人工智能和精算的差异及关系

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，有人工智能还须要精算吗？实在这个问题，如果真的是打算的话，那么有打算机，为啥还要人工算呢？多想一下精算的存在就以为不可思议。
精算与科学决策的关系

造成这样不雅观念上差异的缘故原由有以下两点：

1、精算过于神秘，大部分人并不理解；从系统角度，解读E级精算师

2、人工智能的观点推广过于广泛，让人忘却书上得来终觉浅，绝知此事要躬行；风险识别的实质是学习

精算是什么，笔者在往期文章中已经充分表达。
并不是一个实行打算的技能，是一个利用数学专业人士的知识，结合经济、财务、金融、保险、自然磨难等业务知识，利用数据剖析工具，为企业和家庭对风险进行识别和评估的技能。

先说关系，关系便是精算技能须要包含了人工智能技能，比如机器学习。

风险识别和评估就须要培植系统模型，而作甚风险，便是系统的变革，系统内部的要素的变革。
都须要精算师有系统性的思维进行剖析科学决策的实现根本——系统定量，更主要的是，须要通过数据，表达出来多层系统的规律，并准确把握未来的变革趋势。

全体事情过程中，须要信息系统支持，数据提取，数据存储，数据处理，数据剖析，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紧张在固定模式部分，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，用来提高事情效率。
当然提高事情效率也一定会替代部分根本性事情。
把更多韶光用来，对各级系统规律进行认知。
股票二级市场的系统构造和运动变革规律，不仅要认知规律，还要能写节制各级系统的运动变革，才能做到对风险的预判，选择精确的方法，设计精确的算法。
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，但是也须要一个创造者为它设计一个初始框架和初始赋值。
精算师要在做出来初版算法后才能部分交给人工智能去迭代。

一样平常来说，从0-1构建系统并不是一劳永逸的事情，而是须要不断迭代，改进的过程。
这个事情就和系统的蜕变规律一样，须要不断检视，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，精算并不因此打算和设计模型为目的，而因此风险管理为目的，而风险管理的目的是为科学决策做事。
计策与风险管理的关系。
并且外部环境也在变革，在不可控的条件下，外部系统的识别也须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，人工智能是可以连续事情，一旦变革，算法并不担保同等有效。

为了科学决策，精算这个技能就必须全流程理解数据处理，包括如何利用人工智能技能，人工智能算法PCA主身分数据降维算法的python实现和算法数理推导的设计事理等，并能结合业务知识，赞助企业或者家庭做好科学决策。
风险管理中，算法缺点利用和模型缺点利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，须要大量演习，而演习算法中，是须要对回答的问题进行评价，也便是反馈，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同等的，实践出真知，什么能有效实现目标，在碰着其他环境变革前路径便是对的。

在利用ChaTGPT的时候存在的风险，处于职业毛病，文章末了提一下。

1、回答的问题是否精确，除了实践出真知这个考验标准外，提高效率的办法，还是须要核实一下内容出处，由于不是所有的问题都有条件去实践。

2、对自己没有实践履历和理论知识的领域，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，也可能尝尝看对了以为这个机器人是大神。
自己懂的话，便是自己有实践和思考，能够举一反三。
一样平常来说，任何跨领域的学习本钱都很高，短韶光懂是不随意马虎的，由于知识系统的构建须要实践积累。
如何判断回答的真伪，就和选专家是一样的。

3、作为谈天机器人，功能是谈天，更多是感情上代价，功能上代价，要看后台算法设计。
比如笔者本日就讯问了，股票的来日诰日的涨跌，由于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机器人的演习须要数据，目前公开网络中的数据该当是可以利用，但是数据孤岛，比如，企业，付费数据等该机器人并不能低本钱得到数据，同时，设计到专业繁芜领域，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，还须要不断学习。

人工智能是一项可以帮助人类供应事情效率的技能，节制它，利用它，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。