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World File Search System精算师
2024年11月29日任命的精算师研讨会
1 ASHK总裁Timothy Wong先生2 Ashk Life Commitse的联合主席Chris Hancorn先生3 MS Flora Chan，Ashk Life Commitse的联合主席
精确和预测：精算师的死亡率建模中的人工智能
此外，AI启用的非传统数据源的使用代表了死亡率建模和预测的显着进步。通过利用社交媒体活动，可穿戴技术数据，电子健康记录和其他非常规数据集，精算师可以实现对死亡率风险的更细微和更全面的了解。这些数据源提供了其他上下文和粒度，从而导致更准确，及时和个性化的死亡率预测。随着AI的不断发展，这些不同数据流的整合对于增强精算分析的精确和相关性至关重要。
对ISSB和全球气候的精算师的影响
第1节：标准 - 本节概述了2023年6月发布的新ISSB披露标准，即国际财务报告标准（IFRS）S1，以了解与可持续性相关财务信息披露的一般要求，以及与气候相关披露的IFRS S2。它主要讨论ISSB标准的目标，范围，要求和原则，以及基于行业的保险披露要求。本节还研究了其他主要的可持续性和气候标准，其核心原则和要求以及它们与ISSB标准的相似性和差异。本节的结尾是一个插图表，比较了所有标准的关键维度。在应用ISSB标准时，建议用户交叉引用其他标准，以确保可持续性信息的有用性。各种可持续性标准正在发展，以与ISSB标准保持一致。采用现有可持续性框架的公司应意识到具有ISSB标准的更新和差距。
Zamara 咨询精算师计划调查
总体经济回顾：肯尼亚经济在 2024 年第一季度增长了 5.0%，而 2023 年同期增长了 5.5%。增长主要得益于运输、金融和保险行业的强劲表现。与 2023 年第一季度一样，由于有利的天气条件支持农作物和动物生产，2024 年初的农业生产保持强劲。标准银行肯尼亚采购经理人指数从 2024 年 3 月的 49.7 降至 2024 年 6 月的 47.2。该指数水平是七个月来最大幅度的下降，表明肯尼亚私营部门经济健康状况显着下降，其特点是新业务量急剧下降和销售量下降。
精算师如何利用行为经济学？
我们生活在物质、服务和选择都极其丰富的时代。在过去的半个世纪里，大规模的工业化和自动化带来了产量的提高。我们所处的时代被广泛称为第四次工业革命，技术正在深刻地改变我们的生活，其中之一就是它为我们提供了无数的选择和机会。在早期，地理、距离和时间对信息共享和商品和服务交易施加了重大限制，但这不再是我们的障碍。另一方面，我们必须处理比前辈更多的不确定性。面对不确定性时，我们需要能够对可能的未来结果做出选择，而我们做出的决定并不总是理性的。
chiplet精算师：定量成本模型和多芯片架构探索
尽管摩尔的定律已经统治了半导体的半导体，但人们广泛观察到它，并认识到摩尔的定律变得越来越难以维持。“分别包装的较小功能的整合”被摩尔本人[8]和半导体行业视为扩展。传统的VLSI系统是在整体模具上实现的，也称为芯片系统（SOC）。过去几十年来，工艺技术的稳定增长和死亡区域的稳定增长可以保证晶体管上的晶体管增长。然而，随着过程技术的改进减慢，芯片区域接近光刻标线的极限，晶体管生长将停滞不前[6] [9]。同时，大型芯片意味着更复杂的设计，而差的产量降低了更高的成本。将单片SOC重新分配到几个芯片中可以提高模具的整体产量，从而降低成本。除了产生改善之外，chiplet再利用是多芯片架构的另一个特征。在传统的设计流中，IP或模块重复使用被广泛使用；但是，这种方法仍然需要重复的系统验证和芯片物理设计，这很大程度上是非经常性工程（NRE）成本的很大一部分。因此，Chiplet Reuse可以节省重新验证系统的开销和重新设计芯片物理，可以节省更多的成本。随着许多关于多片的作品的出现，尤其是来自行业的产品[9] [14]，多芯片建筑的经济有效性已成为共识。但是，实际上，我们发现由于包装和模具die（D2D）接口的开销，多芯片系统的成本优势并不容易实现。与SOC相比，在VLSI系统设计的早期阶段，多芯片系统的成本更加困难。不仔细评估，采用多片
精算师的生成式人工智能入门指南
3.1 用于通用生产力的生成式人工智能 ...................................................................................................................... 11 3.1.1 会议 ...................................................................................................................................................... 11 3.1.2 总结文件 ................................................................................................................................................ 11 3.1.3 学习工具 ................................................................................................................................................ 12 3.1.4 起草内容 ................................................................................................................................................ 12 3.2 用于编码和软件开发的生成式人工智能 ............................................................................................................. 13 3.2.1 副驾驶工具 ............................................................................................................................................. 13 3.2.2 代码转换 ................................................................................................................................................ 13 3.2.3 构建精算模型 ................................................................................................................................ 14 3.3 模型文档和治理 ............................................................................................................................................. 14 3.4 丰富、操作和分析数据................................................................................................ 16 3.4.1 丰富数据 ...................................................................................................................................... 16 3.4.2 处理数据 ...................................................................................................................................... 17 3.4.3 数据分析 ...................................................................................................................................... 18 3.5 场景分析 ............................................................................................................................................. 19 3.6 自动化与效率 ...................................................................................................................................... 21 3.6.1 自动化 ............................................................................................................................................. 21 3.6.2 效率 ............................................................................................................................................. 21 3.7 索赔 ........................................................................................................................................................................ 22 3.8 承保................................................................................................................................................... 24
LSL投资组合管理精算师角色持有人
Lancashire Syndicates Limited，伦敦1。目的这是数据驱动且具有一般保险经验的合格或几乎合格的精算师（或同等学历）的角色，最好在商业线或专业线曝光下。成功的候选人将向预订负责人报告，并将成为成立和培训的精算团队的一部分。成功的候选人将负责LSL Syndicates 2010和3010的投资组合管理活动。将为成功的候选人提供研究支持，以完成精算考试。我们还欢迎选择不参加精算考试的候选人的申请。2。特定职责
精算师应该了解人工智能什么。......
保险精算师伊莎贝尔：她从事产品开发工作，正在为自动驾驶汽车设计一款新型按里程付费产品。通过获取车辆、驾驶和索赔数据，她可以分析所选路线、自动驾驶和天气条件对索赔的影响。伊莎贝尔与汽车制造商共同设计了这款产品，通过导航系统自动选择最佳路线，相关保费节省直接显示在驾驶员屏幕上。她还在人寿和健康产品中嵌入了反馈回路，这样拥有多份保险的客户就可以直接通过折扣（例如意外险）从降低索赔预期中受益。此外，伊莎贝尔可以实时测试这款新产品对预测的内部和外部关键绩效指标 (KPI) 的影响。
2023 年受托人报告的长期经济假设 首席精算师办公室 社会保障管理局 2023 年 3 月 31 日
概述 每年，联邦养老、遗属和残疾保险 (OASI) 和残疾保险 (DI) 信托基金的受托人委员会都会向国会提交一份关于养老、遗属和残疾保险 (OASDI) 计划的财务和精算状况的年度报告。在这份报告中，首席精算师办公室 (OCACT) 代表受托人委员会根据三组不同的长期 (75 年) 关键经济变量假设来预测未来的成本和收入。中期 (替代方案 II) 假设代表受托人对未来经验的最佳估计，而低成本 (替代方案 I) 和高成本 (替代方案 III) 假设分别代表从计划成本和收入占应税工资的百分比的角度来看更有利和更不利的情景。中期假设还用作敏感性分析的比较点和董事会 OASDI 年度报告（“董事会报告”）中提出的随机预测的集中趋势。本备忘录介绍了 2023 年董事会报告中 75 年长期预测期最后 65 年使用的经济假设。目前，对于 COVID-19 大流行对长期趋势的持久影响尚无共识。董事会继续假设大流行不会对各个长期最终假设产生净影响。 2020 年 6 月 8 日，美国国家经济研究局商业周期测定委员会确定，2019 年第四季度是季度经济活动的高峰。1 高峰标志着始于 2007 年第四季度的经济周期的结束。因此，接下来的分析包括 2019 年结束的最新完整经济周期以及自上次周期高峰以来的时期（2019 年至 2021 年）。与往常一样，大部分分析基于长期趋势，不会受到最近两年数据的显著影响。关键的经济变量包括全经济生产率的年均百分比变化、城市工薪阶层和文职人员的消费者价格指数 (CPI-W)、国内生产总值 (GDP) 平减指数和平均 OASDI 覆盖工资，以及失业率、年度信托基金新发行实际利率和 OASDI 应税比率。总体经济生产力是实际 GDP 与总工作小时数之比。OASDI 应税比率是 OASDI 覆盖收入中需缴纳工资税的份额。下表 A.1 列出了 2023 年受托人报告替代方案 I、II 和 III 中这些关键经济变量的假设长期未来值。与 2022 年报告中的长期假设相比，唯一的变化是平均 OASDI 覆盖工资的平均百分比变化略有增加。