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精算科学中的机器学习：增强保险风险管理的预测模型
3哥伦比亚商学院5伊利诺伊理工学院摘要 - 如前所述，就保险公司之间的评估和风险管理而言，ML已成为精算实践的重要工具。通过改进预测模型，精算师可以更好地预测风险，设定适当的价格并做出更好的承保决策。传统的精算实践涉及依赖历史信息和统计公式，但是，当代和大数据需要更好的解决方案。决策树，深度学习的神经网和集成技术，旨在分析大量结构化和非结构化数据的趋势和相关性，这些数据可能很难使用其他技术找到。精算科学中的机器学习涉及在索赔预测，欺诈检测，客户细分和损失建模中使用复杂算法。来自社交媒体，IoT设备和远程信息处理的实时数据具有在馈送ML模型时提供更准确和及时的分析和预测的潜力；这可以提高保险业务和客户满意度的效率（Varney，2019年）。此外，随着使用ML的使用，精算师具有更新模型的能力，并随着时间的流逝而变化的数据和趋势进行必要的更改。尽管如此，精算科学中ML的整合带来了一些挑战。数据质量，模型可解释性以及如何向用户呈现结果。精算的未来在这方面，虽然精算师可以利用复杂算法来开发风险评估的预测模型，但他们还需要确保此类模型是透明的，并遵守设定的法规。因此，本文旨在在精算工作的背景下讨论机器学习方法的机会和局限性，并进一步发展保险风险。
保险和寿命经济
•瑞士联邦技术学院教授Johan Auwerx，Lausanne•Gautam Bhardwaj，Pinbox联合创始人； Ashoka研究员•中国太平洋人寿保险保险前首席执行官John Cai•伦敦经济学院长期护理全球观察员校长Adelina Comas-Herrera•Rushika Fernandopulle，IORA Health的联合创始人（一项医疗亚马逊的一部分）•Stephen Frank，Stephen Frank，CEO兼总裁，加拿大人寿和健康保险协会的首席执行官兼总裁； Vice President, Global Federation of Insurance Associations • Martin Fröhlander, President and Chair of the Board of Directors, Junoverse • Scott Gaul, Senior Vice President and Head of Individual Retirement Strategies, Prudential Financial • Dale Hall, Managing Director of Research, Society of Actuaries • Christophe Heck, Market Head L&H France, Swiss Re • Kostas Kalaulis, CEO and Board member, EpiCure Biotechnologies • Sanjeev Kapur, Chief Marketing Officer and Product Head, Asia, MetLife • Alistair McQueen, Head of Wealth and Savings, Aviva • Edward Moncreiffe, CEO, Global Insurance, HSBC • Nils Reich, Group CEO Health, AXA • Andrew Scott, Professor of Economics, London Business School • Daniel Zimmerman, Senior Vice President and Chief Science Officer, RGA
保险与经济增长的关系：来自经合组织国家的新证据
摘要：本研究通过提供保险业的新证据来解决保险发展与经济增长之间关系的争论。现有的大多数实证研究主要集中在银行业。本文采用线性动态面板数据方法研究了 2009 年至 2020 年 16 个 OECD 国家保险（寿险、非寿险和总保险）与经济增长之间的关系。我们发现保险发展与经济增长有关。寿险和非寿险保费与经济增长之间的关系是非线性的。根据对数据的分析，保险费与经济增长之间存在倒 U 型关系，从而支持了文献中关于金融发展与经济增长之间非线性关系的假设。这意味着更多的金融可能只会在一定程度内更好，超过一定程度后往往会损害增长。因此，我们的结果证实，保险业与经济增长之间的关系似乎类似于金融业与 GDP 之间的关系。这些发现为保险公司提供了一些有用的实证意义和某些观点，有助于政策制定者、经合组织和其他地区的政府确定在制定与保险活动相关的金融法规时可以考虑的重要方面。
医院在输注抗CD19 CAR-T细胞的费用是多少？
嵌合抗原受体T细胞（CAR-T细胞）有可能成为一种主要的创新作为一种新型的癌症治疗，但与价格极高和高度不确定性相关。本研究旨在评估法国抗CD19 CAR-T细胞的医院住院费用。数据是从法国医学信息系统计划（PMSI）收集的，所有医院都与编码9439938的管理药物相关（Tisagenlecleucel，kymriah®）或9440456（2019年1月和2020年1月2日之间）（axageabtagene cieloleucel，Yescarta®）。485医院与注射抗CD19 CAR-T细胞有关，其中44（9％），139（28.7％）和302（62.3％）用于急性淋巴细胞症（所有），tisagenleclecelene and diffbly limflb-cllbclly and difblbclly and difblbcly limplaplane and difblbly limplaplane（tisagenlecleucel） Cileleucel分别。全部Tisagenlecleucel的静置长度分别为37.9、23.8和25.9天，DLBCL中的Tisagenlecleucel和Axicabtagene Cileleucel分别为37.9、23.8和25.9天。tisagenlecleucel的平均每住院费用为372,400欧元，DLBCL的Tisagenlecleucel总共为342,903欧元，axigabtagene cileoleucel的平均费用为342,903欧元。汽车T细胞代表了这些成本的80％以上。n = 13家医院进行了CAR-T细胞注射，两家医院占注射总数的50％以上。本研究提供了有关接受CAR-T细胞治疗的患者住院费用的有限信息的有限信息。除了经济负担外，距离还可能是获得T细胞治疗的重要障碍。
保险业监管局网络安全指引（GL20）修订对保险公司有何影响？
根据《保险业条例》（第 41 章）（《条例》）第 133(1) 条，保险业监管局（“保监局”）于 2019 年发布了《网络安全指引》（“GL20”），该指引自 2020 年 1 月 1 日起生效，旨在规范和监督保险业，保护所有保单持有人免受网络威胁。该指引规定了获授权保险公司应具备的网络安全最低标准，以及保监局在评估保险公司网络安全框架的有效性时使用的一般指导原则。然而，为了应对新兴技术和网络安全威胁的快速变化，保监局已于 2022 年 10 月提出了更新的框架。修订后的 GL20 已推出并于 2025 年 1 月 1 日生效。修订后的指南纳入了网络弹性评估框架（“ CRAF ”），要求授权保险公司在 2025 年第四季度 / 2026 年第二季度之前完成一系列评估，包括固有风险评估（“IRA”）、成熟度评估（“MA”）和基于威胁情报的攻击模拟（“TIBAS”）*。
高级AI驱动的汽车保险欺诈检测
国际计算机应用和信息技术研究杂志（IJRCAIT）第8卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2397-2409, Article ID: IJRCAIT_08_01_174 Available online at https://iaeme.com/Home/issue/IJRCAIT?Volume=8&Issue=1 ISSN Print: 2348-0009 and ISSN Online: 2347-5099 Impact Factor (2025): 14.56 (Based on Google Scholar Citation) Journal ID: 0497-2547; doi：https：//doi.org/10.34218/ijrcait_08_01_174©iaeme出版物
AI驱动的汽车保险索赔革命处理
[5] Fortune Business Insights, "Conversational AI Market Size, Share & Industry Trends Analysis, By Type (Intelligent Virtual Assistant & AI Chatbots), By Technology (Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, Automatic Speech Recognition), By Deployment (On-premises & Cloud), By Business Function (Sales & Marketing, Operations & Supply Chain, Finance and Accounting, Human Resources, IT Service Management), By Industry (BFSI, IT and电信，零售和电子商务，教育，医疗保健，媒体与娱乐，汽车和区域预测，2024-2032，“《财富》商业见解，2024年。可用：https：//www.fortunebusinessinsights.com/conversational-ai-market-109850
卡拉·沃斯（Kara Voss）博士模型顾问气候与可持续发展分公司加利福尼亚州保险局亲爱的沃斯博士：我想参加
卡拉·沃斯（Kara Voss）博士模型顾问气候与可持续发展分公司加利福尼亚州保险部尊敬的沃斯博士：我想参加Verisk Prid程序。作为一名政策分析师和经济学家，一直在研究加利福尼亚保险市场多年来，我寻求帮助促进开发和采用野火模式，以提高保险公司准确价格野火风险并为缓解措施提供适当折扣的能力。我还是由加利福尼亚保险局赞助的公共野火模型战略小组。更好地了解私营部门模型的能力将有助于委员会了解公共模式如何利用私营部门的努力以及公共模式中需要什么能力。，劳埃德·迪克森·劳埃德·迪克森（Lloyd Dixon Lloyd Dixon）高级经济学家兼肯尼斯·费恩伯格（Kenneth R. Feinberg
信用人寿保险 - 亚利桑那州保险部
COPY of the foregoing electronically delivered this ______ day of February, 2025, to: Barbara D. Richardson, Director Tom Zuppan, Hearing Officer Alena Caravetta, Regulatory Legal Affairs Officer Arizona Department of Insurance and Financial Institutions 100 North 15th Avenue, Suite 261 Phoenix, Arizona 85007 AMI Risk Consultants, Inc. gailf@amirisk.com arvin.delrosario@amirisk.com佛罗里达州NAIC＃60275 LESLIE SOLER LESLIE.SOLER.SOLER.SOLER.SOLER@ASSURANT@ASSURANT.COM美国健康和生活Ins。Co. NAIC＃60518 GREGG LEHMAN GREGG.H.LEHMAN@OMF.com Linda Frazier linda.j.frazier@omf.com faye johnson johnsonf@omf.com Co. NAIC＃60739 Robert Zahirniak Robert.zahirniak@americannational.com nate ackerknecht nathan.ackerknecht@americannational.comCo. NAIC＃60518 GREGG LEHMAN GREGG.H.LEHMAN@OMF.com Linda Frazier linda.j.frazier@omf.com faye johnson johnsonf@omf.comCo. NAIC＃60739 Robert Zahirniak Robert.zahirniak@americannational.com nate ackerknecht nathan.ackerknecht@americannational.comCo. NAIC＃60739 Robert Zahirniak Robert.zahirniak@americannational.com nate ackerknecht nathan.ackerknecht@americannational.com