简介:互联网和大数据技术的融合让个体生理数据分析成为可能,并进一步推动个体健康风险量化,本文在此背景下,探讨人工智能与保险融合的新路径,提出了以生理年龄作为个体健康的风险量化指标,进而作为定价基础的新模式。本研究根据保险特征,优化深度学习技术,通过分析人体老化的生理特征,建立了基于手背纹理照片的生理年龄评价模型,在大量数据的支持下,可以获得稳健、精准的生理年龄定量评价结果。本文还讨论了以深度学习为代表的人工智能技术与保险融合的模式,提出了可能的结合点以及对应的比较结果。鉴于生理年龄可以更充分反映投保人的“健康风险”信息,论文认为该模式具有很好的应用价值,并通过分析现状,认为当前是保险公司建立“人工智能大脑”的关键时期。
简介:本文以概率论为基础,通过对保险公司未来资本盈余的非预期变化进行随机建模,构建了保险公司经济资本量化的理论模型。该模型具有一般性,为保险公司计算经济资本提供了一个统一的框架。基于该框架,经济资本可以转化为对未来一系列经济情景的预测,这为嵌套随机模拟方法的运用提供了理论依据。与传统的风险聚合方法计算经济资本相比较,本文提供的框架的优势是可以直接考虑不同风险因子之间的相关性,而不是风险损失分布之间的相关性,为处理风险相关性提供了新的视角。此外,本文以利率风险和资产收益率风险为例,分析了保险公司经济资本对风险模型参数的敏感性。结果表明:风险因子之间的相关系数、风险模型的参数、保险公司风险资产配置比例等都对经济资本有较大影响。