单位

1. 精算学中的人工智能简介：角色、边界、身份验证和隐私 2. 损伤建模：频率-严重性判别和人工智能支持的分析 3. 储备（拨备）账户：通过 IBNR、Chain Ladder 和人工智能进行验证 4. 定价和风险分类：GLM、关税和人工智能 5. 人寿和退休账户：死亡率、年金和责任 6. 数据准备和特征工程：用人工智能处理精算数据 7. 情景分析和压力测试：管理不确定性 8. 偿付能力 II、资本充足率和模型验证 9. 报告和沟通：精算报告、管理层演示和监管语言 10. 道德、歧视、保密和职业责任 11. 端到端精算工作流程、人工智能集成和面向未来

单位 10 / 11

道德、歧视、保密和职业责任

收益：

能够在人工智能的支持下审计定价和风险模型中的间接歧视、正义和透明度原则
能够实施 KVKK/GDPR、数据治理和模型决策的可解释性以及精算道德规则
能够理解人工智能的使用并不能消除职业责任，并且错误的模型会产生道德和法律后果。

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