精算改革的背景
自2018年以来，北美精算师协会与英国精算师协会已相继启动了涵盖编程实践和机器学习的新一轮精算改革。为应对这一全球趋势，中国精算师协会也需紧跟步伐，以满足日益增长的人才培养需求。传统精算学模型虽日趋复杂，但已遭遇发展瓶颈，其可解释性亦受到挑战。而机器学习技术的引入，通过模型的革新与升级，打破了费歇尔推断统计体系的局限，为精算问题提供了全新的研究视角。尽管如此，机器学习在提升预测精度的同时，也面临着模型外推风险、丑小鸭定理以及偏倚-方差分解公式等潜在挑战。另一方面，无代码/低代码编程技术的崛起，以其直观的拖拽式构建工具、流编辑器等特性，在牺牲部分集成度和可扩展性的同时，极大提升了编程与问题导向性的契合度。这一技术趋势可能为基于编程实践和机器学习的精算教学提供有力支撑，成为精算领域不可忽视的发展方向。
▲ 机器学习与编程实践的引入
机器学习技术为传统精算领域带来了革新。这一技术不仅提高了预测精度，还提供了新的研究视角。然而，随之而来的挑战如模型解释性等问题也日益凸显。通过机器学习，精算师能够构建更为复杂的模型以应对多变的市场需求。
▲ 国际精算改革动向
随着预测分析和机器学习在精算领域的广泛应用，传统回归分析和时间序列分析已难以满足现代精算师的需求。为应对这一挑战，北美和英国的精算改革已在多个模块展开，包括将编程实践和机器学习能力的培养纳入教育和考试体系中。这种改革措施不仅强调理论与实践相结合，还注重培养精算师解决实际问题的能力。
▲ 中国的改革方向
中国精算师协会作为国际精算协会的成员，也一直在为恢复考试而努力，未来必将遵循这些改革趋势，将编程实践和机器学习纳入新的考试大纲之中，提升其在精算教育中的比重。这一策略将有助于国内精算人才培养与国际接轨，满足行业对高素质人才的需求。
02机器学习在精算中的应用与发展面临的问题
▲ 模型预测的挑战与机遇
在精算领域，追求预测精度与可解释性之间的平衡一直是一个重要的课题。特别是在非寿险精算中，这一平衡显得尤为重要。经典回归模型虽然曾在精算实践中占据重要地位，但在很多情况下，其假设条件并不成立。为了解决这些问题，广义线性模型等新的建模方法应运而生，但它们也带来了模型复杂性和可解释性之间的新挑战。
▲ 广义线性模型与神经网络
广义线性模型提供了更大的灵活性以捕捉数据关系，而人工神经网络不受显著性约束的限制，允许将所有变量纳入模型。然而，这种复杂性同时也要求在模型构建中进行更加谨慎的权衡，以确保在预测精度的提升不会牺牲过多的解释能力。
▲ 非寿险精算的转型
在非寿险精算分析的传统领域，随着数据科学的发展，我们开始拥抱更加复杂的建模方法。基于统计推断理论体系，通过引入机器学习技术和大数据分析，非寿险精算在风险定价和决策辅助方面显现出更加强大的能力。数据科学不仅丰富了风险定价的手段，也为传统方法难以企及的决策问题提供了创新解决方案。
03编程与无代码趋势的未来
▲ 无代码编程技术的影响
无代码/低代码编程技术正在悄然改变数据挖掘和应用开发的格局。它降低了开发复杂性，使得用户可以专注于业务逻辑而不是底层代码。通过拖拽式构建工具和流编辑器，无代码编程显著加快了模型开发速度，并且提高了应用的可维护性。
▲ 实践应用与教育
无代码编程不仅简化了企业在应用开发中的流程，它在教育领域也潜力无穷。越来越多的教育机构开始采用无代码工具，让学生在学习编程基础的同时，能够亲身体验技术的乐趣和应用价值。同时，这一趋势也在社会上培养了更多的编程人才，在教育和产业之间架起了桥梁。
附录：信息来源