주제

Model Risk Management and Ethical AI Adoption

일시

2025년 8월 28일(목) 오후 8시(KST)

주관

Data Analytics Virtual Forum

방식

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요약

This webinar brings together two critical themes shaping the future of actuarial work: model risk management and the ethical adoption of AI.

Matthew Byrne opens the session by examining key model risks with a focus on emerging risks from AI and complex models. He shares practical insights from real-world experience on model risk management. The session also discusses the evolving role of actuaries in leading model risk management and ethical AI adoption.

Fei Huang follows with a comprehensive framework for ethical AI adoption in actuarial practice, aligned with the AI lifecycle—from problem definition and data collection to modelling, evaluation, and deployment. She maps these steps to the actuarial control cycle and offers practical guidance and research resources for actuaries designing or reviewing data-driven decision-making. Case studies illustrate common pitfalls of AI and black-box models, along with strategies to mitigate risk and support responsible adoption.

이 웨비나는 미래 보험계리 업무의 핵심 주제인 모형 리스크 관리와 윤리적인 인공지능(AI) 활용을 다룹니다.

첫 번째 연사인 Matthew Byrne은 AI 및 복잡한 모델에서 새롭게 부상하는 리스크를 중심으로 주요 모형 리스크를 살펴보며, 실제 사례를 바탕으로 한 실용적인 모형 리스크 관리 방안을 공유합니다. 이 세션에서는 보험계리사가 모형 리스크 관리와 윤리적 AI 도입을 주도하는 역할로 점차 확대되는 점도 함께 논의합니다.

이어 Fei Huang은 문제 정의, 데이터 수집, 모델링, 평가, 배포에 이르는 AI 생애주기 전반에 걸친 윤리적 활용 프레임워크를 소개하며, 이를 보험계리 통제 사이클에 어떻게 연계할 수 있는지를 설명합니다. 또한, 데이터 기반 의사결정을 설계하거나 검토하는 보험계리사를 위한 실질적인 가이드라인과 참고할 수 있는 연구 자원을 제공합니다. 사례 연구를 통해 AI 및 블랙박스 모델의 흔한 오류와 그에 대한 대응 전략을 제시하며, 책임 있는 AI 활용을 위한 실천 방안을 함께 제시합니다.

한국보험계리사회