人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术的融合彻底改变了金融服务的格局,为个性化、风险管理和运营效率提供了前所未有的机会。本文探讨了人工智能和机器学习在金融行业的应用、挑战和未来方向。这项研究的目的是研究如何利用人工智能和机器学习来个性化金融服务、加强风险管理和推动业务成果。通过回顾现有文献和案例研究,本研究分析了金融机构实施人工智能和机器学习解决方案的方法和技术。结果突出了人工智能和机器学习在个性化产品推荐、动态定价、欺诈检测和合规性监控等领域的多种应用。此外,该研究还确定了与数据隐私、算法偏见和法规遵从性相关的关键挑战,必须解决这些挑战才能确保在金融服务中负责任和合乎道德地使用人工智能和机器学习技术。总之,在可解释人工智能、联邦学习和量子计算等新兴趋势的推动下,人工智能和机器学习在金融服务中的未来前景广阔。通过顺应这些趋势并优先考虑道德考虑,金融机构可以在数字时代开启新的创新、弹性和客户价值水平。
净承保保费(NWP):总承保保费减去分出的再保险加上承担的再保险 净已赚保费:根据保单有效年限与保单有效年限之比,在一定时期内收取的总保费 转让率:原保险公司(分出公司)转让给再保险公司的承保保费百分比 留存率:原保险公司留存的承保保费百分比 净承保利润/(损失):扣除直接归因于承保活动的所有费用但不包括投资收益后的承保保费超额/赤字 赔付率:净赔付占净已赚保费的百分比 费用率:承保和管理费用占净已赚保费的百分比 综合比率:赔付率和费用率之和。综合比率小于 100 表示承保有利润 投资回报:计算方法为总投资收益除以证券、关联公司和财产投资 回教保险:遵循伊斯兰教义,如禁止利息和纯粹的货币投机。在这里,风险由保单持有人共同承担,而不是完全由公司承担 银保:涉及通过银行渠道分销保险产品 人寿保险:涉及分销终身寿险和定期寿险等保险产品
最近,ChatGPT 等生成式 AI 工具的兴起使 AI 的风险和挑战成为人们关注的焦点。在保险行业,主要问题包括缺乏透明度和可解释性、歧视、偏见、不公平、负担不起、排斥和数据相关问题。8 这些问题对保险业来说并不一定是新问题,而是通过不同的渠道出现的,这是使用 AI 的结果。保险公司正在采取各种措施来应对这些特定于 AI 的风险,例如检测和防止 AI 模型中不必要的相关性的方法、遵循 EIOPA 发布的 AI 治理原则 9、对承保中使用的评级因素数量进行自我限制,以及为管理 AI 相关风险而量身定制的治理结构。重要的是,保险业中 AI 决策的可逆性意味着相关风险与其他领域的风险有很大不同。
• Chubb • Julian Arevalo(EIOPA) • Lucy Ashton(ABI) • Birny Birnbaum(经济正义中心) • 专员 Kathleen A. Birrane(马里兰州保险管理局) • Alessandro Bonaita(Generali) • Matt Brewis、Karen Croxson(英国 FCA) • Chris Dolman(IAG) • Michael Drobac(AIG) • Michael Foehner、Tobias Wassmann(瑞士再保险) • Oliver Goodenough(佛蒙特法学院) • Arthur Hilliard、Danilo Gattullo(欧洲保险) • Joe Jones(国际隐私专业人员协会) • Xuchun Li(新加坡金融管理局) • Amedeo Santosuosso(帕维亚高等大学) • Dave Snyder(美国财产保险协会) • Anika Stehr、Julia Perl(汉诺威再保险) • Lutz Wilhelmy(欧洲精算协会) • Leigh Wolfrom (OECD) • 肖菁 (平安)
比利时 否 欧洲保险业普遍欢迎 IAIS 推广该领域良好做法的意图。一个特别重要的问题是重大 ICT 相关事件的报告。在欧盟,正在努力确保特定事件仅向单一机构报告,从而避免给实体带来过度负担。监管机构应尽可能寻求国际协调,但与此同时,必须充分考虑如何最大限度地减轻该行业的负担。鉴于来自保险监管机构的各种要求,应考虑在集团层面实施集中化流程,以便做出综合的集团答复。同样重要的是,避免在已经实现 IAIS 目标的司法管辖区施加新的要求。从这个意义上讲,有人担心 IAIS 方法可能会导致潜在的额外数据收集要求、报告和/或最终测试和强调,尽管在欧盟层面,这些要求大部分(如果不是全部)都受到《数字运营弹性法案》(DORA)的涵盖。应该避免这种情况。
“精算师本质上是具有丰富保险知识的数据科学家。这两个职业都使用数据来对未来做出明智的决策。精算师在实践中使用各种表格、模型和理论。随着技术的发展,所有这些都变得更加高效。”
人工智能正在改变我们的工作方式和个人生活 (Faraj 等人,2018)。更普遍地说,软件正在接管组织中越来越多的流程,通常会改变其商业模式 (Alt 等人,2020)。这种数字化转型也发生在保险领域。人工智能对保险的影响在某些方面与经济的其他部门相似,但在其他方面则有所不同。保险有一些特殊性,人工智能转型、经济衰退和流行病等事件对其的影响不同。因此,了解人工智能的采用及其对保险业务模式的影响非常重要。保险业务模式必须有效且持久,因为保险面临着许多挑战,例如更多的流行病、不断变化的法规、气候变化、不可预测的天气和激烈的竞争 (Kannan & Bernoff,2019)。人工智能、大数据、云计算、物联网、区块链和 5G 等技术提供了许多机会。机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 提供可监督或无监督的学习,使人工智能更强大且更易于组织使用 (Kraus 等人,2020 年)。所有这些独立的技术都在融合、产生协同效应并扩大其影响力 (Dietzmann 等人,2020 年)。保险公司在塑造人工智能及其影响方面发挥着作用。此外,消费者和政府也有自己的角色。政府需要制定和调整法律法规。保险公司在组织内部面临着人工智能的社会技术挑战。这些可能包括数据、人员和流程。数据的数量和质量通常不足以有效训练人工智能或使用人工智能进行评估和承保。由于技术的作用日益增强,技术提供商的作用也日益增强。保险公司的人员需要新的技能和培训来实施人工智能。在我们审视整个保险行业时,重要的是要认识到,试图为消费者提供所有保险服务的保险公司与主要关注一种保险类型的保险公司之间存在区别。在数据驱动的经济中,数据、其来源及其利用方式是解释商业模式的另一种方式。人工智能和物联网、区块链等其他技术的影响如此重要,以至于利用它们的社会技术能力在今天比过去更为重要。目前,大多数人工智能的实施都取代了过去面临特定挑战的特定流程。要了解人工智能的采用,我们必须了解每个组织 -