อและการแก้ไขแนวโน้ม การสร้างกำแพงภาษีโดยไม่นำความรุนแรงในอดีตมาสู่ปัจจุบันจะสร้างความเสียหายให้กับพอร์ตโฟลิโอ
• ผสมค่าผิดปกติกับค่าเฉลี่ย ความเสียหายสำคัญประการหนึ่งทำให้อัตราภาษีทั้งหมดเข้าใจผิด ประเมินแยกกัน
• อาศัยการสุ่มตัวอย่างขนาดเล็ก อัตราส่วนจากความเสียหายจำนวนเล็กน้อยนั้นไม่น่าเชื่อถือ จำเป็นต้องมีการคำนวณความน่าเชื่อถือทางเครดิต
• ละเลยความยุติธรรม เป็นการผิดกฎหมายที่จะเสนอการเลี้ยงดูกลุ่มอย่างไม่เป็นธรรมโดยพิจารณาจากสัญญาณรบกวนทางสถิติ

โดยสรุป

ในงานคณิตศาสตร์ประกันภัย ปัญญาประดิษฐ์จะอธิบายแนวคิด สรุปข้อมูล สรุปการวิเคราะห์ และแนะนำสูตร แต่ไม่ได้กำหนดอัตราค่าไฟฟ้า การจัดหา และความเพียงพอของเบี้ยประกันภัย ใช้แนวคิดเรื่องความถี่ ความรุนแรง และค่าความเสี่ยงอย่างถูกต้อง คุณภาพของข้อมูลคำถาม (ค่าผิดปกติ, IBNR, อัตราเงินเฟ้อ, ความน่าเชื่อถือของตัวอย่าง); คำนวณแต่ละตัวเลขอย่างอิสระ เขียนสมมติฐานให้ชัดเจน การตัดสินใจขั้นสุดท้ายเป็นความรับผิดชอบของนักคณิตศาสตร์ประกันภัยผู้มีอำนาจ และอยู่ภายใต้ข้อบังคับของ SEDDK

งานสมัคร

สร้างการสรุปความถี่และความรุนแรงด้วยปัญญาประดิษฐ์จากชุดข้อมูลความเสียหายที่คุณมี (เพื่อการทดสอบ แบบรวม) จากนั้นทำการคำนวณแบบเดียวกันด้วยตัวคุณเองในสเปรดชีต สังเกตความแตกต่างระหว่างผลลัพธ์ทั้งสอง หากมีความแตกต่างให้หาสาเหตุ (อัตราเงินเฟ้อ ค่าผิดปกติ การคูณผิด) วิจารณ์สมมติฐานของคุณด้วยพร้อมท์ #3 และระบุความเสี่ยงด้านคุณภาพข้อมูลอย่างน้อยสองรายการ

รายการตรวจสอบ

• [ ] ฉันใช้เฉพาะข้อมูลรวมที่ไม่ใช่ข้อมูลส่วนบุคคลเท่านั้น
• [ ] ฉันคำนวณความถี่ ความรุนแรง และค่าความเสี่ยงใหม่ด้วยตัวเอง
• [ ] ฉันใช้การแก้ไขอัตราเงินเฟ้อ/แนวโน้ม
• [ ] ฉันประเมินค่าผิดปกติแยกกัน
• [ ] ฉันตั้งคำถามถึงความน่าเชื่อถือของกลุ่มตัวอย่าง
• [ ] ฉันเขียนสมมติฐานไว้อย่างชัดเจน
• [ ] ฉันปล่อยให้การตัดสินใจด้านอัตราภาษี/ข้อกำหนดขั้นสุดท้ายเหลือเพียงการอนุมัติจากนักคณิตศาสตร์ประกันภัยที่มีอำนาจ