1976 年诺贝尔经济学奖得主、著名经济学家和统计学家米尔顿·弗里德曼曾说过一句名言：“任何人都会告诉你，它们（精算考试）是世界上最难的数学考试。我有时不及格，有时通过。”事实上，精算科学长期以来一直与复杂性和严格的数学分析联系在一起。精算师在保险行业中发挥着至关重要的作用，他们评估风险并管理财务结果，赢得了许多利益相关者的钦佩和认可。优步、来福车、赫兹、谷歌、Capital One 和 Expedia 等企业实体越来越多地寻求 CAS 成员，因为他们在技术培训、商业敏锐度和风险管理专业知识方面都很熟练（CAS，“特斯拉首席执行官呼吁‘革命性精算师’”)。值得注意的是，2020 年，特斯拉首席执行官表达了对精算职业的高度评价，强调了他们的数学能力，并表达了对创新精算师的渴望。人工智能 (AI) 彻底改变传统精算技术的潜力源于其利用广泛而详细的数据集的能力。几十年来，传统精算方法一直为该行业提供良好的服务，而人工智能似乎是自然而然的下一步，它提供了创新的方法来增强精算实践并提高风险评估的准确性。

KYROS Insights 的 FCAS Len Llaguno 就是一个很好的例子。他分享了传统的精算实践如何植根于几十年前建立的方法，主要依赖于总体绩效指标，而这些方法在适应日益复杂的保险数据和对详细见解的不断增长的需求方面经常面临挑战。举例来说，传统的准备金流程主要通过成熟的方法（如链式阶梯技术）处理汇总的索赔数据。他提出了一个值得注意的观察，即尽管有大量与个人索赔相关的数据，但链式阶梯在系统估计最终损失方面往往未得到充分利用，并强调了如何利用机器学习技术作为一种随时可用的手段来释放这些数据尚未开发的优势，从而可能产生更准确的准备金估计。

值得注意的是，神经网络从人类大脑的结构设计中汲取灵感，在这一转变中发挥着关键作用。尽管神经网络可能看起来是一个新概念，但它与广义线性模型有着共同的基本数学原理。神经网络在索赔预测等任务中得到应用，它们会仔细研究历史索赔数据以揭示趋势并预测未来的索赔量。此外，它们还使保险公司能够更深入地了解客户行为，促进个性化保险产品和定价策略的开发。

细粒度数据的涌入不仅丰富了数据分析，还延伸到了保险产品的定价。CAS Hacktuary Challenge 等计划凸显了精算专业人士在制定适应不断变化的形势的创新风险工程解决方案方面的创造力。例如，“危险的路由器Caesar Balona 的获奖作品“”让用户能够输入出发点和目的地，从而获得所选驾驶路线的动态风险评估。实时因素（例如天气状况、一天中的时间、车辆年龄和驾驶员受损状况）被考虑在内，以提供全面的风险评估。另一个创新作品“消费者汽车工具包”由 Michaël Bordeleau-Tassile 编写，可帮助用户根据品牌、型号和颜色等各种因素比较不同汽车的保险费用。它还提供了多伦多和蒙特利尔发生车辆碰撞和盗窃可能性最高的地区的见解，考虑到了一年中的时间、一天中的时间和道路状况等变量（CAS，“CAS 宣布 15,000 美元 Hacktuary 挑战赛获胜者”).

人工智能对精算科学的影响不仅限于数据分析，还包括预测模型。人工智能驱动的精算方法可提供实时答案和见解。这种动态适应性使保险公司能够做出更明智的决策，这在敏捷性至关重要的行业中至关重要。人工智能与精算技术的融合标志着一次重大飞跃，增强了行业在不断变化的环境中的风险管理能力和适应性，最终改善了财务结果。总体而言，将人工智能融入精算方法不仅代表技术升级，还意味着范式转变。将人工智能作为精算科学的有力工具，可以提高准确性、数据驱动的见解以及对现代世界挑战的更敏捷响应。随着保险业的不断发展，人工智能随时准备补充和提升精算实践，开启风险评估和管理的新时代。