很少有人對大數(shù)據(jù)帶來的好處提出異議。他們認(rèn)為這將提高效率，改善風(fēng)險模式，并加強客戶服務(wù)。雖然所有這些觀點都有一些道理，但精算師和其他金融專業(yè)人士也需要注意一些風(fēng)險。
大數(shù)據(jù)是精算師的大機會或大風(fēng)險嗎?
精算協(xié)會高級副總裁Jenny Lyon去年在研究與發(fā)展精算學(xué)會(英國)第二屆亞洲會議上發(fā)表了講話。其他一些專家也在會上發(fā)了言，其中包括研究與發(fā)展研究所的全球研究總監(jiān)Peter Banthorpe。他們提到像ZoomHR這樣的公司比以往任何時候都使用大量數(shù)據(jù)。Lyon和Banthorpe表示，大數(shù)據(jù)是世界各地的精算師的雙刃劍。
這里有幾個問題需要解決，以確保大數(shù)據(jù)被正確使用。
(1)數(shù)據(jù)的質(zhì)量，完整性和準(zhǔn)確性
每個精算模型都廣泛依賴數(shù)據(jù)。這些模型的質(zhì)量取決于他們背后的數(shù)據(jù)質(zhì)量。大數(shù)據(jù)的最大問題之一是驗證。數(shù)據(jù)通常來自可能難以評估可靠性的來源。越來越多的精算師使用來自社交媒體的數(shù)據(jù)，但這可能難以驗證。
如果精算師打算更多地依賴大數(shù)據(jù)，那么他們將首先需要進(jìn)行審查。他們將需要：
•開發(fā)新的算法，可以從不太值得信賴的來源過濾可疑數(shù)據(jù)。
•將其分析限制為易于驗證的數(shù)據(jù)。
如果他們太依賴于無法驗證的數(shù)據(jù)，他們的模型將變得不那么準(zhǔn)確。
(2)未來的法規(guī)
世界各地的監(jiān)管機構(gòu)正在努力決定限制大數(shù)據(jù)訪問的程度。他們必須權(quán)衡對隱私、歧視風(fēng)險和其他因素的關(guān)注，以保護公眾。
Banthorpe預(yù)測，聯(lián)邦貿(mào)易委員會(FTC)和其他監(jiān)管機構(gòu)預(yù)計將在未來推出新的法規(guī)。這是精算師面臨的一個風(fēng)險，因為如果他們無法訪問已經(jīng)成為其模型的工具的某些數(shù)據(jù)，那么將來可能需要修改模型。
(3)精度的算法
即使數(shù)據(jù)已被仔細(xì)審查，可能難以確保其被正確使用。許多精算師擔(dān)心大數(shù)據(jù)背后的算法可能無法正確設(shè)置。
這些算法往往在預(yù)測分析方面不太準(zhǔn)確，特別是在幾年后。有文章表明，在不久的將來精算師將被機器取代的可能性為99%，而更可靠的模型的可能性則只有21%。
大數(shù)據(jù)可能對精算師非常有幫助，但風(fēng)險依然存在
大數(shù)據(jù)正在以前所未有的方式改變精算行業(yè)。總的來說，其帶來的好處遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過成本。然而，也有一些風(fēng)險也需要考慮。
精算師及其雇主將需要對他們的數(shù)據(jù)有選擇性。他們還必須確保他們的模型得到適當(dāng)?shù)臉?gòu)建。
只要他們采取必要的預(yù)防措施，大數(shù)據(jù)應(yīng)該顯著提高其模型的質(zhì)量。越來越多的保險公司和貸款人將使用它來最大限度地減少風(fēng)險。
Lyon指出，大數(shù)據(jù)不會使精算行業(yè)實現(xiàn)自動化。精算師需要積極主動地學(xué)習(xí)如何使用它來提高他們的工作質(zhì)量。
“由于對合作日益增加的需求，在合作伙伴關(guān)系中的企業(yè)在多學(xué)科環(huán)境中將繼續(xù)擴大業(yè)務(wù)規(guī)模。例如，在考慮可穿戴設(shè)備及其在保險領(lǐng)域的出現(xiàn)時，保險公司將需要考慮他們的作用，并且可能會與能夠操縱數(shù)據(jù)并提供見解的合作伙伴合作?？傊?，我對于在這一領(lǐng)域工作的精算師非常了解，與大多數(shù)領(lǐng)域一樣，這需要個人具有強烈的動機，學(xué)習(xí)和發(fā)展以及靈活和適應(yīng)性強的方法。”
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