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从精算的角度来看健康平等
健康计划“福利设计”是指确定将要涵盖哪些服务的一组规定，哪些提供商将提供涵盖的服务，成本分布结构（例如，免赔额，共付额或共同保险），以及利用和医疗管理协议（例如，预先确定，预先认可，继续进行访问）以及用于管理范围的访问和成本范围的服务和成本范围的服务和医疗管理协议（例如）。精算师与其他专业人员团队（例如与产品开发和监管合规性涉及的团队）一起创建和评估福利设计。在设定福利设计时，需要考虑许多不同的，有时甚至是冲突的目标。这些可以包括满足监管要求，吸引计划会员资格，用于雇主赞助的保留雇员的承保范围以及指导计划成员以适合给定条件的最合适类型的护理。在考虑利益设计对医疗保健结果和差异的影响时，出现了两个关键领域的问题：获得护理和负担能力。访问和负担能力受涵盖的服务，护理站点，网络结构（分层，狭窄，网络）以及自付费用（包括成本分担和保费）的影响，被保险人负责。
人工智能和机器学习在精算科学中的应用
本论文/论文由美国俄亥俄州阿克伦市阿克伦大学机构知识库 IdeaExchange@UAkron 的 Gary B. 博士和 Pamela S. Williams 荣誉学院免费提供给您。它已被 IdeaExchange@UAkron 的授权管理员接受纳入 Williams 荣誉学院荣誉研究项目。欲了解更多信息，请联系 mjon@uakron.edu、uapress@uakron.edu。
精算师的再保险会计与策略
2020 年 1 月 从古代航运的起源到当代金融体系中的应用，再保险不断发展。尽管有重大创新，但主题保持不变：再保险使保险公司能够承担风险，满足内部和外部约束。在本文中，我们对再保险的功能和财务影响进行了基础性讨论。在整个讨论过程中，我们提供了一系列财务报表中再保险交易会计处理的示例。了解再保险决策的会计影响很重要，但真正的战略决策需要更深入地了解法律、监管、经济、税收和财务影响。本文虽然不详尽，但旨在为关于再保险交易及其对关键财务指标的影响的更强有力的精算对话奠定坚实的基础。关键词：再保险、会计、精算、追溯再保险
精算周期中的机器学习
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。■
精算师气候（和气候风险）指数：用于...
•创建反映精算性观点的索引，是客观的，并且易于理解而不过于简单化•创建一个指数•衡量极端气候变化的索引，以及将这些极端气候与经济和人类损失相关的第二个索引与经济和人类损失相关的第二个索引•使用这些索引•使用这些索引来促进政治事件的一般性促进范围的事件，并促进了行动•行动•行动•行动•行动•行动•行动•行动•行动•行动•赞助商：
网络风险工具包 - 美国精算师协会
与大多数其他财产/意外险业务不同，保险公司通常依靠多年来收集的大量保费、风险和索赔数据来开发基于统计显著结果的工具，而网络保险公司历来缺乏用于评估网络风险的内部数据。虽然网络保险公司可用的数据量正在增长，但用于其他财产/意外险的标准精算定价模型