はい、ここでいったん「保険における機械学習」を整理しておきましょう

   
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保険にAIを使う文化は近年台頭してきた

1980年代から保険数理(保険業務に関する数理 )に統計的学習モデルが使用されてきました。一方で、近年では多くの分野で機械学習アルゴリズムが注目されています。機械学習の利点の1つは、手動で指定することなくデータから変数と非線形変換の相互作用を学習することです。また、CNNやRNNなどの多くのモデルがあり、タスクに応じて使い分けが可能であることも利点となります。

機械学習の分野は急速に拡大しており、保険数理での使用に大きな期待が寄せられています。しかし、保険数理における機械学習の導入は最近のものであり、しっかり整理されていません。今後より研究を進めていくためには、機械学習を使用した研究を分析し、将来の方向性を考察していくことが不可欠です。

保険数理における機械学習を用いた研究の整理という課題において、実際にどのようにレビューが行われているのでしょうか。カナダにあるラヴァル大学のChristopher Blier-Wongら研究者の発表を紹介します。

保険数理における機械学習を用いた研究の整理をしよう

まずはChristopher Blier-Wongらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめました。

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