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A B R I G H T F U T U T U T U R E在本文中提出了一个框架，该框架通过在策略级别上建模所有索赔阶段以及更有效地使用数据来连接精算周期。机器学习扩大了技术的调色板，并且并不总是它过去的黑框，因为新技术在准确性和透明度之间的权衡模糊了。我们的用例表明，可以使用机器学习来提供更好的传统方法（例如GLM模型），作为独立模型（例如估算忍者储量）或与其他技术结合（例如用于大型索赔建模）。使用这一小型用例，我们已经显示了精算师使用机器学习技术在整个精算周期中增加价值的丰富机会，以创造这个工作领域的光明未来。■
精算周期中的机器学习
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