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Combler l’écart : construire des tables de mortalité au moyen de la science des données

Pour les sociétés d’assurance et de réassurance, les tables de mortalité sont à la base de la tarification et de l’évaluation des produits. Pour établir ces tables, les actuaires ont toujours eu recours à des méthodes traditionnelles en se basant sur des points de données tels que le sexe, le statut tabagique, l’âge et la durée.

Simplicité, interprétabilité et sélection efficace des variables grâce à la régression LASSO

Ces dernières années, les champs de l’apprentissage automatique, de l’apprentissage profond et de l’analytique avancée ont révolutionné plusieurs domaines, notamment la modélisation de la mortalité. Ces technologies dernier cri présentent des avantages concrets, car elles améliorent la précision, l’interprétabilité et l’efficacité des modèles prédictifs.

Les vérités difficiles de l’analytique : leçons issues du baseball et du travail actuariel

Il y a quelques années, nous avons tenté d’établir un lien entre le baseball et la profession actuarielle.

Énoncé de l’ICA – La place des mégadonnées dans la tarification en assurance

Plus tôt cette année, l’Institut canadien des actuaires (ICA) a publié un énoncé sur l’intérêt croissant pour l’utilisation des mégadonnées dans la tarification en assurance.

Voici les API (interface de programmation d’applications)

La plupart des actuaires travaillent avec des données et construisent des modèles, mais savent ils comment faciliter la distribution de leurs données et de leurs modèles? Cet article vise à présenter l’idée des interfaces de programmation d’applications (API) aux actuaires qui ne les ont peut-être pas envisagées comme une façon de distribuer leurs données et leurs modèles.

R c. Python c. TOUT

Les actuaires explorent de plus en plus les profondeurs de la science des données et de l’apprentissage automatique, où les logiciels de source ouverte sont largement utilisés. Deux des langages de programmation de source ouverte les plus populaires auprès des actuaires sont R et Python. De nombreux professionnels du domaine de la science des données débattent déjà de la confrontation entre R et Python, et le sujet fait encore l’objet de nombreux articles fondés sur des opinions et des faits. Il est raisonnable de supposer que le débat se poursuivra si la popularité de ces deux langages de programmation est maintenue.

L’éthique et la réglementation de l’IA en assurance : une situation gagnante pour les actuaires

Vu le recours accru à l’IA tant dans le secteur privé que dans le secteur public, on propose et on adopte des réglementations et des lois sur la collecte appropriée et l’utilisation de données au sein du Canada et partout dans le monde. Au-delà du fardeau réglementaire, les entreprises qui font usage de l’IA devront tenir compte de considérations d’ordre éthique. Les assureurs fondent depuis toujours leurs affaires sur le concept de « discrimination équitable » en établissant la tarification des titulaires de police en fonction de variables qui différencient leurs risques de manière acceptable. Les sociétés d’assurances qui optent pour le recours aux algorithmes d’IA se lancent actuellement dans une situation susceptible d’être jugée contraire à l’éthique.

Analytique du texte : étude du cas de Twitter

Par Harrison Jones, ASA La disponibilité croissante des mégadonnées et le recours à l’analyse prédictive sont en train de changer le mode de fonctionnement des assureurs et des actuaires. Dans bien des cas, la question de savoir comment exploiter cette […]

Science des données et science actuarielle : les similarités sont nombreuses

La science des données et la science actuarielle sont toutes deux multidisciplinaires; elles tirent des renseignements des données et, pour être fructueuses, nécessitent une compréhension approfondie des processus commerciaux sous-jacents et une excellente connaissance du domaine en question. En ayant une compréhension plus approfondie de la science des données, les actuaires pourraient tirer profit des résultats de celle-ci dans leur travail et y trouver des applications dans de nouveaux domaines de pratique.

Trois stratégies pour l’avenir : Mise à jour de la DDP

Le président de la Direction du développement de la pratique, George Wang, fait une mise au point au sujet des objectifs de la Direction et de sa vision claire de l’avenir de la profession et de ses membres.