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近日，律商聯訊風險信息（律商風險）數據科學負責人單翔在 “大數據與人工智能在保險行業的機遇與挑戰”網絡研討會上，闡述了大數據與人工智能對車險行業的影響，及大數據與人工智能應用的挑戰和考量。

本次研討會由英國精算師協會（IFoA）與中國精算師協會(CAA)聯合主辦，邀請了英國精算師協會會員和中國精算師協會會員參加。

單翔在研討會上表示，保險業在大數據的影響下正經歷深刻變革。隨著大數據時代的到來，數據安全成為了各行各業不可忽視的重要議題。在建模過程中，如何確保數據的安全性和多樣性，同時關聯數據以支持業務決策，成為了技術領域的核心挑戰。

在保險領域，特別是在調用接口時，涉及車輛信息、個人身份證等敏感信息的加密處理，以及查詢字段的安全保障，都需要嚴謹的技術手段來確保數據安全。針對這一挑戰，聯邦學習作為一種新興的技術解決方案，正在逐漸受到業界的關注。該技術通過優化中央處理器和本地模型，實現數據在不出域的情況下進行模型迭代和優化。以谷歌提出的聯邦學習概念為例，該技術通過不斷縮小模型優化的梯度偏差，最終收斂到準確的預測結果，從而在保證數據安全的前提下，實現模型的高效迭代和優化。

在精算科學領域，大數據和機器學習技術的應用也為風險定價工作帶來了新的變革。以保險行業為例，盡管定價目標一直未變，即獲取更加公平的費率并將分類費率做得更加精準，但大數據和機器學習技術的引入，使得這一目標更加容易實現。通過收集和分析更多的數據行數和特征，以及利用機器學習算法自動尋找變量之間的交互關系，保險公司可以更加準確地評估風險，從而制定出更加合理的費率。

然而，在享受大數據和機器學習技術帶來好處的同時，也需要警惕其可能帶來的風險。首先，數據質量的問題不容忽視，數據偏見和歧視可能導致不公平的決策結果。其次，模型的全局最優解難以確定，需要謹慎選擇和優化模型參數。此外，還需要關注模型結果的可解釋性和透明度，以及建立人工監督和干預責任制度，以確保模型的公正性和準確性。

在數據安全方面，業界也提出了一系列原則來指導實踐。這些原則包括考慮模型或解決方案對人們產生的實際影響、采取主動行為防止偏見產生、確保模型透明且可解釋、建立人工監督和干預責任制度以及尊重隱私并倡導正義。這些原則的實施將有助于在大數據和機器學習技術的推動下，實現數據安全與業務發展的雙贏。

單翔表示，進入新時代，精算師要積極擁抱新技術，將其轉化為實際工作中的生產力。利用這些新技術進行更高效的數據分析和預測，提高定價和準備金等方面的準確性，為保險行業的發展貢獻力量。