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预测分析和机器学习:精算建模的

实际应用(嵌套随机)

本研究旨在通过具体案例研究以提供一个实用指南，帮助精算师实现人工智能和机器学习（AIML）以

加速寿险和年金精算建模的分析速度。为此，本文研究了现有关于AIML的文献及其适用性于随机建

模的情况，并以案例研究来实现这一点。

此研究不是将AIML模型定位为传统精算模型的替代品，而是作为一种战略能力，以显著减少与复杂

随机或嵌套随机应用相关的运行时间和计算成本。特别是，本文旨在提供理论知识与实际具体案例研

究间的平衡，解决一些最突出的嵌套随机运行时间难题。

研究背景

寿险和年金领域的精算师采用了一种自下而上的方法来模拟现金流，并用于计算财务报告中的精算准

备金和相关余额。

对于大量业务来说，这种方法可能非常繁琐并且运行时间较长。精算师面临的最常见运行时间难题

是，在“外循环”预测情景中，在选定的时间步骤执行“内循环”随机计算，以计算准备金或其他指标

（如公允价值）。外循环情景可能是（i）单一确定性情景（ii）多个确定性情景（iii）随机模拟

精算师将这种情况称为“嵌套随机”。尽管嵌套随机计算是保险公司最常见的计算难题，但在其他情

况，例如特定时间点的随机模型，自下而上的精算建模可能很繁重。精算师面临的运行时间挑战因日

益复杂的保险产品和报告框架的变化等加剧，这些都增加了对复杂随机计算的依赖。

精算师可以增加计算资源（例如，云计算）来满足这些要求。然而，成本往往可能是较高的，并且充

分利用可用的计算资源是非常复杂的（需要采用复杂的分配策略）。这可能使精算师使用近似方法来

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帮助缓解运行时间限制，包括诸如简化计算或情景、使用代理模型和聚类分析等。虽然这些技术可能

改善运行时间，但通常会以减少精度为代价。此外，在许多情况下，如果不使用近似方法，精算师可

能无法运行给定的用例，这使得量化精度降低的影响变得复杂或无法量化。最后，这些简化有时可能

不易理解，并且如果它们依赖于可能随时间变化的核心简化假设，则可能难以在期望的容差范围内维

护。鉴于这些挑战，精算师自然会继续寻求创新的建模方法，以克服长期寿险和年金产品的自下而上

建模所面临的运行时间难题。

内容概述

•AIML的概述和基本知识，以及为希望在此领域提高的精算师提供的资源。（见第1节：预测分

析、人工智能和机器学习概述）

•对此主题现有文献的回顾。（见第2节：文献回顾）

•AIML在精算建模领域应用的概述。（见第3节：AIML在精算建模中的实际应用）

•在应用本文描述的AIML方法时，对监管和其他考虑因素的回顾。（见第4节：专业、公平和监管

考虑）

•各种案例研究，为广泛的精算应用提供实际示例，代表常见的嵌套随机运行时间问题：

文章第5节探讨了一个相对简单的案例研究，为读者提供了便于实际应用的介绍。第一个案例探索了

使用AIML代理蒙特卡洛或风险中性估值的奇异指数利息策略，例如那些可以在固定指数年金

（FIA）、注册指数挂钩年金（RILA）和指数型万能险（IUL）上找到的策略。这能够为用户提供数据

生成和模型校准代码。（见第5节：案例研究1-指数计息）

然后，本文第6节转向一个更复杂的案例，代理了各种典型的变额年金保证的