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精算师之谜
> 欢迎回家，ROBERT C.161485。您已在技术上可接受的时间内返回。“我更愿意永远留在地面上。”> 只有解答精算师之谜的人才能永远留在地面上。每个人都明白这个规则，包括你。这不是我第一次搬家，所以不用提示我就知道该做什么。一张王座般的椅子在等着我，我移动我的机器人身体坐了进去。电线连接到我脖子后面的端口，当我回到虚拟世界时，我的视角突然转变了。我现在正看着机器人的身体，看着它的脸融化。我的容貌，如果我生在人类身体里就会有的容貌，都消失了，只留下一个小鼻子和其他面部特征的痕迹。此时，我本可以恢复 Oracle 的正常头像，但她却很刻薄，所以我将她的通信保留为文本。我现在不想看到她的脸。> 您的下一个 11 年周期将于明天开始。您需要为这个周期选择一个工作重点领域和一个人类文化重点领域。“对于文化，我选择美国电影，重点是 1970 年以后的流行电影。”> 您在之前的三个周期中都做出了这个选择。你确定吗？(Y/N)“这是我的热情所在。但是，如果这个领域可以作为我的工作重点领域，我会选择其他的。”> 该工作的需求不足。您的文化选择现已记录在案。您之前曾在天体物理学、化学和人工智能编程领域工作过。这些领域中是否有任何一个激起了您同样的热情？ 没有。但在地面上逗留期间，我已经决定了下一个研究领域。 “我希望学习精算学。” > 您似乎对地面世界很着迷，但令人惊讶的是您没有早点做出这个选择。 “我认识许多学习过精算学的人。既然他们还在这里，那么很明显，了解精算学并不能解答精算师的谜语。”
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。
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。
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
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：
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
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