收益：
- 能够将整个精算工作流程设计为人工智能支持的端到端流程，从数据输入到最终签署的报告
- 将人工智能工具集成到工作流程中时能够建立版本控制、审计跟踪和可重复性规则
- 能够了解精算职业在人工智能时代如何转型，并规划自己的技能发展和职业责任。
模块考试
1.精算师问人工智能“去年我们的投资组合亏损的频率是多少？”不提供政策数据。他问道，模型给出了一个可靠的数字。这种情况最能体现哪种风险？
- A) 幻觉：模型在没有访问数据的情况下产生了一个虚构的数字 ✔
- B）过度拟合
- C) 数据泄露
- D) 死亡率改善
解释：当没有向模型提供数据时，它产生的数字是一种幻觉：一个流畅但虚构的输出，不基于真实数据。频率等数值结果应始终根据机构自己的数据计算。
2. 损伤建模中区分“频率”和“严重程度”的主要原因是什么？
- A）因为立法禁止同时建模频率和强度
- B) 因为它只对人寿保险有效
- C) 频率和强度遵循不同的分布；单独建模并组合它们可以更准确地预测总损坏 ✔
- D) 由于频率和强度总是取相同的值，因此计算其中之一就足够了。
解释：损坏次数（频率）和每次损坏金额（严重度）具有不同的行为和不同的概率分布；总损害（风险溢价）是通过分别建模和相乘得到的。这种区别可以使两者的预测更加准确。
3. IBNR 等值是什么意思？
- A) 退还保费的法定资金
- B) 已发生但尚未报告的损失准备金 ✔
- C) 从再保险公司收取佣金
- D) 已支付和已结清的损害赔偿总额
解释：IBNR（已发生但未报告）是为已发生但尚未向公司报告的未来损害成本预留的准备金。通过链梯等方法进行估算。
4. 链梯法中的“发展因子”有什么用？
- A) 根据通货膨胀更新保费
- B) 将保单数量除以年份
- C) 直接计算资本要求
- D）通过给出从一个发育期到下一个发育期的累积损伤的增长率来预测最终损伤。 ✔
解释：增长因子表示一个损害期的累积损害从发育的一年到下一年增长了多少倍；利用这些因素，可以估计未成熟阶段的最终损害。
5. 为什么精算师广泛青睐GLM（广义线性模型）定价？
- A）因为它总是给出最高的预测精度
- B) 由于系数是可解释的，因此可以透明地解释风险因素对保费的影响✔
- C）因为它不需要数据就可以工作
- D) 因为立法只允许 GLM
描述：GLM透明地显示了每个风险因素对保费的影响，因为它的系数是可解释的；这在立法、审计和职位描述方面是一个关键优势。
6. 死亡率表中的 qx 值表示什么？
- A) 年龄 x 的人在一年内死亡的概率 ✔
- B) 直至 x 岁为止已缴付的总保费
- C) x 年年金的现值
- D) 技术利率
解释：qx 是年龄为 x 的人在一年内死亡的概率。是人寿保险和退休账户的基本投入；生存概率由 px = 1 - qx 求出。
7. 提高年金账户的技术利率（贴现）率如何影响未来付款的现值？
- A）增加现值
- B) 完全不影响
- C) 减少现值 ✔
- D）它只会改变死亡率
解释：随着贴现率的增加，未来付款的现值会减少，因为货币时间价值的应用更加强烈。因此，利息假设直接影响负债价值，需要谨慎选择。
8.特征工程中的“数据泄露”是什么意思？
- A) 不加密存储数据
- B）用平均值填充缺失值
- C) 不备份数据
- D) 预测时实际无法获得的信息被混入模型中并误导性地夸大了性能 ✔
解释：数据泄漏是指将预测时实际不存在的信息引入模型（例如，包含未来的变量）。这人为地夸大了测试性能并导致模型在现实世界中失败。
9. 蒙特卡洛模拟本质上为精算师提供什么？
- A）将结果简化为单个且精确的数字
- B) 它允许通过生成大量随机场景来查看结果的概率分布和尾部风险 ✔
- C）它无需历史数据即可给出准确的预测。
- D) 自动写入立法文本
解释：蒙特卡罗多次重复随机场景，因此结果被视为概率分布（例如尾部风险，99.5% 的水平）而不是单个点。这是量化不确定性的有效方法。
10. Solvency II 框架下的 SCR（偿付能力资本要求）是什么意思？
- A) 年度保费收入总额
- B) 已支付的损害赔偿总额
- C) 持有资本要求以 99.5% 的置信水平弥补一年损失 ✔
- D) 再保险佣金率
解释：SCR 是公司必须维持的资本要求，以便在一年内以 99.5% 的置信水平履行其义务（在最坏的情况下，大约每 200 年发生一次）。它是衡量保险公司财务弹性的关键指标。
11、人工智能产生的定价模型如何出现“间接歧视”？
- A) 与禁止变量间接关联的代理变量具有相同的歧视效果 ✔
- B）模型使用的数据太少
- C）设定高保费
- D）选择低技术兴趣
解释：即使从模型中删除了禁止变量（例如种族），强相关的替代变量（例如社区/邮政编码）也可能间接带来相同的歧视效应。因此，模型不仅需要检查显性歧视，还需要检查间接歧视。
12. 使用公开的人工智能工具分析保单和理赔数据时的基本隐私规则是什么？
- A) 如果数据较小，则不需要匿名化
- B) 在所有情况下仅更改名称就足够了
- C) 如果数据被加密，则可以上传到任何车辆
- D) 匿名化个人/私人数据，不要共享不必要的数据并选择安全/机构工具✔
说明：个人和特殊数据（TR ID、姓名、诊断、协议）在共享前应进行匿名处理；如果可能，应优先选择具有数据处理合同且在模型训练中不使用数据的企业工具。 KVKK 需要这个。
13. 为什么精算师在比较链梯法和 Bornhuetter-Ferguson (BF) 方法时通常更喜欢在不成熟（新）损害期间使用 BF？
- A) 因为BF是法律强制规定的
- B) 因为BF不需要数据
- C) 在新时期，链梯因素变得非常不稳定； BF 使用预期损坏率提供更稳定的预测 ✔
- D) 因为链梯只适用于人寿保险
解释：由于新时期发生的损害很小，链梯发展因素对小幅波动变得极其敏感和波动。 BF 使用预期损失率（先验）信息来平滑这种波动性，并给出更稳定的预测。
14. 如果精算师直接签署人工智能生成的准备金账户并将其发送给监管机构，主要问题是什么？
- A) 精算师负责并最终批准；签署未经验证的打印输出并不能消除专业和法律风险 ✔
- B）人工智能输出总是不准确，不应该使用
- C）监管机构全面禁止人工智能的使用
- D) 人工智能输出不需要签名
说明：AI输出的是草稿；签名精算师负责方法选择、假设和最终数字。签署未经验证的输出与发布未经签署的报告一样有风险，并且不能消除专业/法律责任。