作者:Sunil YoonRNA Analytics首席精算顾问
随着数据科学领域的持续快速发展,许多公司对利用机器学习或深度学习进行建模表现出日益浓厚的兴趣,并将这些技术应用于实际业务运营中。
作者:Angie EdmundsRNA Analytics高级精算顾问
非寿险行业正面临着日益增长的报告要求、不断扩大的数据量以及比以往任何时候都更复杂的精算流程。
在非寿险领域,波动性是业务运营的常态。从巨灾风险到机动车、财产及特殊险种理赔情况的不断变化,保险公司正面临越来越大的压力,需要提供更快速的洞察、更完善的治理以及更灵活的监管报告。
我们非常高兴地欢迎金智贤加入RNA Analytics ,担任亚太区业务负责人。
Jihyun在保险行业拥有超过20年的从业经验,在精算、财务分析、业务规划、风险与资本管理、产品开发及市场营销等领域具备深厚的专业知识。
作者:曼努埃尔·蒙特斯,RNA Analytics高级精算顾问
您知道吗?借助R3S Modeler 中的分析器功能,您可以精确识别在模型执行过程中哪些组件和变量消耗了最多时间。
作者:TakRNA Analytics大中华区经理
在不断演变的保险监管环境中,“自主风险与偿付能力评估”(ORSA)已从单纯的合规性工作,转变为风险管理战略决策的关键支柱。
一段时间以来,遵守国际财务报告准则第17号似乎是地平线上一个遥远的(而且是移动的!)目标,但现在会计准则已经来到我们身边,许多保险公司实施新规则和模式的工作已经取得了成果,使我们有机会对项目进行端到端的剖析,并分享最佳实践。
转向VM-22模型标志着美国年金准备金计提方式数十年来最重大的变革。新推出的原则性准备金计提(PBR)框架摒弃了原先教条式的CARVM公式化方法,要求保险公司对复杂的随机未来状态进行建模。
随着ChatGPT等生成式人工智能的迅猛崛起,人工智能代理已成为最引人瞩目的技术趋势之一。不同于传统编程工具,人工智能代理能够理解自然语言、与用户对话、解读意图并自主执行任务。凭借这些能力,科技巨头正部署人工智能代理以提升运营效率并推动组织重构,这一浪潮正席卷各行各业。
由精算产品总监 John Bowers 撰写、RNA Analytics
过去一年对保险精算专业人士而言可谓精彩纷呈。全球精算师在2025年投入大量精力应对复杂多变的监管框架,将人工智能与机器学习融入传统工作,发展气候风险专业能力,并努力弥合技术性精算技能与战略性商业咨询能力需求之间的差距。
作者:RNA Analytics美国高级战略顾问 James Beck
美国保险业正在经历一场深刻的变革。年金估值手册》(VM)-22 等新法规,以及《保险资本标准》(ICS)所体现的全球标准化推动力,都要求保险公司达到前所未有的复杂程度。
在保险行业,包括精算师在内的专业人员处理原始数据,得出各种分析结果,为关键业务决策提供依据。因此,许多机构都在积极研究如何通过机器学习(ML)和深度学习(DL)等人工智能技术来增强定价模型。然而,在实践中,耗时最多的阶段往往不是高级建模本身,而是数据预处理。
人工智能为美国保险公司提供了大量新机遇,推动了风险评估、客户参与和运营效率方面的变革。尽管最近努力将人工智能监管纳入联邦管辖范围,但监管环境仍然是分散的,主要由各州主导。
RNA Analytics 在亚洲实施《国际财务报告准则第 17 号》和欧洲实施《偿付能力 II》方面拥有丰富的经验,积累了一流的专业知识,可随时提供为美国市场量身定制的 LDTI 工具。
由精算产品总监 John Bowers 撰写、RNA Analytics
长期以来,保险公司一直在努力应对资产负债不匹配风险,但如今重塑这一挑战的最重要催化剂是利率波动。虽然监管、市场不稳定性和投资复杂性都造成了资产负债管理负担的不断增加,但利率变动现在已成为保险公司资产负债表风险的核心。
我们很高兴推出R3S RiskPlatform,它是 RNA 最佳R3S Software Suite的一部分,旨在彻底改变保险公司处理法定报告、风险管理和业务规划的方式,只需按一下按钮即可实现全自动。
作者:人工智能项目负责人 Justin Hwang、人工智能团队负责人 Donghwan Lee 和人工智能专家 Scarlett Bae
LLMs:现代社会中最先进的人工智能模型