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人工智能和精算的差异及关系

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online_member 发表于 2023-2-17 20:18:36 | 显示全部楼层 |阅读模式
一直想找时间聊一下人工智能和精算的差异及关系,这两天ChatGPT很火,借这个热度,简单毒舌一下。

一听到精算里面有个算字,会不会写神经网络算法ANN人工神经网络分类算法python实现的听众都会想到,有人工智能还需要精算吗?其实这个问题,如果真的是计算的话,那么有计算机,为啥还要人工算呢?多想一下精算的存在就觉得不可思议。精算与科学决策的关系

造成这样观念上差异的原因有以下两点:
1、精算过于神秘,大部分人并不了解;从系统角度,解读E级精算师
2、人工智能的概念推广过于广泛,让人忘记书上得来终觉浅,绝知此事要躬行;风险识别的本质是学习

精算是什么,笔者在往期文章中已经充分表达。并不是一个执行计算的技术,是一个利用数学专业人士的知识,结合经济、财务、金融、保险、自然灾害等业务知识,使用数据分析工具,为企业和家庭对风险进行识别和评估的技术。

先说关系,关系就是精算技术需要包含了人工智能技术,比如机器学习。

风险识别和评估就需要建设系统模型,而何为风险,就是系统的变化,系统内部的要素的变化。都需要精算师有系统性的思维进行分析科学决策的实现基础——系统定量,更重要的是,需要通过数据,表达出来多层系统的规律,并准确把握未来的变化趋势。

整个工作过程中,需要信息系统支持,数据提取,数据存储,数据处理,数据分析,数据建模设计,结论呈现等多个环节。人工智能可以帮助精算师提高效率的部分主要在固定模式部分,只要模式能固定下来,就可以通过人工智能算法来赋能。这里的人工智能算法,不单单是神经网络,还有专家系统,很多方法,用来提高工作效率。当然提高工作效率也必然会替代部分基础性工作。把更多时间用来,对各级系统规律进行认知。股票二级市场的系统结构和运动变化规律,不仅要认知规律,还要能写掌握各级系统的运动变化,才能做到对风险的预判,选择正确的方法,设计正确的算法。或然决定方法的思考

再说差异。人工智能虽然可以不断迭代,但是也需要一个创造者为它设计一个初始框架和初始赋值。精算师要在做出来第一版算法后才能部分交给人工智能去迭代。

一般来说,从0-1构建系统并不是一劳永逸的工作,而是需要不断迭代,改进的过程。这个工作就和系统的演化规律一样,需要不断检视,防止系统处在熵增的状态,确保系统要保持目标方向。从这点来看,精算并不是以计算和设计模型为目的,而是以风险管理为目的,而风险管理的目的是为科学决策服务。战略与风险管理的关系。并且外部环境也在变化,在不可控的前提下,外部系统的识别也需要精算师深厚的专业知识积累。如果外部环境保持大框架稳定,人工智能是可以继续工作,一旦变化,算法并不保证一致有效。

为了科学决策,精算这个技能就必须全流程理解数据处理,包括如何使用人工智能技术,人工智能算法PCA主成分数据降维算法的python实现和算法数理推导的设计原理等,并能结合业务知识,辅助企业或者家庭做好科学决策。风险管理中,算法错误使用和模型错误使用是首当其冲的风险。

回到ChaTGPT这个优化了的搜索引擎。它回答问题的准确性,需要大量训练,而训练算法中,是需要对回答的问题进行评价,也就是反馈,这样后台算法才能判断,什么样的回答,什么样的结果是最优的。这点和人类认知外界事物的逻辑是一致的,实践出真知,什么能有效实现目标,在遇到其他环境变化前路径就是对的。

在使用ChaTGPT的时候存在的风险,处于职业毛病,文章最后提一下。

1、回答的问题是否正确,除了实践出真知这个检验标准外,提高效率的办法,还是需要核实一下内容出处,因为不是所有的问题都有条件去实践。

2、对自己没有实践经验和理论知识的领域,所有的回答,对自己来说,要么信,要么自己懂。信的话,就存在概率,结果可能是盲目地相信出了问题,也可能碰运气对了觉得这个机器人是大神。自己懂的话,就是自己有实践和思考,能够举一反三。一般来说,任何跨领域的学习成本都很高,短时间懂事是不容易的,因为知识系统的构建需要实践积累。如何判断回答的真伪,就和选专家是一样的

3、作为聊天机器人,功能是聊天,更多是情绪上价值,功能上价值,要看后台算法设计。比如笔者今天就询问了,股票的明天的涨跌,因为机器人没有给机器人安装这类算法模型,回答就不是笔者想要的精确结果。

ChaTGPT机器人的训练需要数据,目前公开网络中的数据应该是可以使用,但是数据孤岛,比如,企业,付费数据等该机器人并不能低成本获得数据,同时,设计到专业复杂领域,理论内容估计是可以复制粘贴,工程实践中,数理逻辑,算法设计等方面,还需要不断学习。

人工智能是一项可以帮助人类提供工作效率的技术,掌握它,运用它,而不是神化它,迷信它。还是那句话,书上得来终觉浅,绝知此事要躬行。
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