Atuário — tarefas, uma a uma

Preparar os dados e o estudo de experiência

É a parte do trabalho que é estruturada, se repete em cada período e pode ser confrontada com a fonte — o perfil que se automatiza primeiro em todo este site. O código e as ferramentas assumem há anos grande parte da montagem, e as ferramentas generativas já escrevem também as consultas e os primeiros esboços da análise.

Nenhuma fonte desta página mede quanto disto está automatizado numa seguradora. Preparar mais depressa não faz com que os pressupostos por trás deixem de ser responsabilidade de uma pessoa, e um problema de dados descoberto tarde continua a ser descoberto por alguém.

Construir o modelo de tarifação

A aprendizagem automática é usada na tarifação e na subscrição, e os reguladores responderam governando-a em vez de a proibir: o enquadramento europeu trata como de risco elevado a IA usada na avaliação de risco e na tarifação de seguros de vida e de saúde, e Nova Iorque espera que as seguradoras mostrem que os dados externos de um modelo de tarifação são suportados por normas atuariais aceites. O modelo ganha força; o dever de o justificar cresce com ele.

São expectativas sobre como a tarifação deve ser governada, não medições de como esse trabalho se divide hoje entre pessoas e software. Aplicam-se, além disso, a seguradoras reguladas em duas jurisdições; noutros sítios os deveres são outros.

Constituir as provisões

O cálculo está muito instrumentado e as ferramentas continuam a melhorar, mas o supervisor europeu aponta a função atuarial como responsável pelos controlos sobre os sistemas de IA do seu âmbito, dando como exemplo a coordenação do cálculo das provisões técnicas. Assim, a aritmética é assistida e a responsabilidade pelo número é atribuída, com nome, a uma função.

Nomear quem responde pelos controlos não diz quanto do cálculo é feito por software, e o parecer do supervisor dirige-se às autoridades nacionais, não diretamente às empresas.

Testar um modelo quanto a discriminação injusta

Trabalho criado pela chegada da IA à tarifação, não por algo que já existisse: Nova Iorque espera estes testes antes de um sistema entrar em produção e com uma cadência regular, e enumera métodos quantitativos como o rácio de impacto adverso, os rácios de probabilidade de recusa e os efeitos marginais. O supervisor europeu também enumera métricas de equidade e avisa que algumas podem contradizer a equidade atuarial — cobrar o mesmo preço pelo mesmo risco.

Esperar que os testes sejam feitos não prova quem os faz; em algumas seguradoras ficam com a ciência de dados ou o compliance e não com os atuários. E a tensão entre a equidade de grupo e a equidade atuarial é apontada pelo regulador, não resolvida por ele.

Assinar e responder pelos números

O enquadramento europeu atribui à função atuarial o parecer sobre a política de subscrição no seu conjunto e a responsabilidade pelos controlos sobre a IA do seu âmbito; a responsabilidade pode ser apoiada por software, mas não transferida para ele. É a parte do trabalho que existe porque alguém tem de responder, e quanto mais automatização houver por baixo, mais exigente fica a assinatura, não menos.

Um dever que fica numa função com nome não diz quantas pessoas essa função emprega, e é perfeitamente compatível com uma equipa mais pequena a assinar trabalho mais automatizado.

Explicar o número a quem decide

Ambos os reguladores esperam que os conselhos e a gestão de topo compreendam e supervisionem a IA usada nas suas seguradoras, o que coloca um trabalho de tradução entre o modelo e as pessoas que respondem por ele. Esse trabalho cresce à medida que os modelos se tornam mais difíceis de ler.

Nada aqui diz que sejam precisamente os atuários, e não os cientistas de dados ou os gestores de risco, a quem se pede que expliquem, e nenhuma fonte desta página o mede.