AI與大數據技術在精算學課程體系中的融合與創(chuàng)新研究

一、研究背景

在全球范圍內，人工智能（AI）和大數據技術正逐步滲透金融與保險行業(yè)，推動了風險管理和數據分析方法的創(chuàng)新。作為這些行業(yè)的核心學科之一，精算學也面臨著技術革新和教學模式改革的挑戰(zhàn)。AI和大數據技術在保險定價、風險評估等方面的應用，已在眾多高校精算課程中得到探索和推廣。然而，與國際先進水平相比，國內精算專業(yè)在將AI和大數據技術融入課程體系方面仍處于起步階段。當前，許多高校的精算課程體系仍以傳統的數學模型和統計分析為主，學生接觸現代智能算法和大數據分析工具的機會較少，缺乏實際應用經驗。因此，如何將AI和大數據技術有效融人精算課程，推動課程內容和教學方法的創(chuàng)新，已成為國內精算教育亟待解決的重要課題。本文旨在分析國內外精算教育的現狀，探討AI和大數據技術在精算學科中的融合路徑，并提出相應的課程設計和教學方法。

二、國內外研究現狀

近年來，隨著大數據和人工智能技術的飛速發(fā)展，國際學術界逐漸認識到這些技術在精算學領域的重要性。在人工智能與精算學的結合方面，許多學者已開始探索基于機器學習和深度學習的精算模型。例如，有國外學者提出了一種基于深度神經網絡的保險定價模型，該模型通過學習大量歷史數據，能夠更準確地預測個體投保風險，從而優(yōu)化定價策略。研究表明，深度學習技術能夠依據海量數據歸納復雜模式，有助于保險公司精確評估個體風險。……