AI精算師探索：深度學習在保險業的革新

目錄

🧠 什麼是AI？
🔍 深度學習的基礎
🖼️ 應用於影像的深度學習
📜 應用於文字的深度學習
🎙️ 應用於語音的深度學習
💼 AI在業務中的應用
🤖 AI如何改變保險業
🔒 AI的風險和挑戰
🔍 AI的限制和未來
📊 深度學習技術在保險業中的應用案例
🔥 AI如何創造商業價值

AI在保險業的應用

大家好，歡迎收看這期的AI GI精算師視頻，這是我在11月13日的一次對普通保險業研討會的演講。對於錯過演講的人來說，我希望你們會喜歡它。首先，讓我自我介紹一下，我目前是世界著名的愛丁堡精算師和分析師，在即將被重新品牌的IB糾紛中工作。我在一些方面的專業包括賠償、定價、投資組合管理等。幫助我製作內容的好朋友是迈克尔·基奥德，他目前是金奈拉的高級經理。在這裡我們將討論AI在保險業中的實際應用，以及它如何改變了行業。

什麼是AI？

AI的定義是計算機系統的理論和開發，能夠執行通常需要人類智慧的任務，如視覺感知、語音識別、決策制定和語言翻譯。但這在實踐中意味著什麼呢？從歷史上看，我們使用專家系統，有時你會發現AI實際上只是重新包裝的傳統統計學。你可能會發現使用決策樹和深度學習等機器學習模型，但最終所有這些都是模型，只是模型，具有所有人類的局限性和所有精算師非常熟悉的問題。

深度學習的基礎

我們有一個由神經元組成的網絡，每個神經元都很弱，類似於GLM，你有線性自加權，通過激活函數轉換的輸出，具有非線性效應。這些神經元通常與其他神經元相連，它們將輸入作為加權總和傳遞到輸出。深度學習模型的一個關鍵特徵是它們對非結構化數據的擴展能力。

應用於影像的深度學習

卷積神經網絡在圖像上工作得很好，嵌入層對文本進行處理，循環神經網絡對序列進行處理，生成對抗網絡可以生成無結構數據。

應用於文字的深度學習

自然語言模型可以處理自然語言，例如文本匹配。

應用於語音的深度學習

語音處理技術，如生成式對抗網絡，可以模擬人類的語音。

AI在業務中的應用

作為顧問，當我們看到這些AI的業務案例時，我們應該考慮什麼？首先，AI是否能幫助更好地服務客戶？ AI可以提供機會，以幫助我們確保之前無法保險的風險，更高效地提供服務，或者通過新渠道接觸和保護更多客戶。但這種使用情況是否真的能更好地服務客戶？ AI是否是解決業務問題的正確解決方案？成本是否超過了這個AI項目的收益？這個AI項目的機會成本是什麼？是否可能進行小規模試驗以確定它是否真的有效？你的AI模型的期望是否現實？安德魯提出了一個很好的指導原則，他說幾乎任何一個正常人在一秒鐘內可以完成的事情，我們現在都可以用AI自動化。但反過來說，如果它是一個需要大