定价和精算分析支持中的人工智能 — 保险业的人工智能

收益：

能够利用人工智能解释损失频率、损害严重程度和保费充足性等精算概念并准备分析草案
能够根据独立会计和精算原则测试定价模型的输出、数据质量和假设
能够理解最终的关税和技术供应决策是有能力的精算师的责任，而人工智能只是一个支持工具

保险的价格并非巧合；它是通过数学计算的。精算师（保险专业领域，通过概率和统计来衡量风险并建立保费、准备金和承保范围的平衡）回答“这种风险平均会花费我们多少以及我们如何以公平的保费来弥补它？”的问题。精算师（进行计算并承担法律责任的称职专家）汇集损害数据、趋势和假设，并确定费率（价格范围）和技术规定（为未来索赔预留的资金）。人工智能（从数据中学习模式并生成文本、描述和大纲的软件）是这项繁重的分析工作的强大帮手：解释概念、总结数据、起草分析、建议代码和公式。但精算决定带有签名和责任；人工智能无法做出这个签名。在本单元中，您将学习如何使用人工智能解释和分析基本精算概念，以及如何根据独立计算和精算原理测试输出。

基本概念：频率、强度和保费充足性

三个概念构成了定价的支柱：

索赔频率：给定时期内每份保单（或单位）的索赔数量。例如，如果 1,000 份汽车保险单中每年有 45 次索赔，则频率为 0.045（即 4.5%）。
损害严重程度：每次索赔支付的平均金额。如果同一组合中的 45 项损害赔偿总额为 3,150,000 土耳其里拉，则严重程度为 70,000 土耳其里拉。
预期损害成本（风险溢价）：频率×严重程度。在本例中，0.045 × 70,000 = 3,150 TL。这是每份保单的预期纯损失成本；毛保费是在费用、佣金和利润率相加后形成的。
保费充足性：收取的保费是否足以支付预期的损害和费用。奖金不足导致公司亏损；过高的溢价会造成缺乏竞争力和不公平的定价。

人工智能在解释这些概念、从数据集中提取频率/强度摘要以及概述分析步骤方面非常有用。但是，您必须始终重新计算数值结果。

提示：让人工智能“用数字示例解释精算概念，就像向十年级学生解释一样”对于团队培训和向客户解释都非常有用。但检查一下数字：即使是模型乘法也可能出错。

人工智能在精算领域处于什么位置

精算师的红线很明确：最终的费率、技术规定和保费充足性决定是主管精算师的责任。人工智能有助于完成以下任务：概念澄清、数据汇总、探索性分析大纲、公式/代码建议、使结果文本可读。它不能对以下事项拥有最终决定权：批准关税、宣布条款充足性、接受假设为最终决定。因为这些决定直接影响公司的财务状况和客户获得公平价格的权利，并受到立法的约束（SEDDK - 保险和私人养老金监管和监督机构法规）。

注意：未经对数据质量和假设进行独立测试，人工智能建议的关税或费率永远不会发布。错误的假设（例如忽略通货膨胀的影响）可能会使整个投资组合受到损害。

一步一步：起草人工智能支持的精算分析

匿名化和识别数据。没有个人数据；仅汇总数字。指定期限、投资组合和抵押品类型。
明确概念和方法。要求 AI 概述频率/强度分析的步骤。
质疑数据质量。缺失数据、异常值、期间不匹配、IBNR（尚未报告的索赔）是否有任何影响？
清楚地写出假设。通货膨胀、趋势、发展因素基于什么假设？
独立计算结果。使用您自己的电子表格重现频率、强度和风险溢价。
用精算原理进行检验和确认。合格的精算师会根据保费充足性、公平性和立法进行评估和签署。

三个迷你箱子

案例 1——发现错误的假设。助理精算师收到了人工智能对汽车保险费率的分析草案。人工智能将过去3年的平均损害严重程度定为62,000 TL，计算出风险溢价。精算师意识到，暴力金额并未根据通货膨胀调整为现值：按照当前的车辆维修成本，暴力金额实际上约为 89,000 美元。此次调整使风险溢价增加了 43%。如果没有独立的控制，电价将严重不足。

案例 2 — 异常值失真。一个组合中的 500 项损失总计似乎为 40,000,000 TL；但其中 22,000,000 里拉来自一次重大火灾损失。人工智能将平均暴力行为总结为 80,000 TL。精算师单独评估了这一次重大损失（因为它不会每年都发生）； “正常”损坏的平均值约为 36,000 TL。分离异常值使关税变得现实。

案例 3——正义检查。在健康保险定价项目中，人工智能为特定年龄组提供了非常高的涨幅。精算师发现该建议仅来自小而嘈杂的样本（索赔数量较少）；它在统计上不可靠。此外，这也违反了立法所要求的公平定价原则。精算师首先用更广泛的数据进行可靠性计算，然后做出决定。

四个可复制的提示

1) 概念解释（针对培训/客户）：

像精算讲师一样行事。通过一个连续的数值示例（例如 1,000 份保单、45 项索赔、总付款额 3,150,000 土耳其里拉）逐步解释“损失频率”、“损害严重程度”和“风险溢价”的概念。显示每一步的公式和中间结果。使用简单易懂的语言。

2）分析草稿骨架：

下面概述了汇总索赔数据（不含个人数据）的频率-严重性分析的步骤：[期间、保单数量、索赔数量、付款总额]每一步：指定计算内容、需要哪些假设、存在哪些数据质量风险（缺失数据、异常值、IBNR、通货膨胀）。我会重新计算数值结果；你设置了方法。

3）数据质量和假设提问者：

从资深精算师的角度批判下面的分析草稿：[贴草稿]问：暴力是否针对通货膨胀进行了调整？异常值是否被删除？样本可靠吗？是否考虑了 IBNR？趋势假设是什么？在“风险”下列出每个弱点并提出纠正建议。

4）简化结果文本：

将以下经过验证的分析结果转换为非精算师经理的简单执行摘要：[粘贴结果]不要更改数字，添加新数字。清楚地说明不确定性和假设。添加注释：“最终的费率决定须经主管精算师批准。”

弱提示/强提示

弱：“用这个数据计算车险保费，写出费率。”

问题：要求直接关税（红色区域）；没有假设，没有数据质量，也没有验证。该模型适合来自噪声数据的不可靠速率。

Strong：“起草频率强度分析的步骤；指定每一步的假设和数据质量风险。我将计算数值结果。不做出关税决定。”

为什么好：人工智能建立方法，精算师保留计算和决策；假设变得可见。

对比图

步骤

人工智能角色

精算师的角色

风险

概念解释

解释、例子

确认准确性

错误的例子

数据汇总

聚集体

检查来源

异常值失真

假设清单

常见错误

直接获取人工智能的数量。该模型甚至会使乘法/加法变得不准确；重新计算每个结果。
跳过通货膨胀和趋势修正。在不将过去的暴力带入当前的情况下制定关税将会损害投资组合。
将异常值与均值混合。一项重大损害误导了整个关税；分别评价。
依靠小样本。少量损坏的比率是不可靠的；需要进行信用度计算。
无视正义。根据统计噪音向某个群体提供不公平的加薪是违法的。

总之

在精算工作中，人工智能解释概念、总结数据、概述分析并提出公式；但它不决定关税、规定和保险费的充足性。正确使用频率、强度和风险溢价的概念；质疑数据质量（异常值、IBNR、通货膨胀、样本可靠性）；独立计算每个数字；清楚地写出假设。最终决定由主管精算师负责，并遵守 SEDDK 规定。

应用任务

使用人工智能从您拥有的损坏数据集中生成频率和严重性摘要（出于测试目的，汇总）。然后自己在电子表格中进行相同的计算。注意两个结果之间的差异；如果存在差异，请找出原因（通货膨胀、异常值、错误乘法）。使用提示 #3 批评您的假设，并识别至少两个数据质量风险。

清单

[ ] 我仅使用汇总的非个人数据。
[ ] 我自己重新计算了频率、强度和风险溢价。
[ ] 我应用了通货膨胀/趋势修正。
[ ] 我单独评估了异常值。
[ ] 我质疑样本的可靠性。
[ ] 我把假设写清楚了。
[ ] 我将最终的费率/准备金决定留给主管精算师批准。