Como científico de datos que trabaja en una empresa de seguros, definitivamente estoy de acuerdo con la respuesta de Evan Fulop. La industria de seguros está fuertemente regulada y es muy cuidadosa con sus prácticas. Como resultado, puede pasar mucho tiempo antes de que la industria de seguros y la profesión actuarial estrechamente asociada adopten nuevas técnicas del mundo del aprendizaje automático.
Además, las técnicas de aprendizaje automático son modelos de caja negra que son excelentes para la predicción pero no tan buenos para la interpretación. Cuando se trata de modelos de precios de seguros (un enfoque clave de los profesionales actuariales), la interpretación es crucial para la aprobación regulatoria. Es por eso que los modelos lineales generalizados (GLM) siguen siendo la técnica preferida para la mayoría de los modelos de precios. Sin embargo, para los modelos fuera de los precios (por ejemplo, reclamos, marketing, etc.), las técnicas de aprendizaje automático generalmente están permitidas y, de hecho, muchas empresas las utilizan. Estos modelos sin precios son manejados con mayor frecuencia por científicos de datos y estadísticos que especialistas actuariales.
Entonces, para responder a la pregunta original, el aprendizaje automático es una habilidad que los profesionales actuariales tienen bien, pero ciertamente no es un requisito. Además, aprender nuevos métodos cuantitativos, especialmente los que abordan los problemas desde un ángulo diferente, siempre es útil. Por lo tanto, si puede aprovechar el tiempo, le animo a que aprenda algo de aprendizaje automático si está siguiendo el camino actuarial.
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