收益：
- 人工智能能够区分精算工作流程（数据准备、代码生成、报告起草、情景解释）中的哪些部分可以实时节省时间，以及为什么保费/拨备/资本等决策要留给有能力的精算师，具体取决于任务风险级别。
- 能够应用一门学科，通过将每个人工智能输出链接到程序源、独立重新计算以及用精算推理进行测试来验证每个人工智能输出。
- 在 KVKK/隐私范围内对政策、损害和健康数据进行匿名化，并养成选择在模型训练中不使用数据的安全车辆的习惯
在保险公司或养老金公司，每个月都会产生数百个未来数据：我们应该为这组保单支付多少保费？过去有多少损失尚未报告；今天我们30年后将支付的养老金价值是多少？如果糟糕的一年到来，公司还能生存吗？回答所有这些问题的职业是精算师。精算师是利用概率、统计学和金融数学来测量、定价和报告保险和退休风险的专家；它产生的每一个数字都直接影响公司的财务平衡、被保险人的权利和审计师的信任。这就是人工智能发挥作用的地方。
人工智能（AI，简称AI——可以像人类一样生成文本、编写代码、识别模式和汇总数据的计算机系统）将精算工作中重复且耗时的部分减少到几分钟：编写数据清理代码、将账户翻译成Python、起草精算报告、用通俗易懂的语言解释复杂的分布。然而，同样的人工智能也可以在没有看到你的数据的情况下编出一个自信的数字，比如“你的伤害频率是 8%”。本模块的第一个单元不是软件介绍；其目的是阐明在精算业务中哪些地方应该使用人工智能，哪些地方根本不应该使用人工智能。
让我们从一开始就摆出一个基本原则：人工智能是助手，而不是精算师。保费、拨备（准备金）、资本和负债等财务关键决策的责任和最终批准属于主管、指定和授权的签字精算师。未经验证的人工智能输出与未经签名的精算报告一样有风险。
精算业务的层次和人工智能的地位
将精算工作分为三层，可以更轻松地正确放置人工智能。技术/计算层是生成数字的地方：数据处理、模型构建、保费和准备金核算。推理层是解释数字的地方：选择哪个假设，手动纠正哪个改进因素，我们对该估计的信心有多大。责任层是签名的地方：报告提交给监管机构，决策提交给管理层，精算师是结果的合法所有者。 AI在第一层非常强大，在第二层只是辅助，在第三层则完全没有作用。
让我们从一开始就定义一些基本术语。保费是被保险人为换取风险而支付的价格。损害（索赔）是指被保险人遭受的损害，并由本公司支付。准备金/准备金是今天为未来应付索赔而预留的资金。负债是公司未来对保单持有人的债务的现值。风险暴露是衡量风险大小的单位（例如，投保一年的车辆 = 1 辆车年）。我们将在以下单元中一一解释这些概念；现在，请知道这一点：人工智能为您提供了所有这些概念的蓝图、代码和分析，但您生成了最终的问题和签名。
下表按任务总结了人工智能的作用和风险级别：
任务
人工智能的作用
风险等级
谁批准
数据清理/编码
代码生成器
低
精算师/数据分析师
报告及摘要草案
草图生成器
低
精算师
分布/方法说明
辅导、总结
低
精算师
损坏频率-严重程度模型
模型构建者、草稿
中等
高级精算师
IBNR/储备账户
账户汇票
高
责任精算师
定价/关税
模型素描
高
定价精算+合规
资本 (SCR) / 负债
辅助输入
非常高
指定精算师+管理人员
请记住此表中的一行：随着风险上升，人工智能的作用缩小，精算认可度增加。
为什么“验证”是这项业务的核心
人工智能语言模型似乎对他们的答案充满信心，但他们也可能不确定。用技术语言来说，这被称为幻觉：这是模型用流利的句子捏造了不存在的信息，就好像它是真的一样。对于精算师来说，这是一个致命的陷阱。该模型可能会为您生成一个数字，例如“该投资组合的损失/溢价比率为 72%”；但是，他从来没有见过你的数据，这个数字完全是编造的。或者他可能会将死亡率表的名称称为“TRH-2020”；然而，没有这样的表。由于他说得同样流利，唯一区分对错的就是你的精算知识和验证习惯。
验证规则包括三个步骤：
- 方法和来源链接：依靠您自己的数据和官方数据来源，而不是人工智能的记忆。以AI纲要为公式、分布和监管文章的起点；然后从标准精算来源（教科书、立法文本、机构程序）进行确认。使用人工智能来解释数据，而不是记住数据。
- 独立重新计算：独立检查AI产生的每个数值结果、系数和比率。自己或使用经过验证的电子表格重现现值、增长因子、总计。
- 用精算判断进行测试：用专家的眼光来测试输出是否与实际情况（投资组合行为、通货膨胀、立法、过去的经验）相矛盾。 “为什么这个系数是 1.45，而不是 1.05？”总是问问题。
注意：在未经验证的情况下签署人工智能生成的准备金数字或保费表就像发布未签名的精算报告。仅仅因为输出平滑有序是不准确的。
隐私：保单和损害数据属于私人数据
保单和索赔数据包括身份、联系方式、健康和财务信息。其中一些是土耳其 KVKK（个人数据保护法）和欧洲 GDPR 范围内的特殊类别个人数据；特别是健康和人寿保险中的诊断信息受到最高程度的保护。将被保险人姓名、TR ID号、保单号、诊断结果粘贴在公共人工智能车辆上，属于严重违法行为。同样的敏感性也适用于属于商业秘密的投资组合数据（保费表、损失分布、再保险条件）。
规则很简单：匿名数据并且不共享不必要的数据。 “54 岁男性，有心脏病史”而不是“Ahmet Yılmaz，54 岁，保单 2024-88213，心肌梗塞”；共享分组/汇总表而不是单个记录。大多数精算分析是利用已经汇总的数据（年龄组、覆盖类型、发展年份）完成的；这既保护了机密性又简化了分析。如果可能，请选择具有数据处理协议的企业工具，并且不要在模型训练中使用您的数据。
提示：在精算工作中，人工智能通常会得到一个汇总/汇总表，而不是原始记录。像“表3：年龄组×覆盖范围×平均伤害”这样的表格没有个人数据，但有分析所需的一切。
三个迷你箱子
案例1——安全高效的使用。一名助理精算师需要花费 2 天时间手动清理 40,000 行理赔数据。他向 AI 解释了数据的结构（列名，例如 5 个匿名行），并要求提供 Python 清理代码。 AI在15分钟内制作出代码草案；精算师逐行读取代码，修正了两个逻辑错误（负损害必须单独检查而不是删除），并根据自己的数据运行它。持续时间：半天而不是两天。 AI编写代码，精算师检查并运行它。
案例 2 — 未经验证的号码陷阱。有员工问YZ：“我们保险分公司的综合成本率是多少？”尽管 AI 无法访问任何数据，但它仍然自信地给出了“大约 104%”的数字。该员工将这一点纳入了他的管理演示中；实际率为97%。这种差异导致盈利的分支机构被描述为亏损以及错误的涨价决定。错误：等待 AI 发出指标而不向其提供数据。
案例 3——违反保密规定。一名精算师将包含人寿保险申请人全名、身份证件和健康声明的 Excel 加载到公共人工智能工具中，并说“标记有风险的人”。数据发送到外部服务器；出现了 KVKK 审查和声誉风险。正确的做法是删除姓名和ID，只分享年龄、性别、承保金额和匿名风险因素。
弱提示/强提示
弱提示：
告诉我们今年我们的投资组合的亏损频率以及适当的溢价。
这种说法是有缺陷的：人工智能没有获得任何数据，因此它只能用虚构的数字来回答“频率”和“溢价”的问题。什么分支、什么时期、什么暴露都一清二楚。
强力提示：
您的角色：协助精算师的分析助理。任务：帮助我解释下面的匿名汇总表。数据（保险，2024 年，无省份/名称）：- 风险：12,400 车辆年- 索赔数量：1,612- 已支付的索赔总数：48,900,000 TLI 想要：1) 找出损坏频率（数量/风险）并平均计算损坏严重程度，显示公式。2）计算风险溢价（频率×严重性）。3）写出中间步骤，以便我可以手动验证每个数字。不要胡编乱造；只需使用我给你的数字即可。如果有什么遗漏，请询问。
这个要求很强烈，因为它匿名提供数据，需要公式，需要中间步骤，并且禁止伪造。
常见错误
- 询问数字而不提供数据。人工智能的内存中没有你的投资组合；他给出的每一个数字都是假的。首先提供匿名数据，然后请求一个帐户。
- 对输出进行签名而不进行验证。流畅有序的图表并不意味着它是准确的。独立地再现每个数字。
- 以原始形式粘贴个人数据。姓名、身份证号码、保单号码和诊断结果绝不会被共享。匿名并使用聚合。
- 让AI选择方法而不是质疑它。 “我该用什么方法呢？”问题的答案是建议；最终的选择取决于精算判断和立法。
- 将人工智能误认为立法来源。该模型可以组成立法文章和表名。从官方文本确认。
综上所述
人工智能是一个强大的助手，可以加快精算工作中技术性和重复性部分的速度；编写代码、生成草稿、进行解释。但保费、准备金、资本和责任决策的责任由主管精算师负责。每个输出都通过三个步骤进行验证：绑定到方法/源、独立重新计算、使用精算推理进行测试。数据始终是匿名的，不必要的数据不会被共享。未经验证的人工智能输出与未经签名的报告一样有风险。
应用任务
选择您工作（或假设）的分支机构。为此分支准备一个完全匿名且聚合的迷你表（曝光、索赔数量、总损失）。将上面的“强力提示”改编成你自己的表格，交给AI工具。手动（使用计算器）重新计算退货频率、严重程度和风险溢价，并与人工智能的结果进行比较。如果您发现差异，请记下原因。
清单
- [ ] 我提供给人工智能的数据是匿名且汇总的吗？有任何个人/私人信息吗？
- [ ] 我是否独立地重新计算了每个数字输出？
- [ ] 我是否将方法/假设选择作为建议并自己决定？
- [ ] 我是否已确认来自官方来源的立法和表格参考？
- [ ] 我是否知道我使用的工具是否在模型训练中使用数据？
- [ ] 这个输出是草稿，还是我不小心将其视为最终版本？