Искусственный интеллект в перестраховании: под надзором регулятора

Автор: Денис Аветисян

Как обеспечить надежность и соответствие требованиям при использовании больших языковых моделей в сфере перестрахования.

В статье представлена пятиуровневая структура (RAIRAB) для управления большими языковыми моделями в перестраховании, обеспечивающая целостность данных, прозрачность и подотчетность, что способствует повышению эффективности капитала и соблюдению нормативных требований.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Несмотря на растущий потенциал больших языковых моделей (LLM) в перестраховании, обеспечение их надежности и соответствия регуляторным требованиям остается сложной задачей. В работе ‘Prudential Reliability of Large Language Models in Reinsurance: Governance, Assurance, and Capital Efficiency’ предложен комплексный подход, включающий пятистолповую архитектуру и эталон RAIRAB, для оценки и управления рисками, связанными с применением LLM. Показано, что внедрение механизмов отслеживаемости данных, прозрачности и подотчетности позволяет не только соответствовать стандартам Solvency II и другим нормативным актам, но и повысить эффективность капитала. Возможно ли создание единой, универсальной системы оценки надежности LLM, применимой в различных областях финансового сектора?

Регуляторные горизонты ИИ в страховании

Страховой сектор сталкивается с растущим давлением в отношении внедрения искусственного интеллекта (ИИ), однако существующие нормативные рамки не были разработаны с учетом особенностей этих моделей. Это создает значительные трудности и требует пересмотра подходов к управлению рисками. Традиционные практики управления модельными рисками (MRM) испытывают затруднения при работе с большими языковыми моделями (LLM). Необходимо адаптировать существующие методологии для обеспечения адекватной оценки рисков, уделяя особое внимание вопросам прозрачности, объяснимости и предвзятости. Международные организации изучают возможности применения существующих принципов к регулированию ИИ, что создает неопределенность для страховых компаний. Каждая задержка в разработке четких правил — это цена, которую мы платим за достойное старение всей системы.

Пять столпов управления ИИ

Эффективная система управления искусственным интеллектом (ИИ) должна основываться на пяти ключевых принципах: управление, целостность данных, гарантии, устойчивость и соответствие нормативным требованиям. Отслеживание происхождения данных критически важно для понимания и проверки результатов работы ИИ, обеспечивая прослеживаемость и ответственность. Без надлежащего отслеживания сложно оценить надежность и предвзятость алгоритмов. Прозрачность, измеряемая с помощью «Индекса прозрачности», возрастает при внедрении конфигураций Retrieval-Augmented Generation (RAG), ведения журналов и Human-in-the-Loop (HITL). Эти механизмы позволяют отслеживать процесс принятия решений ИИ, делая его более понятным и подотчетным.

RAIRAB: Стандарт надежности ИИ в перестраховании

Бенчмарк RAIRAB (Reinsurance AI Reliability and Assurance Benchmark) — стандартизированный метод оценки производительности больших языковых моделей (LLM) в рабочих процессах перестрахования. Он разработан для обеспечения надежности и безопасности при внедрении ИИ, учитывая специфические требования отрасли. RAIRAB подчеркивает важность контроля со стороны человека (Human-in-the-Loop, HITL) для смягчения рисков, сочетая преимущества автоматизации с экспертной оценкой. Оценка “Интерпретативного Дрейфа” — вариативности в выходных данных модели — критически важна для обеспечения семантической стабильности и предотвращения несогласованного принятия решений. Внедрение механизмов управления демонстрирует положительное влияние на снижение данного дрейфа и повышение предсказуемости поведения моделей.

Соответствие и функциональная эквивалентность в эпоху ИИ

Для обеспечения соответствия нормативным требованиям к системам искусственного интеллекта (ИИ) предлагается принцип “Функциональной эквивалентности”. Он предполагает применение к ИИ-системам тех же контролей и надзорных мер, что и к традиционным моделям, что облегчает их интеграцию в существующие регуляторные рамки. Надзорные органы, такие как EIOPA и NAIC, адаптируют существующие нормативные акты, включая Solvency II и SR 11-7, для учета особенностей технологий ИИ. Внедрение моделей LLM, интегрированных в системы управления, с использованием технологий RAG, логирования и ручной верификации (HITL), позволяет достичь приблизительно 0.9 точности обоснования ($GA$) и снизить частоту галлюцинаций на 40–45%. Межэкспертное согласие при оценке результатов работы моделей достигло 0.87 (κ). Все это свидетельствует о возможности создания управляемых и надежных систем ИИ. Подобно тому, как каждая система со временем меняется, и искусственный интеллект проходит свой путь трансформации — вопрос лишь в том, насколько достойно он стареет, сохраняя свою целостность и осмысленность в потоке времени.

Предложенная в статье пятистолпная структура управления большими языковыми моделями в перестраховании, направленная на обеспечение целостности данных и прозрачности, находит глубокий отклик в идеях о неизбежном старении любой системы. Кен Томпсон однажды заметил: «Все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно». Рассматривая модели машинного обучения не как статические инструменты, а как развивающиеся организмы, статья подчеркивает важность непрерывного мониторинга и адаптации для поддержания их надежности и соответствия нормативным требованиям, таким как Solvency II. RAIRAB, предложенный в качестве эталона, является попыткой замедлить этот процесс старения, гарантируя, что модели не просто функционируют, но и сохраняют свою ценность и точность с течением времени, минимизируя риски и оптимизируя эффективность капитала.

Что дальше?

Предложенная в данной работе структура RAIRAB, несомненно, представляет собой попытку зафиксировать ускользающую надежность больших языковых моделей в контексте перестрахования. Однако, подобно любому новому стандарту, она неизбежно столкнется с проблемой временного устаревания. Улучшения в моделях, алгоритмах и, что более важно, в понимании их ограничений, будут происходить быстрее, чем скорость адаптации регуляторных рамок. Попытка создать «абсолютную» гарантию надежности – наивная иллюзия, ведь сама концепция надежности подвержена эрозии времени.

Ключевым вызовом остается не столько разработка метрик, сколько их интерпретация в динамичной среде. Соответствие требованиям Solvency II сегодня – лишь временный якорь. Откат к более простым, но менее эффективным моделям – это не провал, а скорее путешествие назад по стрелке времени, признание невозможности удержать ускользающую вершину прогресса. Поиск баланса между инновациями и прагматичной оценкой рисков – задача, требующая не только технической экспертизы, но и философского осмысления.

В конечном счете, предложенная структура – это лишь один из возможных способов замедлить энтропию в системе, а не остановить ее. Важнее признать, что любая модель стареет, и подготовиться к неизбежному моменту, когда потребуется новая итерация, новый стандарт, новый взгляд на проблему управления рисками в эпоху искусственного интеллекта.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.08082.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-12 14:29