這個暑假我有幸在一個比較大的Healthcare的保險公司實習(xí)，名字我就不說了，不過我可以透露一下我們公司可能很快就會被收購了哈哈。目前為止實習(xí)已經(jīng)只剩兩周了。這幾個月以來我除了做自己的project，還在公司里到處約人吃飯喝咖啡。和人聊的越多我就越覺得迷茫。我不禁開始懷疑，所謂的精算需要很多analytical thinking是真的嗎？我現(xiàn)在已經(jīng)了解了精算很多時候不需要很多數(shù)學(xué)和統(tǒng)計，這我完全理解。但是就我觀察到的，reserving很程式化，pricing幾乎沒有什么數(shù)學(xué)。我問過幾個和我一起在pricing team的人，我們的價格到底是怎么出來的。他們給我的回答就是，看看過去的數(shù)據(jù)，取個平均數(shù)。我一開始實在是不敢相信。我說為什么我們還在用100多年前的方法？同事說，沒辦法，不是所有人都愿意接受新的方法，不是所有人都愿意學(xué)，而且regulation也不一定通的過。
再舉一個例子，我們公司reinsurance預(yù)測lapse rate的model是linear regression。以前有個同事覺得logistic更合理，就花了很大力氣說服他們改模型，結(jié)果整個部門竟然沒幾個人知道logistic function在干嘛, even after they saw what the function looks like，最后也不了了之。然后我們pricing用的“模型”是Excel寫的。我一直感覺特別奇怪，想象不出來怎么用Excel寫pricing engine. 今天問了一個老員工，才知道我們真正的引擎是C++寫的。每次rate review完了，都要actuarial enablemen的人去聯(lián)系IT，然后IT把Excel翻譯成C++。但是actuarial enablemen和IT的效率都特別慢，所以每次都特別拖延。我就說，那讓我們直接寫C++不就行了？他無奈地表示，pricing里基本沒人會C++，大家也不愿意學(xué)。
我感覺有點迷茫，精算師的核心價值，或者說核心競爭力到底在哪里？大家都說精算師有analytical skill，可是難道data scientist就沒有嗎？Finance people就沒有嗎？還有人說精算師是數(shù)學(xué)和商務(wù)都懂的人，可是你讓你個data scientist在保險公司做個五年，那些業(yè)務(wù)知識和行業(yè)知識他難道學(xué)不會？我感覺這都不太讓人信服。我能想到唯一的解釋是，因為保險公司需要FSA/FCAS簽字，這是法律規(guī)定的。以上只是我的愚見。不知道各位有什么看法？