20 May, 2016

アクチュアリーとデータサイエンス(The CAS Institute の発足を今さら知った)

CAS の "Future Fellow" というブログの最新エントリーは,アクチュアリーとデータサイエンス(あるいはデータサイエンティスト)との関係に触れる,ちょっと興味深いものでありますが,その中で「The CAS recently announced a partnership with The Institutes to provide a predictive analytics and data science credential.」というのがありました。気づかなかったぞ,これ。

なんでも,こことかこことかにあるように,CAS と The Institute とが戦略的提携(strategic alliance)を結んだことを発表したのが2015年11月で,その中のひとつが,CAS の下部組織となる「The CAS Institute(略してiCAS,なんじゃそら)」の形成で,その iCAS は「本体のアクチュアリーに対するクレデンシャル(いわゆるFCASとACAS)とは別のクレデンシャルを与えることになる」ようで,それは「predictive analytics やデータサイエンス,Catモデルアナリティクスなどの定量的プラクティスエリアにおける専門性の認証を求める,あらゆるプロフェッショナルを対象とする」ウンヌンカンヌン。最初に predictive analytics とデータサイエンスがきて,そのあとで Catモデリングやキャピタルモデリング,定量的再保険分析などが来るそうな。(2016年2月に,プログラムのカリキュラムや要件を定めるためのパネルが選定された > ソース

そもそもこの CAS と The Institute との提携は,去年のCASの年次大会で発表されたんですね。IAJの海外研修は去年はイギリス(GIRO)に変わったけど,そのままUSに行ってても面白かったのでは(結果論)。

よく伝統的に「アクチュアリーはプライシング・アクチュアリーとリザービング・アクチュアリーとに二分される」と言われていて,しかし「最近ではキャピタル・アクチュアリーという第3の柱もあってさ」ということもしばし耳にするというかもう定着していると思うけど,しかし最近のITの進化を目にすると,アクチュアリーとデータサイエンティストとの近接というのは近い未来あるいはもう現実に起こっていることなのであろうなぁと。

10 May, 2016

メモ "R in Insurance 2016 Programme"

出席してみようと思っていますが,ひとまずメモ。

R in Insurance conference at Cass Business School in London, 11 July 2016
http://www.r-bloggers.com/r-in-insurance-2016-programme/

Agenda
[09:00 - 10:00] Keynote 1:

  • (New) Challenges in Actuarial Science (Mario Wüthrich, RiskLab ETH Zurich)


[10:00 - 11:00] Session 1: Data and Technical Solutions

  • Acquiring External Data with R (Mark Chisholm, XLCatlin)
  • Efficient, consistent and flexible Credit Risk simulation with TRNG and RcppParallel (Riccardo Porreca, Mirai Solutions)
  • Grid Computing in R with Easy Scalability in the Cloud (Jonathan Adams, ARMtech Insurance Services)


[11:00 - 11:30] Coffee break

[11:30 - 12:30] Session 2: Lightning talks

  • Investigating the correlation between month of birth and diagnosis of specific diseases (Ben Rickayzen, David Smith, Leonel Rodrigues Lopes Junior)
  • Measuring the Length of the Great Recession via Lapse Rates: A Bayesian Approach to Change-Point Detection (Michael Crawford, Applied AI)
  • Data Science vs Actuary: A Perspective using Shiny and HTMLWidgets (Richard Pugh, Mango)
  • estudy2: an R package for the event study in insurance (Iegor Rudnytskyi, University of Lausanne)
  • R as a Service (Matt Aldridge, Mango Solutions)
  • RPGM, an example of use with IBNR (Nicolas Baradel, PGM Solutions)


[12:30 - 13:30] Lunch

[13:30 - 14:30] Session 3: Insurance and statistical modelling in R

  • Telematics insurance: Impact on tarification (Roel Verbelen, KU Leuven)
  • Modelling the impact of reserving in high inflation environments (Marcela Granados, EY)
  • An R package of a partial internal model for life insurance (Jinsong Zheng, Talanx AG / University of Duisburg-Essen)


[14:30 - 15:00] Panel discussion:

  • Insurance analytics, data & R - past, present and future


[15:00 - 15:30] Coffee

[15:30 - 16:30] Session 4: Case studies with R in action

  • Global Teleconnections (Sundeep Chahal, Lloyd's)
  • Probabilistic Graphical Models for Detecting Underwriting Fraud (Mick Cooney, Applied AI)
  • R, Shiny and the Oasis Loss Modelling Framework – a toolkit for Catastrophe modelling (Mark Pinkerton, OASIS)


[16:30 - 17:30] Keynote 2:

  • Persuasive Advice for Senior Management: the Three-C's (Dan Murphy, Trinostics)


[18:30 - 22:00] Conference Dinner