Прибуток:
- Можливість визначити, де в актуарному робочому процесі (підготовка даних, генерація коду, складання звіту, інтерпретація сценаріїв) штучний інтелект економить реальний час і чому такі рішення, як премія/забезпечення/капітал, залишаються компетентному актуарію, залежно від рівня ризику завдання.
- Здатність застосовувати дисципліну, яка перевіряє кожен результат штучного інтелекту за допомогою етапів зв’язування його з процедурним джерелом, незалежного перерахунку та тестування за допомогою актуарного обґрунтування.
- Знеособлення даних про політику, пошкодження та стан здоров’я в рамках KVKK/конфіденційності та набуття звички обирати безпечні транспортні засоби, які не використовують дані під час навчання моделей
У страховій чи пенсійній компанії щомісяця видають сотні номерів майбутнього: скільки премії ми повинні платити за цю групу полісів? скільки минулого збитку ще не було повідомлено; Яка вартість тих пенсій, які ми будемо виплачувати сьогодні через 30 років? Якщо настане поганий рік, чи виживе компанія? Професія, яка дає відповіді на всі ці запитання, — актуарій. Актуарій – це спеціаліст, який вимірює, оцінює та звітує про страхові та пенсійні ризики, використовуючи ймовірність, статистику та фінансову математику; Кожна цифра, яку він видає, безпосередньо впливає на фінансовий баланс компанії, права страхувальника та довіру аудитора. Ось тут і вступає в гру штучний інтелект.
Штучний інтелект (штучний інтелект або скорочено AI — комп’ютерні системи, які можуть генерувати текст, писати код, розпізнавати шаблони та узагальнювати дані, як люди) скорочує повторювані та трудомісткі частини актуарної роботи до хвилин: написання коду очищення даних, переклад облікового запису на Python, складання актуарного звіту, пояснення складного розподілу простою мовою. Однак той самий штучний інтелект також може скласти впевнене число, наприклад «частота вашої шкоди становить 8 відсотків», навіть не побачивши ваших даних. Перший блок цього модуля не є вступом до програмного забезпечення; Його мета — роз’яснити, де використовувати штучний інтелект у вашому актуарному бізнесі, а де взагалі не використовувати.
Давайте викладемо основний принцип із самого початку: штучний інтелект – це помічник, а не актуарій. Відповідальність і остаточне затвердження важливих фінансово-важливих рішень, таких як премії, резерви (резерви), капітал і зобов'язання, належить компетентному, призначеному та уповноваженому актуарію. Неперевірений результат штучного інтелекту настільки ж ризикований, як і непідписаний актуарний звіт.
Шари актуарного бізнесу та місце ШІ
Поділ актуарної роботи на три рівні полегшує правильне розміщення ШІ. Технічний/обчислювальний рівень – це місце, де генерується число: обробка даних, створення моделі, облік премій і резервів. Рівень аргументації – це місце, де інтерпретується число: яке припущення вибрати, який коефіцієнт покращення виправити вручну, наскільки ми впевнені в цій оцінці. Рівень відповідальності – це місце, де робиться підпис: звіт надходить до регулятора, рішення представляється керівництву, актуарій є законним власником результатів. ШІ дуже потужний у першому шарі, лише допоміжний у другому, а не зовсім у третьому.
Давайте з самого початку визначимо кілька основних термінів. Премія — це ціна, яку страхувальник сплачує в обмін на ризик. Збиток (позов) - це збиток, якого зазнав страхувальник і який виплачує компанія. Забезпечення/резерв — це кошти, відкладені сьогодні на вимоги, що підлягають виплаті в майбутньому. Зобов’язання — це поточна вартість майбутньої заборгованості компанії перед страхувальниками. Експозиція – це одиниця, яка вимірює величину ризику (наприклад, транспортний засіб, застрахований на один рік = 1 автомобільний рік). Ми пояснимо ці концепції одну за одною в наступних розділах; Наразі знайте наступне: штучний інтелект дає вам схему, код і аналіз усіх цих концепцій, але ви створюєте остаточну проблему та підпис.
У наступній таблиці підсумовано роль і рівень ризику ШІ за місією:
Квест
Роль ШІ
Рівень ризику
Хто затверджує
Очищення / кодування даних
генератор коду
низький
Актуарій / аналітик даних
Проект звіту та резюме
генератор ескізів
низький
актуарій
Розповсюдження/опис методу
підручник, узагальн
низький
актуарій
Модель частоти й тяжкості пошкоджень
Конструктор моделі, проект
середній
старший актуарій
IBNR / резервний рахунок
проект рахунку
висока
Відповідальний актуарій
Ціноутворення / тариф
Ескіз моделі
висока
Актуарій ціноутворення + комплаєнс
Капітал (SCR) / пасив
допоміжний вхід
дуже високий
Призначений актуарій + менеджмент
Майте на увазі один рядок у цій таблиці: зі зростанням ризику роль штучного інтелекту зменшується, а актуарне схвалення зростає.
Чому «перевірка» є серцем цього бізнесу
Мовні моделі штучного інтелекту здаються впевненими у своїй відповіді, але вони можуть бути не впевненими. На технічній мові це називається галюцинацією: це фабрикація неіснуючої інформації моделлю в плавному реченні, ніби це правда. Для актуарія це смертельна пастка. Модель може дати вам таке число, як «співвідношення збитків/премії цього портфеля становить 72 відсотки»; Однак він ніколи не бачив ваших даних, і це число повністю вигадане. Або він може назвати таблицю смертності «TRH-2020»; Однак такої таблиці немає. Оскільки він однаково вільно говорить і те, і інше, єдине, що відрізняє правильне від неправильного, це ваші актуарні знання та звичка перевіряти.
Дисципліна перевірки складається з трьох етапів:
- Посилання на метод і джерело: покладайтеся на власні дані та офіційні джерела чисел, а не на пам’ять ШІ. Візьміть компендіум AI як відправну точку для формул, розподілів і нормативних статей; потім підтвердити зі стандартних актуарних джерел (підручник, законодавчий текст, інституційна процедура). Використовуйте ШІ для інтерпретації даних, а не для їх запам’ятовування.
- Незалежний перерахунок: незалежно перевіряйте кожен числовий результат, коефіцієнт і відношення, які створює AI. Відтворіть поточну вартість, коефіцієнт зростання, загальну суму самостійно або за допомогою перевіреної електронної таблиці.
- Тест за допомогою актуарного судження: перевірте експертним оком, чи результати суперечать фактам на місці (поведінка портфеля, інфляція, законодавство, минулий досвід). «Чому цей коефіцієнт вийшов рівним 1,45, а не 1,05?» Завжди ставте запитання.
Увага: підписання показника резервів або графіка премій, створеного штучним інтелектом, без його перевірки схоже на публікацію непідписаного актуарного звіту. Просто тому, що вихідні дані плавні та впорядковані, це не точно.
Конфіденційність: політика та дані про пошкодження є приватними даними
Дані про політику та претензії включають інформацію про особу, контакти, стан здоров’я та фінансову інформацію. Деякі з них є спеціальними категоріями персональних даних у межах KVKK (Закону про захист персональних даних) у Туреччині та GDPR у Європі; Зокрема, найвищому захисту підлягає діагностична інформація у страхуванні здоров'я та життя. Розміщувати ім’я страхувальника, номер TR ID, номер полісу та діагноз на загальнодоступному транспортному засобі зі штучним інтелектом є серйозним порушенням. Така ж чутливість стосується даних портфеля, які є комерційною таємницею (таблиці премій, розподіл збитків, умови перестрахування).
Правило просте: анонімізуйте дані та не діліться непотрібними. «Чоловік 54 роки, історія хвороби серця» замість «Ахмет Йилмаз, 54 роки, поліс 2024-88213, інфаркт міокарда»; Спільний доступ до згрупованих/узагальнених таблиць замість окремих записів. Більшість актуарних аналізів виконується з уже зведеними даними (вікова група, тип покриття, рік розвитку); Це захищає конфіденційність і спрощує аналіз. Якщо можливо, вибирайте корпоративні інструменти, які мають угоду про обробку даних, і не використовуйте ваші дані під час навчання моделей.
Порада: в актуарній роботі штучному інтелекту часто надається зведена/зведена таблиця, а не необроблений запис. Таблиця типу «таблиця 3: вікова група × охоплення × середній збиток» не містить особистих даних, але містить усе, що потрібно для аналізу.
три міні-чохла
Випадок 1 — безпечне та ефективне використання. Помічник актуарія витратив би 2 дні на ручне очищення 40 000 рядків даних про вимоги. Він пояснив ШІ структуру даних (назви стовпців, приклад 5 анонімних рядків) і попросив код очищення Python. ШІ створив чернетку коду за 15 хвилин; Актуарій прочитав код рядок за рядком, виправив дві логічні помилки (негативні збитки потрібно було перевірити окремо, а не видаляти) і запустив його на своїх власних даних. Тривалість: півдня замість 2 днів. ШІ написав код, актуарій перевірив його та запустив.
Випадок 2 — пастка неперевіреного номера. Працівник запитав YZ: «Який сукупний коефіцієнт нашої страхової філії?» ШІ впевнено видав цифру «близько 104 відсотків», хоча у нього не було доступу до жодних даних. Працівник зазначив це у своїй презентації для керівництва; фактичний показник склав 97 відсотків. Різниця призвела до того, що прибуткова філія була представлена як збиткова, а рішення про підвищення ціни було неправильним. Помилка: очікування індикатора від AI без надання йому даних.
Випадок 3 — Порушення конфіденційності. Актуарій завантажив у загальнодоступний інструмент штучного інтелекту файл Excel, що містить повне ім’я, ідентифікаційний номер і декларацію про стан здоров’я заявників на страхування життя, і сказав «позначити ризикованих». Дані надходили на зовнішній сервер; Виник перегляд КВКК і репутаційний ризик. Правильним способом було видалити ім’я та ідентифікатор і надати лише вік, стать, суму покриття та анонімні фактори ризику.
Слабка підказка / Сильна підказка
Слабка підказка:
Скажіть нам частоту втрат нашого портфеля цього року та відповідну премію.
Це твердження є помилковим: штучному інтелекту не надається даних, тому він може відповісти на питання про «частоту» та «преміум» лише вигаданими цифрами. Яка гілка, який період, яка експозиція зрозуміло.
Потужна підказка:
Ваша роль: помічник з аналізу, який допомагає актуарію. Завдання: Допоможіть мені інтерпретувати наведену нижче АНОНІМНУ зведену таблицю. Дані (страхування, 2024, без провінції/назви): - Експозиція: 12 400 транспортних засобів-років - Кількість претензій: 1612 - Загальна сума виплачених претензій: 48 900 000 TLI want: 1) Знайти частоту збитків (кількість/експозиція) і обчисліть середнє значення тяжкості пошкодження, покажіть формулу.2) Обчисліть премію за ризик (частота × серйозність).3) Напишіть проміжні кроки, щоб я міг перевірити кожне число вручну. Не вигадуйте; Просто використовуйте цифри, які я вам дав. Якщо чогось не вистачає, запитуйте.
Цей запит є сильним, оскільки він надає дані анонімно, вимагає формул, вимагає проміжних кроків і забороняє виготовлення.
Поширені помилки
- Запит номерів без надання даних. AI не має вашого портфоліо в пам'яті; Кожен номер, який він надає, є фальшивкою. Спочатку надайте анонімні дані, а потім попросіть створити обліковий запис.
- Підпис вихідних даних без перевірки. Гнучка та впорядкована діаграма не означає, що вона точна. Відтворіть кожне число окремо.
- Вставлення персональних даних у необробленому вигляді. Ім'я, ідентифікаційний номер, номер поліса та діагноз ніколи не розголошуються. Анонімізуйте та використовуйте агрегати.
- Дозвольте штучному інтелекту вибрати метод і не сумнівайтеся в ньому. "Який метод я повинен використовувати?" Відповідь на запитання є пропозицією; остаточний вибір залежить від актуарного судження та законодавства.
- Помилково приймаючи ШІ за джерело законодавства. Модель може складати законодавчі статті та назви таблиць. Підтвердьте з офіційного тексту.
Підсумовуючи
Штучний інтелект є потужним помічником, який прискорює технічну та повторювану частини актуарної роботи; пише код, створює чернетки, пояснює. Але відповідальність за рішення щодо премії, забезпечення, капіталу та відповідальності лежить на компетентному актуарії. Кожен результат перевіряється за допомогою трьох етапів: прив’язка до методу/джерела, незалежний перерахунок, перевірка з актуарним обґрунтуванням. Дані завжди знеособлені, непотрібні не передаються. Неперевірений результат ШІ такий же ризикований, як і непідписаний звіт.
Аплікаційне завдання
Виберіть галузь, в якій ви працюєте (або припускаєте). Підготуйте повністю анонімну та зведену міні-таблицю для цієї філії (викриття, кількість претензій, загальний збиток). Адаптуйте наведену вище «потужну підказку» до власної таблиці та передайте її інструменту ШІ. Перерахуйте частоту повернення, серйозність і премію за ризик вручну (за допомогою калькулятора) і порівняйте з результатом ШІ. Якщо ви виявили різницю, вкажіть чому.
контрольний список
- [ ] Чи дані, які я надаю ШІ, є анонімними та зведеними? Чи є якась особиста/приватна інформація?
- [ ] Чи перерахував я кожен числовий результат окремо?
- [ ] Чи я сприйняв вибір методу/припущення як пропозицію та вирішив сам?
- [ ] Чи підтвердив я законодавство та посилання на таблиці з офіційного джерела?
- [ ] Чи знаю я, чи інструмент, який я використовую, використовує дані під час навчання моделі?
- [ ] Цей результат є чернеткою чи я випадково вважав його остаточним?