如今精算师面临着无情的压力：日益严格的监管、成本压力以及市场渴望更智能、更具竞争力的定价和产品。答案似乎很明显——利用最好的技术以更少的资源做更多的事情（甚至只是跟上步伐！）。但创新不仅仅是“想要”的问题，而是“想要”的问题。平台现代化带来了一系列独特且复杂的挑战。
让我们权衡一下“双重障碍”……
障碍一：“没有比这更好的了”的神话
真是令人费解。在一个庞大的数据中心 24/7 运转且人工智能在几秒钟内产生见解的世界中，为什么精算师仍在排队等待模型运行并进行大量的手动工作？面向客户的技术可以在几毫秒内输出人工智能驱动的摘要，但精算平台陷入黑匣子模式，在这种模式下，控制权和透明度被用来换取“相信我们，这很复杂”。
如果您曾被告知您的软件“无法处理”某些功能，那么您就很幸运了。就好像精算技术受到了正在重塑所有其他数据驱动职业的进步的影响。这些职业因 Python 等开源语言而蓬勃发展，这些语言与更广泛的工具包无缝集成，但精算师仍然局限于专有语言和工具。在一个由非编码人员构建复杂模型的时代，精算师被束缚在他们的终端上，像 2000 年代初期一样开发模型。
精算师知道其他大型行业中存在数据丰富、敏捷的解决方案，但当谈到精算软件时，人们的情绪往往是“它不存在”，甚至更糟糕——“事情就是这样。”声称不可替代的传统软件提供商实际上已成为看门人，扼杀了原本可以使精算师提供变革性结果的新方法。
事实是，当提供商让精算师相信不存在更好的选择时，潜力、创新和进步就关闭了。该行业仅依赖遗留工具的时间越长，今天的问题和明天的解决方案之间的差距就越大。
障碍 2：“不可能”的移民神话
这给我们带来了下一个障碍：不可能迁移的神话。如果精算师确实发现存在比他们当前使用的更多的东西，那么人们普遍认为转移模型和系统会扰乱业务长期照常进行，最好只是坚持你所知道的。
“这是一个长达数年的过程，”他们会说，“而且充满风险。”但这种信念已经过时了。从人工智能到更智能的迁移工具，技术的进步正在将模型迁移的时间从六个月缩短到短短几周，完全避免了摩擦。
虽然旧系统可能需要数年时间才能彻底检修，但今天的智能平台可以成倍地压缩时间，为精算师提供多年来所需的灵活性。此外，还可以逐个模型地进行迁移，或者利用现代 API 的进步来构建新的、更先进的模型，从旧模型中提取数据并允许进行实验。
精算技术的新思维
精算师不仅需要新软件，还需要新软件。他们需要提供可扩展性、透明度和效率的技术。他们需要能够实现集成、自动化和敏捷性的技术，从而推动创新并支持精算师质疑和改进的自然动力，而不是强加僵化的结构。
到目前为止，这个要求还只是一个童话故事。但随着两个流行的平台神话被“破灭”，一个全新的故事即将来临……
想象一下一个您可以更快地提出和回答问题的世界？如果您可以从孤立的计算发展为动态、实时的定价创新，从而能够更快地推出产品并灵活地响应市场需求，结果会怎样？如果您可以摆脱严格流程和漫长调整期的限制，转而针对“假设”进行即时建模，结果会怎样？场景、提高定价准确性并动态完善策略。
精算师现在能够使用支持迭代和整体方法而不是强加静态结构的集成工具来快速适应和优化。这一转变不仅将加速产品开发，而且可以让精算师做出精准和富有远见的反应，从而增强市场竞争力。
解决双重障碍
在每个其他行业都在使用下一代工具取得进步的情况下，精算师们现在应该把“一直都是这样”的想法抛在脑后，开始问“接下来会发生什么？”当他们希望增强其能力时，他们会使用旧软件。 通过压力安装，技术可以而且应该解决我们最紧迫的挑战；任何不足都是不可接受的。
更重要的是，打破遗留循环并不一定意味着承担不适当的风险。毕竟，如果人工智能可以瞬间解码复杂的遗传结构，那么精算师肯定可以期待能够提供高性能、灵活性和按需洞察力的技术吗？
有了正确的技术和心态，就能快速且低风险地迈向未来。
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