CEO Corner

لماذا هذا القرار التشغيلي لهذا اليوم

استخدم العمل الاكتواري التعلم الإحصائي والتقريب الحسابي لسنوات. وتتمثل الفرصة الجديدة في ربط هذه الأساليب بالأنظمة التي يمكنها البحث في المواد التقنية والمساعدة في التعليمات البرمجية وتنسيق العمل التحليلي الخاضع للرقابة. تتيح هذه القدرات إعادة تصميم العمل المحيط بالتقييم مع تحسين النماذج داخله بشكل انتقائي. ولا يحتاج التبني إلى انتظار وجود نظام مستقل قادر على ممارسة الحكم الاكتواري.

يوجد أيضًا جدول زمني محدد للحوكمة. يدخل المبدأ التوجيهي النهائي E-23 الصادر عن OSFI، والذي نُشر في سبتمبر 2025، حيز التنفيذ في 1 مايو 2027. وهو يوسع توقعات إدارة المخاطر النموذجية عبر المؤسسات المالية الخاضعة للتنظيم الفيدرالي، بما في ذلك شركات التأمين، ويتناول بشكل صريح الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. اعتبارًا من هذه الطبعة، لا يزال هذا التاريخ الفعلي أمامنا. سأستخدم فترة الإعداد لإنشاء قوائم جرد نموذجية، وأدلة الملكية والتحقق من الصحة التي تغطي كلا من النماذج الاكتوارية القائمة ومكونات الذكاء الاصطناعي الجديدة.

نشرت الرابطة الاكتوارية الدولية أيضًا أوراقًا تعليمية حول حوكمة الذكاء الاصطناعي واختباره وتوثيقه. هذه موارد للممارسة المهنية، وليست موافقة تنظيمية عالمية. إن الفرصة التكنولوجية وإطار الإدارة المتطور يدعمان معًا برنامجًا مدروسًا للتبني. التأخير يحمل تكلفة الفرصة البديلة: فالفرق تؤجل التعلم حيث يعمل الذكاء الاصطناعي، وأين يفشل، ومدى المراجعة التي يتطلبها. ويكون هذا التعلم خاصًا بمنتجات شركة التأمين وبياناتها وقراراتها؛ ولا يمكن شراؤها لاحقًا بترخيص برنامج.

امنح كل مكون من مكونات الذكاء الاصطناعي دورًا اكتواريًا دقيقًا

أود التمييز بين ثلاثة أدوار قبل الموافقة على الاستثمار. يقدر التعلم الإحصائي العلاقات: فروق الوفيات، وسلوك الاستسلام، وشدة المطالبة أو أنماط النفقات. يعمل التقريب الرقمي على تسريع العمليات الحسابية المكلفة، على سبيل المثال من خلال تقدير سطح المسؤولية من مجموعة متحكم فيها من عمليات تشغيل النموذج الكاملة. يدعم الذكاء الاصطناعي التوليدي العمل باستخدام اللغة والرمز: استرداد بند المنتج، أو اقتراح اختبار، أو صياغة تفسير من المخرجات المعتمدة. تتطلب هذه الأدوار أدلة مختلفة على الموثوقية.

لا يثبت الشرح بطلاقة لنموذج اللغة أنه تمت معايرة تقدير الوفيات. لا تثبت اتفاقية الوكيل الوثيقة مع محرك مرجعي أن المحرك المرجعي يمثل العقد بشكل صحيح. لا يثبت الأداء التاريخي القوي للنموذج التنبؤي أن الإجراء الإداري المقترح سيؤدي إلى النتيجة المتوقعة. إن المسؤولية الأولى التي يتحملها كبير الخبراء الاكتواري في برنامج الذكاء الاصطناعي هي توضيح هذه الفروق.

الهندسة المعمارية المفضلة لدي تمنح المحرك الاكتواري المسؤولية عن حسابات محددة، وتمنح الذكاء الاصطناعي مهام تحليلية أو تنسيقية محددة بشكل ضيق، وتمنح المهنيين المعتمدين مسؤولية الافتراضات والقرارات. عندما يقوم الذكاء الاصطناعي بتغيير الطريقة الرقمية نفسها، يدخل هذا المكون في عملية جرد النموذج والتحقق من صحته. ولا يختفي داخل تطبيق يوصف بأنه مساعد.

تحسين عملية الافتراض قبل زيادة تعقيدها

بالنسبة لمحفظة الحياة، يبدأ تحليل الوفيات ببناء التعرض والعمر الذي بلغه والمدة وفئة الاكتتاب ومبالغ المنفعة وتوقيت الوفيات المبلغ عنها. توفر نماذج بواسون مع إزاحات التعرض والنماذج المضافة المعممة ونماذج البقاء نقاط بداية مفيدة وقابلة للتفسير. يمكن للتعلم الآلي التحقيق في التفاعلات التي تخفيها نسبة واسعة من الفعلي إلى المتوقع، ولكن الخبرة المتناثرة لا تزال تتطلب المصداقية والتجميع المنضبط. إن التقدير الدقيق للغاية ليس بالضرورة افتراضًا أكثر موثوقية.

سأطلب التحقق من فترات الخبرة اللاحقة ومجموعات المنتجات ذات الصلة، مع الحماية ضد تسرب المعلومات عبر نفس حامل البوليصة. سأقوم بفحص المعايرة حسب القطاع وتأثير تغيير مزيج الأعمال والحساسية تجاه البيانات المفقودة. إن ملاءمة مستويات الوفيات السابقة واختيار تحسين معدل الوفيات في المستقبل هما مهمتان منفصلتان. يمكن أن يتناسب النموذج مع التجارب الحديثة بشكل وثيق مع تقديم القليل من الأدلة حول افتراض التحسين على المدى الطويل.

النمذجة الفاصلة تستحق نفس الانضباط. يمكن أن تمثل نماذج البقاء أو المخاطر المتنافسة الموت والاستسلام ومخارج أخرى؛ يمكن للنماذج الأكثر ثراءً أن تدرس التفاعل بين المعدلات الائتمانية وبدائل السوق ورسوم الاستسلام والتوزيع. ومع ذلك، فإن سلوك حاملي وثائق التأمين التاريخي قد لا يغطي شروط الأسعار أو يضمن الحوافز المهمة تحت الضغط. سأحتفظ بأحكام سيناريو واضحة لتلك الثغرات. يحتاج الارتباط التنبؤي بين التدخل والاحتفاظ أيضًا إلى تحليل سببي قبل أن يدعم استراتيجية التدخل.

تقييم الحياة والأقساط يجب أن يحافظ على العقد

بالنسبة لعقد بسيط المدة، فإن حساب التدفق النقدي المحتمل يعرض الأقساط ومزايا الوفاة والنفقات باستخدام افتراضات التخفيض والخصم المتسقة. تقدم الحياة الكاملة والحياة الشاملة تبعيات إضافية: قيم الحساب، والمرونة المتميزة، والأسعار المعتمدة، وقيم الاستسلام والضمانات. تقدم المعاشات مدفوعات مشروطة بالبقاء على قيد الحياة، والضمانات الممكنة وخيارات حاملي وثائق التأمين. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تجميع المواصفات وتحديد أوجه عدم الاتساق، ولكن يجب أن تظل كل ميزة تعاقدية مادية قابلة للترجمة إلى منطق قابل للتنفيذ.

نفس التغيير الديموغرافي يمكن أن يكون له عواقب مالية مختلفة عبر المنتجات. يؤدي انخفاض معدل الوفيات بشكل عام إلى تمديد المدفوعات بموجب القسط السنوي المشروط على الحياة، مع تقليل مطالبات الوفاة المتوقعة في دفتر ضمان الأجل. وحتى في هذه الحالة، فإن الأقساط والنفقات والهفوات والضمانات تؤثر على النتيجة الإجمالية. إن التفسير الذي يقول إن "تحسن معدل الوفيات" فقط هو تفسير غير كافٍ. وأتوقع أن يحدد المجموعات المتضررة، والتدفقات النقدية المتغيرة والعواقب المترتبة على أساس التقييم المحدد.

IFRS 17 يضيف تمييزًا مهمًا آخر. للتدفقات النقدية للوفاء وهامش الخدمة التعاقدية أدوار مختلفة؛ إن التغيير في احتياطي إجمالي الأقساط البسيط لا يعد تلقائيًا تغييرًا في الربح المُبلغ عنه. يعتمد العلاج على نموذج القياس ومصدر الحركة وهل تتعلق بالخدمة المستقبلية أو الحالية والسابقة. سأستخدم الذكاء الاصطناعي للمساعدة في تتبع المعالجة المحاسبية للسياسات المعتمدة وتشغيل الأدلة، مع مراجعة التصنيف والاستنتاج من قبل الفرق الاكتوارية والمالية المسؤولة.

التقييم العشوائي الأسرع يجب أن يشتري المزيد من التحدي

بالنسبة للمنتجات ذات خيارات المواد والضمانات، يمكن أن يصبح الحساب أكثر تطلبًا. قد تتطلب ممارسة المخاطر مجموعة خارجية من السيناريوهات الاقتصادية وتقييمًا داخليًا لكل حالة مستقبلية. يمكن أن يؤدي الانحدار والمربعات الصغرى لمونت كارلو ووكلاء التعلم الآلي إلى تقليل تكلفة الحسابات المحددة. نشرت جمعية الاكتواريين دراسات حالة عن الحياة العملية والمعاشات التقاعدية حول هذا الاستخدام للتحليلات التنبؤية والتعلم الآلي. وهذا ينشئ مجالًا موثوقًا للتحقيق فيه، وليس ضمانًا لأداء كتاب معين.

سأحدد نطاق الإدخال المسموح به للوكيل قبل تدريبه. يجب أن يشمل التحقق من الصحة الحالات المجهدة ومجموعات عوامل الخطر والعقود القريبة من عتبات الضمان. ويجب أن تفحص التحيز المنهجي، والخطأ الذيلي، وتقديرات الحساسية، وليس فقط التوافق المتوسط. وفي محفظة توضيحية بحتة بالتزام قدره 10 مليار وحدة عملة، فإن خطأ التقييم المنهجي بنسبة 0.1% يمثل 10 ملايين وحدة عملة. وقد تكون هناك نسبة صغيرة على ما يبدو ذات أهمية قبل النظر في تأثير الخطأ على عمليات التحوط أو رأس المال.

يظل المحرك المرجعي ضروريًا. يجب أن تؤدي الحالة خارج النطاق إلى إجراء عملية حسابية كاملة أو استثناء صريح، ويجب أن تؤدي تغييرات النموذج إلى إعادة تقييم الوكيل. إن سيناريوهات العالم الحقيقي المستخدمة لدراسة النتائج المستقبلية والسيناريوهات المحايدة للمخاطر المستخدمة للتقييم المتسق مع السوق تخدم أغراضًا مختلفة؛ يجب أن يحافظ التصميم على هذا التمييز. سوف تسأل حالتي الاستثمارية عن مقدار اختبار الضغط الإضافي الذي يمكن أن تتيحه الحسابات المحفوظة. يعد تكرار مجموعة محدودة من السيناريوهات بشكل أسرع إنجازًا أصغر من فهم تعرض لم يتم فحصه مسبقًا.

ربط نتيجة الالتزام بالأصول والسيولة ورأس المال

يصبح تقدير المسؤولية مفيدًا عندما يغير القرار. وفي إدارة الأصول والخصوم، أود أن أسأل ما إذا كان التحليل المحسن يغير تفسير فجوات المدة، أو التعرض لأسعار الفائدة الرئيسية، أو التحدب، أو نقص التدفقات النقدية. يمكن أن تتعايش مطابقة المدة مع المخاطر الأساسية ومخاطر الانتشار والأصول غير السائلة وخيارات حاملي وثائق التأمين. قد يكون النموذج الذي تم تدريبه على الظروف العادية أقل موثوقية عندما تتفاعل حوافز الاستسلام وتكاليف تحقيق الأصول.

بالنسبة لرأس المال، ينتقل القلق إلى أبعد من الذيل المشترك. إن الوكيل الذي يعيد إنتاج متوسط ​​قيم الالتزامات قد يؤدي إلى تشويه ترتيب السيناريوهات السلبية، أو النسبة المئوية للذيل، أو تخصيص رأس المال عبر المخاطر. إن افتراضات الارتباط والاعتماد تستحق تحديًا خاصًا بها. أود أن أبلغ عن خطأ التقريب بشكل منفصل عن خطأ أخذ العينات في السيناريو وعن عدم اليقين في الافتراضات الأساسية. إن الجمع بين الثلاثة في درجة ثقة واحدة غير مفسرة يجعل التحكم في النتيجة أكثر صعوبة.

نفس المبدأ ينطبق خارج نطاق التأمين على الحياة. في حجز الممتلكات والخسائر، يجب أن تكتسب طريقة الذكاء الاصطناعي مكانها مقابل السلم المتسلسل ذي الصلة، Bornhuetter–Ferguson أو المعايير الأخرى، مع الاهتمام بتضخم المطالبات وتغييرات التسوية ومزيج المحفظة. إن التعقيد التنبؤي الأكبر لا يلغي الحاجة إلى توضيح سبب ملاءمة الاحتياطي المحدد للشركة.

إغلاق تقييم يمكنه الإجابة على السؤال التالي

خذ بعين الاعتبار إغلاق المعاش التوضيحي الذي تزيد فيه الالتزامات بشكل غير متوقع. أرغب في أن يفصل سير العمل بين حركات الأعمال والمحفظة الجديدة، والتصفية المتوقعة، والتغيرات الاقتصادية، وانحرافات الخبرة، وتحديثات الافتراضات، وتصحيحات النماذج. يجب أن تحدد عمليات إعادة التشغيل الخاضعة للرقابة تلك المساهمات. يمكن أن يعتمد الإسناد التسلسلي على الترتيب الذي يتم به تطبيق التغييرات، لذلك يجب أن يوضح التقرير اصطلاحه ويحدد تأثيرات التفاعل المادي.

يمكن لمساعد الذكاء الاصطناعي استرداد الأساس المعتمد السابق وتحديد موقع سجلات الافتراضات المتغيرة واقتراح عمليات إعادة التشغيل المطلوبة وتجميع الأدلة الناتجة. ولا يمكنها صياغة التعليق إلا بعد توافر النواتج الرقمية ذات الصلة. إذا لم يتمكن النموذج من التوفيق بين الحركة، فيجب على المساعد كشف البقايا التي لم يتم حلها. ولا ينبغي أن تقدم قصة اقتصادية مقنعة لجعل الجدول يبدو مكتملاً.

ستحتوي حزمة المراجعة على مخطط جريان التدفق النقدي وجسر الحركة وتحليل تجربة الأتراب ومقارنات الحساسية. سيحدد كل رقم مادي مصدر التشغيل وإصدار النموذج وأساس الافتراض. من شأن السرد أن يميز المساهمة المحسوبة عن التفسير والإجراء المقترح. وهنا أرى فرصة كبيرة على المدى القريب: إعطاء الخبير الاكتواري نقطة انطلاق أفضل للتحقيق ووقتاً كافياً لمتابعة السؤال الثاني.

اجعل عدم اليقين والمسؤولية مرئيين

المعيار المهني يجب أن يرتفع مع سرعة الإنتاج. يوفر ASOP رقم 56 مرجعًا أمريكيًا مفيدًا للغرض المقصود وفهم النموذج والاختبار والتحقق من الصحة والتوثيق. إنه ليس بديلاً عالميًا للمعايير المحلية. يجب تحديد الإطار المهني والتنظيمي المطبق للجهة والعمل المعني. عبر هذه الإعدادات، يظل السؤال المركزي هو ما إذا كان بإمكان مراجع مؤهل آخر فهم الأحكام والقيود المادية.

بالنسبة للذكاء الاصطناعي التوليدي، سأختبر الادعاءات الرقمية غير المدعومة، واسترجاع المصدر غير الصحيح، والمؤهلات المحذوفة والاستجابات للأدلة المتضاربة. سأقوم أيضًا باختبار ما إذا كانت المواد غير الموثوقة يمكن أن تتسبب في قيام الوكيل بتغيير تعليماته أو محاولة القيام بإجراء غير مصرح به. لا ينبغي أن يعني الوصول إلى مستودع نموذجي سلطة إصدار التقييم. يمكن أن تؤدي التغييرات في نموذج اللغة أو مصادر الاسترجاع أو المطالبات أو الأدوات المتصلة إلى تغيير السلوك وتتطلب إعادة تقييم متناسبة.

بالنسبة للذكاء الاصطناعي التنبؤي، يجب أن تميز المراقبة مجموعة البيانات المتغيرة عن التدهور في المعايرة أو جودة القرار. يمكن أن يؤدي تحول مزيج المحفظة إلى تغيير النتائج الملحوظة دون جعل النموذج خاطئًا؛ يمكن أن يؤدي الخطأ الإجمالي المستقر إلى إخفاء الأداء المتدهور في مجموعة صغيرة ولكنها مهمة. عندما تؤثر النتائج على العملاء، يحتاج الاستخدام القانوني والعدالة وعواقب الأخطاء إلى فحص محدد. لا يكون للمراجع المسمى معنى إلا إذا كان لدى هذا الشخص الدليل والوقت والسلطة للطعن في النتيجة.

ما الذي سأضعه في أول 90 يومًا

سأبدأ بقرار واحد متكرر وأدلته. تعد مراجعة حركة تقييم الحياة أو التحقيق في افتراضات القسط السنوي نقطة انطلاق أقوى من التعليمات العامة "لاستخدام الذكاء الاصطناعي". حدد الوقت المنقضي الحالي، وجهود الإعداد الاكتواري، وجهود المراجع، والاستثناءات التي لم يتم حلها وإعادة العمل. الموافقة على معايير القبول قبل اختيار التكنولوجيا، بما في ذلك كيفية تحديد الأخطاء المادية.

خلال الشهر الأول، التوفيق بين البيانات المحددة وتوثيق النموذج والأساس وإنشاء معيار تاريخي وتعيين حقوق القرار. خلال المرحلة الثانية، قم بتشغيل سير العمل المقترح بالتوازي في الحالات التاريخية، بما في ذلك المجموعات الصعبة والسيناريوهات السلبية والمستندات المتضاربة عن عمد. خلال المرحلة الثالثة، قم بتقييمها في دورة إعداد التقارير الخاضعة للرقابة وقرر ما إذا كنت تريد تمديدها أو مراجعتها أو إيقافها. إن تسعين يومًا هي فترة تعلم مقترحة، وليست وعدًا بإمكانية الموافقة على نموذج تقييم المواد وفقًا لهذا الجدول الزمني.

يجب أن يشمل التقييم الاقتصادي التكامل والحساب والتحقق والمراقبة المستمرة والمراجعة البشرية. يمكن تعويض الدقائق التي يتم توفيرها في الصياغة بالساعات التي يتم قضاؤها في التحقق من الأخطاء المعقولة. أود قياس الأسئلة الإضافية التي تمت الإجابة عليها قبل الموعد النهائي لاتخاذ القرار، وجودة تفسيرات الحركة واستقرار النتائج بعد التغييرات. وأود أيضاً أن أحمي التطوير الاكتواري: إذ يتعين على الزملاء المبتدئين أن يعيدوا إنتاج الحسابات ويشرحوا الإخفاقات، بدلاً من أن يتعلموا فقط كيفية تشغيل الواجهة البينية.

القرار الذي سأتخذه الآن

أود أن أسمح الآن ببرنامج اكتواري محدد للذكاء الاصطناعي، مع مالك اكتواري محدد وتحدي مستقل ومعايير قبول قابلة للقياس. سأقوم بتمويل البيانات وأعمال التحقق من الصحة جنبًا إلى جنب مع التطبيق. أتوقع أن تظهر النتيجة الأولى تحقيقًا أفضل أو عملية اتخاذ قرار أكثر موثوقية، مع ظهور القيود.

الجائزة طويلة المدى هي وظيفة اكتوارية قادرة على إنفاق المزيد من قدرتها على فحص الافتراضات واختبار السيناريوهات الصعبة وتقديم المشورة للأعمال قبل إغلاق الخيارات. وتتطور هذه القدرة من خلال الاستخدام المتكرر والتصحيح والتحدي المهني. حان وقت البدء الآن، لأن بنائه يستغرق وقتًا أطول من تثبيت التكنولوجيا.