หน่วย
1. ปัญญาประดิษฐ์เบื้องต้นในวิทยาศาสตร์คณิตศาสตร์ประกันภัย: บทบาท ขอบเขต การรับรองความถูกต้อง และความเป็นส่วนตัว 2. การสร้างแบบจำลองความเสียหาย: การเลือกปฏิบัติความถี่-ความรุนแรงและการวิเคราะห์ที่รองรับปัญญาประดิษฐ์ 3. บัญชีสำรอง (จัดเตรียม): การตรวจสอบกับ IBNR, Chain Ladder และปัญญาประดิษฐ์ 4. ราคาและการจัดประเภทความเสี่ยง: GLM, ภาษีศุลกากรและปัญญาประดิษฐ์ 5. บัญชีชีวิตและเกษียณอายุ: การเสียชีวิต เงินรายปี และความรับผิด 6. การเตรียมข้อมูลและวิศวกรรมคุณลักษณะ: การจัดการข้อมูลคณิตศาสตร์ประกันภัยด้วยปัญญาประดิษฐ์ 7. การวิเคราะห์สถานการณ์และการทดสอบความเครียด: การจัดการความไม่แน่นอน 8. การละลาย II ความเพียงพอของเงินทุนและการตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลอง 9. การรายงานและการสื่อสาร: รายงานนักคณิตศาสตร์ประกันภัย การนำเสนอของฝ่ายบริหาร และภาษาด้านกฎระเบียบ 10. จริยธรรม การเลือกปฏิบัติ การรักษาความลับ และความรับผิดชอบต่อวิชาชีพ 11. ขั้นตอนการทำงานด้านคณิตศาสตร์ประกันภัยแบบครบวงจร การบูรณาการ AI และการพิสูจน์อนาคต
หน่วย 11 / 11

ขั้นตอนการทำงานด้านคณิตศาสตร์ประกันภัยแบบครบวงจร การบูรณาการ AI และการพิสูจน์อนาคต

กำไร:

  • ความสามารถในการออกแบบขั้นตอนการทำงานของนักคณิตศาสตร์ประกันภัยทั้งหมดเป็นกระบวนการแบบ end-to-end ที่สนับสนุนโดยปัญญาประดิษฐ์ ตั้งแต่การป้อนข้อมูลไปจนถึงรายงานที่ลงนามขั้นสุดท้าย
  • ความสามารถในการสร้างการควบคุมเวอร์ชัน เส้นทางการตรวจสอบ และวินัยในการทำซ้ำ เมื่อรวมเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์เข้ากับขั้นตอนการทำงาน
  • ความสามารถในการเข้าใจว่าวิชาชีพคณิตศาสตร์ประกันภัยมีการเปลี่ยนแปลงอย่างไรในยุคของปัญญาประดิษฐ์ และวางแผนการพัฒนาทักษะและความรับผิดชอบทางวิชาชีพของตนเอง

การสอบโมดูล

1. นักคณิตศาสตร์ประกันภัยถาม AI ว่า "ปีที่แล้วพอร์ตโฟลิโอของเราสูญเสียบ่อยเพียงใด" โดยไม่ต้องให้ข้อมูลนโยบาย เขาถาม และนางแบบก็ให้ตัวเลขที่มั่นใจ สถานการณ์นี้เป็นตัวอย่างความเสี่ยงใดมากที่สุด

  • A) อาการประสาทหลอน: โมเดลจะสร้างตัวเลขที่สร้างขึ้นโดยไม่ต้องเข้าถึงข้อมูล ✔
  • B) การติดตั้งมากเกินไป
  • ค) การรั่วไหลของข้อมูล
  • D) การปรับปรุงอัตราการตาย

คำอธิบาย: เมื่อไม่มีการให้ข้อมูลแก่โมเดล จำนวนที่สร้างขึ้นคือภาพหลอน ซึ่งเป็นเอาต์พุตที่คล่องแต่สร้างขึ้นซึ่งไม่ได้ขึ้นอยู่กับข้อมูลจริง ผลลัพธ์ที่เป็นตัวเลข เช่น ความถี่ ควรคำนวณจากข้อมูลของสถาบันเสมอ

2. อะไรคือสาเหตุหลักของความแตกต่างระหว่าง "ความถี่" และ "ความรุนแรง" ในการสร้างแบบจำลองความเสียหาย

  • ก) เนื่องจากกฎหมายห้ามไม่ให้มีการสร้างแบบจำลองความถี่และความเข้มข้นร่วมกัน
  • ข) เพราะใช้ได้กับประกันชีวิตเท่านั้น
  • C) ความถี่และความเข้มข้นเป็นไปตามการแจกแจงที่แตกต่างกัน การสร้างแบบจำลองแยกจากกันและรวมเข้าด้วยกันจะคาดการณ์ความเสียหายทั้งหมดได้แม่นยำยิ่งขึ้น ✔
  • D) เนื่องจากความถี่และความเข้มจะใช้ค่าเดียวกันเสมอ จึงเพียงพอที่จะคำนวณค่าใดค่าหนึ่งจากค่าเหล่านี้

คำอธิบาย: จำนวนความเสียหาย (ความถี่) และจำนวนต่อความเสียหาย (ความรุนแรง) มีพฤติกรรมและการแจกแจงความน่าจะเป็นที่แตกต่างกัน ความเสียหายทั้งหมด (ค่าความเสี่ยง) ได้มาจากการสร้างแบบจำลองและการคูณแยกกัน ความแตกต่างนี้ทำให้สามารถทำนายทั้งสองอย่างได้แม่นยำยิ่งขึ้น

3. เทียบเท่า IBNR หมายถึงอะไร?

  • ก) กองทุนกฎหมายจัดสรรเพื่อขอคืนเบี้ยประกันภัย
  • B) เงินสำรองค่าเสียหายที่เกิดขึ้นแต่ยังไม่ได้รายงาน✔
  • ค) ค่าคอมมิชชั่นที่จะได้รับจากบริษัทประกันภัยต่อ
  • D) ยอดรวมของความเสียหายที่ชำระแล้วและปิดแล้ว

คำอธิบาย: IBNR (เกิดขึ้นแต่ไม่ได้รายงาน) คือข้อกำหนดที่กันไว้สำหรับต้นทุนความเสียหายในอนาคตที่เกิดขึ้นแต่ยังไม่ได้รายงานต่อบริษัท ประเมินด้วยวิธีต่างๆ เช่น บันไดลูกโซ่

4. การใช้ "ปัจจัยการพัฒนา" ในวิธี chain-ladder คืออะไร?

  • ก) อัพเดทเบี้ยประกันภัยตามอัตราเงินเฟ้อ
  • B) แบ่งจำนวนกรมธรรม์ตามปี
  • C) คำนวณความต้องการเงินทุนโดยตรง
  • D) ใช้เพื่อทำนายความเสียหายขั้นสุดท้ายโดยระบุอัตราการเติบโตของความเสียหายสะสมจากช่วงการพัฒนาหนึ่งไปยังอีกช่วงหนึ่ง ✔

คำอธิบาย: ปัจจัยการเติบโตบ่งชี้จำนวนความเสียหายสะสมของระยะเวลาความเสียหายที่เพิ่มขึ้นจากหนึ่งปีของการพัฒนาไปสู่ปีถัดไป การใช้ปัจจัยเหล่านี้ จะประเมินความเสียหายขั้นสุดท้ายของระยะที่ยังไม่บรรลุนิติภาวะ

5. เหตุใด GLM (โมเดลเชิงเส้นทั่วไป) จึงถูกนำมาใช้ในการกำหนดราคาอย่างกว้างขวางในนักคณิตศาสตร์ประกันภัย?

  • A) Because it always gives the highest prediction accuracy
  • B) เนื่องจากค่าสัมประสิทธิ์สามารถตีความได้ จึงสามารถอธิบายผลกระทบของปัจจัยเสี่ยงต่อเบี้ยประกันภัยได้อย่างโปร่งใส ✔
  • C) เพราะมันทำงานได้โดยไม่ต้องใช้ข้อมูล
  • D) เนื่องจากกฎหมายอนุญาตเฉพาะ GLM เท่านั้น

คำอธิบาย: GLM แสดงผลกระทบของปัจจัยเสี่ยงแต่ละอย่างต่อเบี้ยประกันภัยอย่างโปร่งใส เนื่องจากค่าสัมประสิทธิ์ของปัจจัยสามารถตีความได้ นี่เป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญในแง่ของกฎหมาย การตรวจสอบ และลักษณะงาน

6. ค่า qx บนตารางมรณะบ่งบอกถึงอะไร?

  • A) ความน่าจะเป็นของบุคคลที่มีอายุ x เสียชีวิตภายในหนึ่งปี ✔
  • B) รวมเบี้ยประกันภัยที่ชำระจนถึงอายุ x
  • C) มูลค่าปัจจุบันของเงินงวด x ปี
  • D) Technical interest rate

คำอธิบาย: qx คือความน่าจะเป็นที่บุคคลที่มีอายุครบ x จะเสียชีวิตภายในหนึ่งปี เป็นข้อมูลพื้นฐานของบัญชีประกันชีวิตและบัญชีเกษียณอายุ ความน่าจะเป็นของการอยู่รอดหาได้จาก px = 1 - qx

7. การเพิ่มอัตราดอกเบี้ยทางเทคนิค (ส่วนลด) ในบัญชีเงินงวดส่งผลต่อมูลค่าปัจจุบันของการชำระเงินในอนาคตอย่างไร

  • A) เพิ่มมูลค่าปัจจุบัน
  • B) มันไม่ส่งผลกระทบเลย
  • C) ลดมูลค่าปัจจุบัน✔
  • D) มันเปลี่ยนแค่การตายเท่านั้น

คำอธิบาย: เมื่ออัตราคิดลดเพิ่มขึ้น มูลค่าปัจจุบันของการชำระเงินในอนาคตจะลดลงเนื่องจากมูลค่าตามเวลาของเงินมีการใช้อย่างเข้มงวดมากขึ้น ดังนั้นสมมติฐานด้านดอกเบี้ยจึงส่งผลโดยตรงต่อมูลค่าหนี้สินและได้รับการคัดเลือกอย่างระมัดระวัง

8. "การรั่วไหลของข้อมูล" มีความหมายว่าอย่างไรในด้านวิศวกรรมฟีเจอร์

  • ก) การจัดเก็บข้อมูลโดยไม่มีการเข้ารหัส
  • B) การเติมค่าที่หายไปด้วยค่าเฉลี่ย
  • C) ไม่สำรองข้อมูล
  • D) ข้อมูลที่ไม่มีอยู่จริงในขณะที่คาดการณ์ถูกผสมลงในแบบจำลอง และทำให้ประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นจนทำให้เข้าใจผิด ✔

คำอธิบาย: ข้อมูลรั่วไหลคือการนำข้อมูลเข้าสู่แบบจำลองที่ไม่มีอยู่จริงในขณะที่คาดการณ์ (เช่น ตัวแปรที่มีอนาคต) สิ่งนี้จะทำให้ประสิทธิภาพการทดสอบสูงเกินความเป็นจริง และทำให้แบบจำลองล้มเหลวในโลกแห่งความเป็นจริง

9. การจำลองมอนติคาร์โลให้อะไรแก่นักคณิตศาสตร์ประกันภัยเป็นหลัก?

  • A) ลดผลลัพธ์ให้เป็นตัวเลขเดียวและแม่นยำ
  • B) ช่วยให้เห็นการกระจายความน่าจะเป็นและความเสี่ยงท้ายของผลลัพธ์โดยการสร้างสถานการณ์สุ่มจำนวนมาก ✔
  • C) ให้การคาดการณ์ที่แม่นยำโดยไม่จำเป็นต้องใช้ข้อมูลในอดีต
  • D) เขียนข้อความกฎหมายโดยอัตโนมัติ

คำอธิบาย: มอนติคาร์โลจำลองสถานการณ์สุ่มซ้ำหลายครั้งเพื่อให้ผลลัพธ์ถูกมองว่าเป็นการแจกแจงความน่าจะเป็น (เช่น ความเสี่ยงด้านท้าย ระดับ 99.5%) แทนที่จะเป็นจุดเดียว เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการระบุปริมาณความไม่แน่นอน

10. SCR (Requirement Capital Requirement) หมายถึงอะไรภายในกรอบการทำงานของ Solvency II

  • ก) รายได้เบี้ยประกันภัยรายปีรวม
  • B) รวมค่าเสียหายที่ชำระแล้ว
  • C) ความต้องการเงินทุนที่จะถือไว้เพื่อรองรับการขาดทุนหนึ่งปีที่ระดับความเชื่อมั่น 99.5% ✔
  • ง) อัตราค่านายหน้าประกันภัยต่อ

Explanation: SCR is the capital requirement that the company must maintain in order to meet its obligations within one year at a 99.5% confidence level (in a worst case scenario that will occur approximately once in 200 years). เป็นตัวชี้วัดสำคัญในความยืดหยุ่นทางการเงินของบริษัทประกันภัย

11. "การเลือกปฏิบัติทางอ้อม" เกิดขึ้นได้อย่างไรในรูปแบบการกำหนดราคาที่ผลิตโดยปัญญาประดิษฐ์

  • A) ตัวแปรพร็อกซีที่เกี่ยวข้องกับตัวแปรต้องห้ามทางอ้อมมีผลกระทบในการเลือกปฏิบัติเหมือนกัน ✔
  • B) โมเดลใช้ข้อมูลน้อยเกินไป
  • C) การตั้งเบี้ยประกันให้สูง
  • D) การเลือกความสนใจทางเทคนิคต่ำ

คำอธิบาย: แม้ว่าตัวแปรต้องห้าม (เช่น ชาติพันธุ์) จะถูกลบออกจากแบบจำลอง ตัวแปรตัวแทนที่เกี่ยวข้องอย่างมาก (เช่น ย่านใกล้เคียง/รหัสไปรษณีย์) อาจส่งผลทางอ้อมต่อการเลือกปฏิบัติเช่นเดียวกัน Therefore, the model needs to be inspected not only for explicit but also for indirect discrimination.

12. กฎความเป็นส่วนตัวขั้นพื้นฐานคืออะไรเมื่อวิเคราะห์นโยบายและข้อมูลการเรียกร้องด้วยเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ที่เปิดเผยต่อสาธารณะ?

  • ก) หากข้อมูลมีขนาดเล็ก ก็ไม่จำเป็นต้องเปิดเผยตัวตน
  • ข) แค่เปลี่ยนชื่อก็เพียงพอแล้วทุกกรณี
  • C) หากข้อมูลถูกเข้ารหัส ก็สามารถอัปโหลดไปยังยานพาหนะใดก็ได้
  • D) ปิดบังข้อมูลส่วนบุคคล/ส่วนตัว ห้ามเปิดเผยข้อมูลที่ไม่จำเป็น และเลือกเครื่องมือที่ปลอดภัย/เป็นสถาบัน ✔

คำอธิบาย: ข้อมูลส่วนบุคคลและข้อมูลพิเศษ (TR ID, ชื่อ, การวินิจฉัย, โปรโตคอล) ไม่ควรเปิดเผยชื่อก่อนแบ่งปัน หากเป็นไปได้ ควรเลือกใช้เครื่องมือขององค์กรที่มีสัญญาการประมวลผลข้อมูลที่ไม่ใช้ข้อมูลในการฝึกโมเดล KVKK ต้องการสิ่งนี้

13. เหตุใดนักคณิตศาสตร์ประกันภัยจึงเปรียบเทียบบันไดแบบโซ่กับวิธี Bornhuetter-Ferguson (BF) มักจะชอบ BF สำหรับช่วงความเสียหายที่ยังไม่สมบูรณ์ (ใหม่)

  • A) เนื่องจาก BF มีผลบังคับใช้ตามกฎหมาย
  • B) เนื่องจาก BF ไม่ต้องการข้อมูล
  • C) ในช่วงเวลาใหม่ ปัจจัยแบบบันไดลูกโซ่มีความผันผวนมาก BF ให้การทำนายที่เสถียรยิ่งขึ้นโดยใช้อัตราความเสียหายที่คาดหวัง ✔
  • D) เพราะบันไดลูกโซ่ใช้ได้กับประกันชีวิตเท่านั้น

คำอธิบาย: เนื่องจากความเสียหายเกิดขึ้นน้อยมากในช่วงเวลาใหม่ ปัจจัยการพัฒนาแลดเดอร์ลูกโซ่จึงมีความอ่อนไหวอย่างมากและผันผวนต่อความผันผวนเล็กน้อย BF ทำให้ความผันผวนนี้ราบรื่นขึ้นโดยใช้ข้อมูลอัตราการสูญเสียที่คาดหวัง (นิรนัย) และให้การคาดการณ์ที่มีเสถียรภาพมากขึ้น

14. อะไรคือปัญหาหลักหากนักคณิตศาสตร์ประกันภัยลงนามในบัญชีสำรองที่สร้างโดย AI โดยตรงและส่งไปยังหน่วยงานกำกับดูแล?

  • ก) ความรับผิดชอบและการอนุมัติขั้นสุดท้ายขึ้นอยู่กับนักคณิตศาสตร์ประกันภัย การลงนามในสิ่งพิมพ์ที่ไม่ผ่านการตรวจสอบไม่ได้ช่วยลดความเสี่ยงทางวิชาชีพและทางกฎหมาย ✔
  • B) ผลลัพธ์ของปัญญาประดิษฐ์นั้นไม่ถูกต้องเสมอและไม่ควรใช้
  • C) หน่วยงานกำกับดูแลได้สั่งห้ามการใช้ปัญญาประดิษฐ์โดยสิ้นเชิง
  • D) เอาต์พุตปัญญาประดิษฐ์ไม่จำเป็นต้องมีลายเซ็น

คำอธิบาย: เอาต์พุต AI เป็นแบบร่าง; ความรับผิดชอบในการเลือกวิธีการ สมมติฐาน และตัวเลขสุดท้ายจะขึ้นอยู่กับนักคณิตศาสตร์ประกันภัยที่ลงนาม การลงนามในผลงานที่ไม่ได้รับการตรวจสอบมีความเสี่ยงพอๆ กับการเผยแพร่รายงานที่ไม่ได้ลงนาม และไม่ได้ขจัดความรับผิดทางวิชาชีพ/ทางกฎหมาย