Mga nadagdag:
- Kakayahang ipaliwanag ang mga konsepto ng actuarial tulad ng dalas ng pagkawala, kalubhaan ng pinsala at kasapatan ng premium sa artificial intelligence at maghanda ng draft ng pagsusuri
- Kakayahang subukan ang output ng modelo ng pagpepresyo, kalidad ng data at mga pagpapalagay laban sa mga independiyenteng prinsipyo ng accounting at actuarial
- Kakayahang maunawaan na ang panghuling taripa at mga desisyon sa teknikal na probisyon ay pananagutan ng mga karampatang actuaries at ang artificial intelligence ay isang tool lamang ng suporta
Ang presyo ng insurance ay hindi isang pagkakataon; Ito ay kinakalkula sa matematika. Ang Actuary (ang larangan ng kadalubhasaan sa insurance na sumusukat sa panganib na may probabilidad at mga istatistika at nagtatatag ng balanse ng premium, probisyon at coverage) ay sumasagot sa tanong na "ano ang karaniwang halaga ng panganib na ito sa atin at paano natin ito masasakop ng patas na premium?" Pinagsasama-sama ng actuary (ang karampatang eksperto na gumagawa ng kalkulasyong ito at legal na responsable) ang data ng pinsala, mga uso at pagpapalagay at tinutukoy ang taripa (skala ng presyo) at mga teknikal na probisyon (pera na nakalaan para sa mga paghahabol sa hinaharap). Ang artificial intelligence (software na natututo ng mga pattern mula sa data at bumubuo ng teksto, mga paglalarawan, at mga balangkas) ay isang makapangyarihang katulong sa mabigat na gawaing analitikal na ito: pagpapaliwanag ng mga konsepto, pagbubuod ng data, pag-draft ng pagsusuri, pagmumungkahi ng code at formula. Ngunit ang actuarial na desisyon ay may pirma at responsibilidad; Hindi maaaring gawin ng artificial intelligence ang lagdang ito. Sa yunit na ito, matututunan mo kung paano ipaliwanag at suriin ang mga pangunahing konsepto ng actuarial gamit ang artificial intelligence at kung paano subukan ang output laban sa mga independiyenteng kalkulasyon at mga prinsipyo ng actuarial.
Pangunahing konsepto: Dalas, intensity at premium na kasapatan
Tatlong konsepto ang bumubuo sa backbone ng pagpepresyo:
- Dalas ng pag-claim: Ang bilang ng mga claim sa bawat patakaran (o yunit) sa isang partikular na panahon. Halimbawa, kung mayroong 45 na claim bawat taon sa 1,000 na mga patakaran sa insurance ng kotse, ang dalas ay 0.045 (ibig sabihin, 4.5%).
- Labis ng pinsala: Average na halagang binayaran sa bawat claim. Kung ang kabuuang 3,150,000 TL ay binayaran para sa 45 na pinsala sa parehong portfolio, ang kalubhaan ay 70,000 TL.
- Inaasahang gastos sa pinsala (premyo sa peligro): Dalas × kalubhaan. Sa halimbawa, 0.045 × 70,000 = 3,150 TL. Ito ang inaasahang purong gastos sa pagkawala bawat patakaran; Ang gross premium ay nabuo kapag ang mga gastos, komisyon at profit margin ay idinagdag.
- Kasapatan ng premium: Kung ang nakolektang premium ay sapat upang masakop ang mga inaasahang pinsala at gastos. Ang hindi sapat na bonus ay naglalagay sa kumpanya sa pagkalugi; Ang sobrang premium ay lumilikha ng hindi mapagkumpitensya at hindi patas na pagpepresyo.
Napaka-kapaki-pakinabang ng AI sa pagpapaliwanag ng mga konseptong ito, pagkuha ng buod ng dalas/intensity mula sa isang set ng data, at pagbalangkas ng mga hakbang sa pagsusuri. Gayunpaman, dapat mong palaging kalkulahin ang numerical na resulta.
Tip: Ang pagkakaroon ng artificial intelligence na nagpapaliwanag ng isang actuarial na konsepto "na may numerical na halimbawa, na parang ipinapaliwanag ito sa isang mag-aaral sa ika-10 baitang" ay lubhang kapaki-pakinabang sa pagsasanay ng koponan at sa pagpapaliwanag nito sa customer. Ngunit suriin ang numero: kahit na ang pagpaparami ng modelo ay maaaring magkamali.
Saan nakatayo ang artificial intelligence sa actuarial
Ang pulang linya sa actuary ay malinaw: ang huling taripa, teknikal na probisyon at premium na kasapatan na desisyon ay responsibilidad ng karampatang actuary. Tumutulong ang AI sa mga sumusunod na gawain: paglilinaw ng konsepto, buod ng data, outline ng pagsusuri sa paggalugad, mungkahi ng formula/code, ginagawang nababasa ang resultang teksto. Hindi ito maaaring magkaroon ng pinal na salita sa mga sumusunod na usapin: pag-apruba sa taripa, pagdedeklara ng kasapatan ng probisyon, pagtanggap ng mga pagpapalagay bilang pinal. Dahil ang mga desisyong ito ay direktang nakakaapekto sa kalusugan sa pananalapi ng kumpanya at sa karapatan ng customer sa isang patas na presyo at napapailalim sa batas (SEDDK - Insurance at Private Pension Regulation and Supervision Agency regulations).
Pansin: Ang taripa o rate na iminumungkahi ng artificial intelligence ay hindi kailanman maipa-publish nang walang independiyenteng pagsubok sa kalidad at pagpapalagay ng data. Ang isang maling palagay (hal. hindi papansin ang epekto ng inflation) ay maaaring maglagay sa buong portfolio sa paraan ng pinsala.
Hakbang-hakbang: Mag-draft ng actuarial analysis na suportado ng AI
- I-anonymize at tukuyin ang data. Walang personal na data; pinagsama-samang mga numero lamang. Tukuyin ang panahon, portfolio at uri ng collateral.
- Linawin ang konsepto at pamamaraan. Hilingin sa AI na balangkasin ang mga hakbang ng pagsusuri sa dalas/intensity.
- Tanong kalidad ng data. Mayroon bang anumang mga epekto ng nawawalang data, outlier, hindi pagkakatugma ng panahon, IBNR (hindi pa naiulat ang mga claim)?
- Isulat nang malinaw ang mga pagpapalagay. Sa anong palagay nakabatay ang inflation, trend, development factors?
- Kalkulahin ang resulta nang nakapag-iisa. I-reproduce ang frequency, intensity at risk premium gamit ang sarili mong spreadsheet.
- Subukan at kumpirmahin gamit ang prinsipyo ng actuarial. Ang isang karampatang actuary ay nagsusuri at pumipirma sa mga tuntunin ng kasapatan sa premium, pagiging patas at batas.
tatlong mini case
Kaso 1 — Pagkuha ng maling palagay. Isang assistant actuary ang nakatanggap ng draft analysis mula sa artificial intelligence para sa automobile insurance tariff. Kinuha ng artificial intelligence ang average na kalubhaan ng pinsala sa nakalipas na 3 taon bilang 62,000 TL at kinakalkula ang premium ng panganib. Napagtanto ng actuary na ang karahasan ay hindi naayos para sa inflation sa kasalukuyang halaga: sa kasalukuyang mga gastos sa pagkumpuni ng sasakyan, ang karahasan ay aktwal na ~$89,000. Ang pagwawasto na ito ay nagpapataas ng risk premium ng 43%. Kung walang independiyenteng kontrol, ang taripa ay magiging seryosong hindi sapat.
Kaso 2 — Distortion ng outlier. Ang kabuuang 500 pinsala sa isang portfolio ay lumalabas na 40,000,000 TL; ngunit 22,000,000 TL nito ay mula sa isang malaking pinsala sa sunog. Binuod ng artipisyal na katalinuhan ang karaniwang karahasan bilang 80,000 TL. Hiwalay na sinuri ng actuary ang nag-iisang malaking pinsalang ito (dahil hindi ito umuulit bawat taon); Ang average ng "normal" na pinsala ay ~36,000 TL. Ang paghihiwalay sa outlier ay naging makatotohanan ang taripa.
Kaso 3 — Pagsusuri ng hustisya. Sa isang proyekto sa pagpepresyo ng health insurance, nag-aalok ang artificial intelligence ng napakataas na pagtaas sa isang partikular na pangkat ng edad. Nalaman ng actuary na ang rekomendasyon ay nagmula lamang sa isang maliit at maingay na sample (maliit na bilang ng mga claim); Hindi ito maaasahan sa istatistika. Bukod dito, labag ito sa prinsipyo ng patas na pagpepresyo na iniaatas ng batas. Ang actuary ay unang gumawa ng isang pagkalkula ng pagiging maaasahan na may mas malawak na data at pagkatapos ay gumawa ng isang desisyon.
Apat na makokopya na prompt
1) Pagpapaliwanag ng konsepto (para sa pagsasanay/customer):
Kumilos na parang actuarial instructor. Ipaliwanag ang mga konsepto ng "dalas ng pagkawala", "kalubhaan ng pinsala" at "premyum sa peligro" nang sunud-sunod na may isang magkakasunod na halimbawang numero (hal. 1,000 na patakaran, 45 na claim, 3,150,000 TL na kabuuang bayad). Ipakita ang formula at intermediate na resulta sa bawat hakbang. Gumamit ng simple at naiintindihan na wika.
2) Pagsusuri ng draft skeleton:
Binabalangkas ng sumusunod ang mga hakbang ng pagsusuri sa dalas ng kalubhaan para sa pinagsama-samang data ng mga claim (nang walang personal na data): [panahon, bilang ng mga patakaran, bilang ng mga claim, kabuuang pagbabayad]Sa bawat hakbang: tukuyin kung ano ang kinakalkula, anong mga pagpapalagay ang kinakailangan, anong panganib ng kalidad ng data ang umiiral (nawawalang data, outlier, IBNR, inflation). Kakalkulahin ko muli ang numerical na resulta; i-set up mo ang pamamaraan.
3) Nagtatanong sa kalidad ng data at pagpapalagay:
I-critique ang sumusunod na draft analysis mula sa pananaw ng isang senior actuary:[paste draft]Itanong: Naayos na ba ang karahasan para sa inflation? Inalis ba ang mga outlier? Maaasahan ba ang sample? Isinasaalang-alang ba ang IBNR? Ano ang pagpapalagay ng trend? Ilista ang bawat kahinaan sa ilalim ng "RISK" na may mungkahi para sa pagwawasto.
4) Pinasimple ang teksto ng resulta:
I-convert ang sumusunod na na-verify na resulta ng pagsusuri sa isang simpleng executive summary para sa isang manager na hindi isang actuary: [i-paste ang resulta]Huwag magpalit ng mga numero, magdagdag ng mga bagong numero. Malinaw na nagsasaad ng mga kawalan ng katiyakan at pagpapalagay. Magdagdag ng tala: "Ang huling desisyon sa taripa ay napapailalim sa pag-apruba ng karampatang actuary."
Mahinang prompt / Malakas na prompt
Mahina: "Kalkulahin ang premium ng insurance ng kotse gamit ang data na ito at isulat ang taripa."
Problema: Direktang taripa (red zone) hiniling; walang mga pagpapalagay, walang kalidad ng data at walang pagpapatunay. Ang modelo ay umaangkop sa hindi maaasahang rate mula sa maingay na data.
Strong: "I-draft ang mga hakbang ng frequency-intensity analysis; tukuyin ang pagpapalagay at panganib sa kalidad ng data sa bawat hakbang. Kakalkulahin ko ang numerical na resulta. Huwag gumawa ng desisyon sa taripa."
Bakit ito maganda: Itinatag ng AI ang pamamaraan, pinapanatili ng actuary ang kalkulasyon at desisyon; nagiging nakikita ang mga pagpapalagay.
tsart ng paghahambing
hakbang
tungkulin ng AI
Tungkulin ng actuary
Panganib
Pagpapaliwanag ng konsepto
Nagpapaliwanag, mga halimbawa
Kinukumpirma ang katumpakan
maling halimbawa
Buod ng data
mga pinagsama-samang
Sinusuri ang pinagmulan
Outlier pagbaluktot
Listahan ng mga pagpapalagay
Inirerekomenda
tanggapin/tanggihan
Nawawala/maling palagay
Pagkalkula ng premium ng panganib
draft formula
Mga independiyenteng account
Error sa account
Desisyon sa taripa/probisyon
—
Nagpapasya at mga palatandaan
Hindi sapat na premium
Mga karaniwang pagkakamali
- Direktang pagkuha ng bilang ng artificial intelligence. Ang modelo ay maaari pang gumawa ng multiplikasyon/pagdaragdag na hindi tumpak; muling kalkulahin ang bawat resulta.
- Nilaktawan ang inflation at pagwawasto ng trend. Ang pagtatatag ng mga taripa nang hindi dinadala ang nakaraang karahasan sa kasalukuyan ay makakasira sa portfolio.
- Ang paghahalo ng outlier sa mean. Isang malaking pinsala ang nanligaw sa buong taripa; Magsuri nang hiwalay.
- Umaasa sa maliit na sampling. Ang ratio mula sa isang maliit na bilang ng mga pinsala ay hindi maaasahan; Kinakailangan ang kalkulasyon sa pagiging creditworthiness.
- Hindi pinapansin ang hustisya. Labag sa batas na mag-alok ng hindi patas na pagtaas sa isang grupo batay sa istatistikal na ingay.
Sa buod
Sa aktuarial na gawain, ang artificial intelligence ay nagpapaliwanag ng mga konsepto, nagbubuod ng data, nagbabalangkas ng pagsusuri at nagmumungkahi ng mga formula; ngunit hindi ito nagpapasya sa taripa, probisyon at kasapatan sa premium. Gamitin nang tama ang mga konsepto ng dalas, intensity at risk premium; kalidad ng data ng tanong (outlier, IBNR, inflation, sample na pagiging maaasahan); kalkulahin ang bawat numero nang nakapag-iisa; Isulat nang malinaw ang mga pagpapalagay. Ang pinal na desisyon ay responsibilidad ng karampatang actuary at napapailalim sa mga regulasyon ng SEDDK.
Gawain ng aplikasyon
Bumuo ng buod ng dalas at kalubhaan gamit ang artificial intelligence mula sa set ng data ng pinsala na mayroon ka (para sa mga layunin ng pagsubok, pinagsama-sama). Pagkatapos ay gawin ang parehong pagkalkula sa iyong sarili sa isang spreadsheet. Pansinin ang pagkakaiba sa pagitan ng dalawang resulta; Kung may pagkakaiba, hanapin ang dahilan (inflation, outlier, maling multiplikasyon). Punahin ang iyong mga pagpapalagay gamit ang prompt #3 at tukuyin ang hindi bababa sa dalawang panganib sa kalidad ng data.
checklist
- [ ] Ginamit ko lang ang pinagsama-samang, hindi personal na data.
- [ ] Ako mismo ang nagkalkula ng frequency, intensity at risk premium.
- [ ] Naglapat ako ng inflation/trend correction.
- [ ] Sinuri ko ang mga outlier nang hiwalay.
- [ ] Kinuwestiyon ko ang pagiging maaasahan ng sample.
- [ ] Isinulat ko nang malinaw ang mga pagpapalagay.
- [ ] Ipinaubaya ko ang pinal na desisyon sa taripa/probisyon sa karampatang pag-apruba ng actuary.