AI能取代保险精算师吗？

今天我们来讨论一个很少人了解的职业。从事这个职业的人需要有极高的数学和统计学天赋，还需要博学多识，对社会平均寿命、医疗保健、意外事故、天气、战争以及恐怖主义等方面都要有所了解。这就是保险精算师，当然，做好这份工作最基础最重要的还是数学和统计学能力。那么问题来了，人工智能最擅长的恰恰就是数学和统计学这类数据分析的能力，随着人工智能的发展，以及保险业对实时数据分析的需求日益增长，人工智能是否会改变保险精算师这一职业，甚至取而代之？这就是今天我们想要探索的问题。

什么是保险精算师？

保险精算师（以下简称精算师）是利用统计模型来评估风险的专业人士。然而，与利用统计模型来评估金融风险不同，并不是所有能熟练运用数学、统计学以及计算机的人都能成为精算师。想要成为精算师，必须先通过一系列严格的资格认证考试。

成为精算师需要花费大量时间。光是通过所有精算师资格认证考试，就会花掉你6-10年的时间。不过当你通过前两个资格认证考试后，你就可以应聘成为精算师助理，然后边工作边考试。

精算师薪水丰厚。经验丰富的精算师，年薪可以达到15万美元到25万美元之间。有的甚至更高。

精算师从业人员稀少。在美国精算师从业人员的数量，不同机构的具体统计数据不同，但都大约在1万人左右。全球范围来说，大约有3万人。这一从业人员数量跟其他工作来比相当的少。

数据会改变整个行业

精算师主要对以下四个领域建模

• 汽车的财产险和伤亡险
• 住房的财产险和伤亡险
• 人寿保险
• 健康保险

这四个领域的数据点和模型都不尽相同，但对于它们来说，数据都是最重要的。而数据也会为这些领域带来颠覆性的改变。如今，保险公司可以从利用物联网收集家庭信息，可以从车联网收集司机和汽车的信息，还可以从可携带式设备获取客户身体状况的信息，这些从新渠道获取的信息将会对财产险和人身险产生深远的影响。

在这一领域有一家值得注意的公司——Atidot。这是一家典型的以色列创业公司，几位创始人来自军事情报机构，分别是来自网络安全、数据科学、软件开发等领域的精英。

Atitdot致力于将精算工作从利用静态模型的传统数据分析，转换为利用动态非线性模型的预测分析。现实世界本身就是一个巨大的实时动态模型，它并非一味遵循静态模型的规律。可惜的是，大多数保险处理过程都是建立在静态模型的基础之上的。

投保人何时去世？

在寿险领域，这是需要精算师回答的典型问题。在健康险领域中，这个问题或许就是“投保人患上糖尿病的概率是多少？”。在车险领域，则是“投保人遭遇交通事故的概率是多少？”。我们来重点聊一下寿险领域的问题，这也是最好分析的问题。一个最简单的静态模型大致包含以下几个变量：

• 年龄
• 性别
• 工作
• 住址
• 是否有吸烟、喝酒等健康隐患，是否有患上诸如糖尿病等的疾病隐患

人均寿命 

工作人员偶尔也会对静态模型进行些许修正，比如全球人均寿命发生了变化，比如投保人换了份工作，或者换了住址。这些参数的改变会对保单产生重大影响，因此对静态模型的修改必须深思熟虑，而且需要经保险委员会同意，走审批流程。

上述内容就是采用静态模型公司的情况。然而我们生活的世界是一个动态的世界。

Atidot公司利用多得多的变量来同时描述更大的数据组。他们数据源有物联网、可携带式设备、社交媒体、天气、新闻，这些数据源都是动态实时地在更新数据。

人工智能在保险领域的其他应用

人工智能在保险领域的应用案例有很多，但是很多案列其实只是利用大数据，附加了一些相对简单的算法而已。虽然这些案例很有价值，但是本质上并不符合人工智能的定义。有些案例中，机器人通过网站或短信回复客人的询问，这类机器人就可以被称为人工智能了，他们也能通过图灵测试。当然，这类人工智能并不局限于保险行业，他们同样可以用于其他行业的客户管理系统。

取代还是加强？

我们认为人工智能更可能会加强精算师的能力，而不是取而代之。未来的人工智能机器可以完成如今精算师的工作，但是精算师们会借此往价值链上层更进一步，原因有二：

精算师从业人员都是受过高等教育的高素质人才，大部分精算师都处于实权职位，他们会主动去适应这一改变的；

对于保险公司来说，准确性的价值远远高于简单的节省人力成本支出。经验丰富，并且能熟练运用实时数据和非线性模型的精算师对于保险公司来说是非常重要的。精算师是能够决定保费定价的人，而保费定价则是保险公司最核心的工作。

监管需要加强

从法律上讲，保险公司必须告知客户，诸如性别、年龄、邮编等信息作为定价因子，是如何决定最终保单价格的。当保险公司深入物联网、车联网以及穿戴式设备领域时，如何保护客户隐私这一问题就会变得越来越复杂。

所以监管部门需要对互联网保险的兴起做好准备，建立符合市场逻辑的监管机制，让互联网保险行业健康成长。