
北美精算师协会候选主席克雷格·雷诺兹:要将大数据优势整合到预测模型
“正是由于大数据分析这些新的精算方法,精算师能够更好地帮助保险公司提供价格更加实惠的产品,同时确保保险公司储备充足的资金。”近日,北美精算师协会(以下简称“SOA”)候选主席、明德精算咨询公司首席精算师克雷格·雷诺兹在接受《中国保险报》记者专访时表示,面向未来,SOA会继续帮助精算师适应市场变化,了解保险定价领域最前沿的专业知识,帮助他们充分将大数据的优势整合到预测模型中。
互联网与大数据非常重要
“就保险业的互联网应用这一部分而言,我觉得中国已经走在了前面。”据克雷格·雷诺兹介绍,在西方国家,保险销售和服务主要还是通过代理机构的渠道来实现,包括购买保险和签订保单都主要是在线下进行,甚至保费的给付有时候还是通过邮寄支票的方式。“而我了解到中国一些类似万能寿险等比较复杂的产品,都已经在线上渠道开始销售了。”
不论是在明德精算咨询,还是在SOA,克雷格·雷诺兹都十分关注保险业的前沿趋势,尤其是当前大数据在保险业的运用。“大数据已经在美国健康保险市场得到广泛应用。我认为大数据的使用对保险公司来讲是非常重要的。首先,它改变了核保的做法,大数据使核保变得更加快速、精准,而且成本更低,对于消费者和保险公司都十分有利。其次是关于投保者行为的预测。通过大数据分析可以预测保险投保者何时会解约、全部解约还是部分解约,或者是否会增加投保额度。”据克雷格·雷诺兹介绍,大数据的分析也可以应用在保户的选择上,便于确认最有可能购买保单、能够带来最大收益的目标群体。
“其实,要了解投保者的行为,对保险公司向来是最困难的事情之一。过去几年,几家保险公司宣布其业务遭受重大打击,就是因为他们必须要去改变对于投保者行为的一些假设。如果我们可以更好地了解客户的行为模式,这些就可以避免。”克雷格·雷诺兹说。
责任险助力政府治理
“保险的一个很重要功能就是帮助个人或者是公司承担本来可能没有办法去承担的风险。如果没有责任保险的话,可能因为担心潜在风险而导致医生无法安心提供医疗服务,司机不敢驾驶,工厂主不敢建立自己的工厂。因为潜在的责任风险超出他们的承受范围。”克雷格·雷诺兹说。
克雷格·雷诺兹认为,责任保险可以帮助购买人避免诉讼和索赔所带来的责任风险,这有利于政府化解社会矛盾、建设和谐社会。在出现责任纠纷尤其是自然灾害时,由于引入保险公司通过责任保险参与,事故补偿的资金可以得到及时拨付,从而缓解政府财政负担。同时,政府的保险意识和风险管理能力也将得到提升。
“北美精算行业多年来一直推崇的一句话是—— "风险即是机会",并将其作为宣传标语。我相信这个理念适用于每个人、每个地区,因为有保险提供保障,使大家勇于去承担风险,从而创造更多的机会。”克雷格·雷诺兹对记者表示,推广责任保险很重要一部分还是要通过宣传或者不断的沟通,让消费者了解到责任保险的价值所在;同时,政府也需要去鼓励或者强制购买责任保险,获得相关保障。
SOA加强与中国合作
随着SOA全球化战略的推进,中国市场已成为 SOA的重要目标。据了解,目前SOA在全世界有超过2.5万名会员,遍布全球78个国家。在北美以外地区,SOA的会员大部分来自亚洲;其中,中国香港和中国内地是SOA第三、第四大会员基地。截至目前,SOA在中国内地的会员达到750人,主要集中在北京、上海和深圳。
“我们看到,中国正努力提升自己精算师的水平。中国精算师协会(CAA)在国内很受尊崇,SOA希望能够深化与CAA的关系,不仅仅是为了SOA的会员,同时也是为了CAA的会员,一起来努力提升精算师的专业水平。”据克雷格·雷诺兹介绍,CAA会长陈东升近期率团到美国参观访问了包括SOA在内的几家精算师协会,并与SOA签署了合作备忘录,以深化合作关系。
克雷格·雷诺兹指出,SOA目前做的主要事情就是为精算师提供更多的机会,让他们可以从事更多不同类型的工作。“我们相信,精算师所掌握的针对未来不确定事件进行财务分析的技巧,也可以应用于非传统精算工作的领域。例如,南非、澳洲的很多精算师都在银行业工作;在墨西哥,很多精算师都从事与传统精算师工作完全不同的事情;还有一个非常有趣的例子,就是一些精算师在从事人力资源管理的工作。”
克雷格·雷诺兹认为,在不同领域增进精算专业发展,也是一个提升SOA认证价值的例子。“如果精算师可以完成的工作类型越多,对于他们的客户来说这一认证就越有价值。”CDA数据分析师培训
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16