Dear Colleagues,
Good day! Hope this email finds you very well and healthy~
The SOA is organizing the Machine Learning: Translating and Monitoring Predictions in an Insurance Context Webcast on 9th December (Thu), 1200-1330 (HKT). With the increasing adoption of digital health data and e-health initiatives globally, machine learning models can leverage alternative health data and facilitate the selection of suitable customer groups for fluid-less, accelerated underwriting. However, communicating AI-driven risk predictions in the context of traditional actuarial concepts and regulatory considerations is challenging and the importance of building trust and confidence are key. The session will describe a case study on how machine learning predictions were validated with the insurer’s actuaries and underwriters. How to evaluate differences between human experts vs. machine learning? How to ensure sufficient interpretability on an actuarial and medical basis? This case study will offer a framework to demonstrate model interpretability and bridge the gap between machine learning and traditional actuarial concepts.
The monitoring of machine learning models refers to methods used to track and understand model performance in production from a data science, operational and risk perspective. A proper monitoring process can lead to detection of an unexpected false positive/negative rate, model drift or even bugs and other issues. This allows intervention at the earliest time possible, ensuring your machine learning models have the highest chance to continue having positive impact on your business.
Website/ Registration (Online Registration Deadline 7th December 2021)
Registration Fees (*Other discounts may apply)
Member USD 35.00
Non-Member USD 50.00
Speakers
- Jennifer Xu, FIAA, CERA, Lead Actuary, Lydia AI
- Ryan Gaughan, Senior Data Scientist, Munich Re
Moderator
- Adrian Yang, FSA, FCIA, Senior Reserving Actuary, Life & Health, APAC, PartnerRe
SOA CPD credit:
1.80 credits
For any question, please do not hesitate to contact us. We look forward to welcoming you in this webcast.
Society of Actuaries
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친애하는 동료 여러분,
안녕하세요!
잘 지내고 계신가요?
SOA는 머신러닝을 준비하고 있습니다: 12월 9일(목) 12:00-13:30(HKT)에 보험 맥락의 해석 및 모니터링 예측 웹케스트. 전세계적으로 디지털 건강 데이터 및 e-헬스 계획의 채택이 증가함에 따라 머신러닝 모델은 대체 건강 데이터를 활용하고 유동적이지 않고 가속화된 보험에 적합한 고객 그룹을 쉽게 선택할 수 있습니다. 그러나 전통적인 보험 계리 개념 및 규제 고려 사항의 맥락에서 AI 기반 위험 예측을 전달하는 것은 어려운 일이며 신뢰와 신뢰 구축의 중요성이 핵심입니다. 이 세션에서는 머신러닝이 보험사의 계리사 및 언더라이터가 함께 검증된 방법에 대한 사례 연구를 설명합니다. 인간 전문가와 머신 러닝의 차이점을 평가하는 방법은 무엇일까요? 보험계리적 및 의학적 근거에 대한 충분한 해석 가능성을 보장하는 방법은 무엇일까요? 이 사례 연구는 모델 해석 가능성을 입증하고 머신 러닝과 전통적인 보험 계리 개념 간의 격차를 해소하기 위한 틀을 제공합니다.
머신 러닝 모델의 모니터링은 데이터 과학, 운영 및 위험 관점에서 모델 생산 성능을 추적하고 이해하는 데 사용되는 방법을 말합니다. 적절한 모니터링 프로세스는 예기치 않은 긍정/부정 비율, 모델 드리프트 또는 버그 및 기타 문제의 감지로 이어질 수 있습니다. 이를 통해 가능한 한 빨리 개입할 수 있으므로 머신 러닝 모델이 비즈니스에 계속해서 긍정적인 영향을 미칠 가능성이 가장 높아집니다.
웹페이지/ 등록 (온라인 등록기한 2021년 12월 7일)
등록 회비 (*기타 할인이 적용될 수 있음)
회원 USD 35.00
비회원 USD 50.00
발표자
Jennifer Xu, FIAA, CERA, Lead Actuary, Lydia AI
Ryan Gaughan, Senior Data Scientist, Munich Re
사회자
Adrian Yang, FSA, FCIA, Senior Reserving Actuary, Life & Health, APAC, PartnerRe
SOA CPD 크레딧:
1.80 크레딧
궁금하신 점이 있으시면 언제든지 연락해주세요. 이 웹캐스트에서 귀하를 환영할 수 있기를 기대합니다.
Society of Actuaries