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程序手册2025
马德拉斯经济学院（MSE）邀请申请申请2年（4个学期）M.A。（i）一般经济学的计划，（ii）应用定量金融，（iii）金融经济学（IV），精算经济学和（v）环境经济学。这些计划旨在开发经过良好训练的（i）具有广泛技能和工具的经济学家，可以更好地了解基本理论以及在真实经济体中如何发挥作用； （ii）在经济学，数学，统计学方面具有良好基础的金融从业人员，在新兴的理论和经验工具方面也接受了良好的培训，以更好地理解该行业（III）财务分析师（III）经济学经济学和财务方面的良好培训，（IV）精算师，具有强大的经济学，财务和经济学的经济学（IV）精算率（V），并具有数学的经济学（V），（V）数学（V），V）解决环境问题。成功的候选人将迎合对精算师，金融从业人员，环境经理，金融分析师/分析师以及快速增长保险，健康，国家/多种横向环境机构和金融服务的需求的不断增长。M.A.精算经济学：印度的保险部门以快速增长。合格的精算师的需求很高，因为印度训练有素的精算师短缺。合格的精算师必须是将数学，统计和经济分析应用于保险，退休和其他福利以及投资领域的各种决策过程的专家。M.A.精算经济学计划始终牢记印度精算师研究所所规定的课程和教学大纲。
主题审查报告
董事会认识到，鉴于许多国家正在进行的持续不断的监管活动，要采取任何进一步的IFOA特定行动，尤其是当精算师从事数据科学工作的环境以及AI无疑会继续发展的环境。讨论了精算师应考虑的内容，具体取决于它们是否参与了建立复杂模型，还是在何处审查或使用此类模型的输出。随着时间的流逝，考虑IFOA监管工具包的不同方面的不同方面可以最好地以不同的角色支持精算师。在此阶段，董事会支持对我们当前的数据科学道德和专业指导的审查，以及该领域的专业技能材料的持续开发。此外，我们将继续与IFOA成员和志愿者互动，对AI和数据科学产生积极兴趣，并鼓励与全球精算协会和其他机构合作，以帮助推动对公共利益的新兴技术的负责任和道德使用。
AAE 说明：《人工智能法案》规定了欧盟使用人工智能的方式
尤其是在人寿和健康保险领域，新法规高度重视所用人工智能系统的治理、文档记录、透明度和输出解释。根据他们的执业标准，精算师必须谨慎对待他们的工作和他们使用的模型，在新人工智能法规出台之前也是如此。精算师可以凭借他们的经验在系统的可解释性方面发挥重要作用，并为人工智能系统的透明度和可理解性创造先决条件。精算行业具有独特的优势，完全习惯于在新法规的实施中发挥核心作用，这得益于其在实施 Solvency II 和 IFRS17/9 方面的专业知识，以及其在风险管理、合规性、模型验证、数据治理和质量方面的专业知识。
BCOM研究计划者2025-商业与经济学学院
在这些领域进行研究，以及用于人寿保险，退休金和一般保险的精算建模，是BCOM学位的精算流的基础。学生学习各种技能，其中最重要的是数学建模和计算，这使他们能够进入保险和财务部门以及其他地方的各种行业职位。在澳大利亚，目前有2100名合格精算师。这些精算师中约有20％从事人寿保险工作，10％的养老金工作，20％的一般保险工作，其余的工作则用于金融和投资，管理，政府，分析公司和大学。许多澳大利亚精算师在海外工作。
机器学习时代的P＆C定价
随着机器学习和人工智能（ML/AI）在整个保险行业中扩散时，精算科学的应用正变得越来越受欢迎。与费率制定有关的精算师似乎是预测未来的不可能的任务，包括关于索赔和客户行为。此外，当前的最佳预测方法涉及使用保险方已知特征的复杂算法。ml/ai提供了一条途径，将更高的预测能力建立在定价模型中。精算师已经开始研究和实验这些复杂的算法，但面临着诸如预测精度和模型解释性之间的权衡，与新软件相关的学习曲线以及评级实施成本之间的权衡。
机器学习时代的财产和意外伤害保险定价
随着机器学习和人工智能 (ML/AI) 在保险行业的蓬勃发展，精算科学的应用也日益受到人们的关注。参与费率制定的精算师肩负着一项看似不可能完成的任务：预测未来，包括理赔和客户行为。此外，目前最好的预测方法也涉及利用被保险人已知特征的复杂算法。ML/AI 为在定价模型中构建更高的预测能力提供了一种途径。精算师已经开始研究和试验这些复杂的算法，但他们面临着诸多障碍，例如预测准确性与模型可解释性之间的权衡、新软件的学习曲线以及评级实施成本。
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。