AIを活用した保険の意思決定が、後にそれを検証する人々に対して負うべき説明責任と、それに応える記録の構築方法について、HONESTASの開発チームが執筆した4つの論文です。各論文には出典が付属しています。
いずれかの論文をご請求いただければ、担当者が出典とともに送付いたします。数値がシミュレーション実行に基づいている場合は、ご自身で再現できるようその実行データも付属します。
論文 01 · 規制
生命保険および医療保険の料率設定における単一の高リスクな意思決定に対し、EU AI法が記録保持（第12条）および人間による監視（第14条）を通じて何を求めているか、また、GDPR第15条・第22条および欧州司法裁判所のC-203/22判決が当事者の権利として何を付加しているかを解説します。これらの義務を一般的な損害サービスや料率設定のファイルに保存されている内容と照らし合わせ、そのギャップを埋める記録（誰が、何を根拠に決定し、どう検証され、再提示が可能か）について説明します。
コンプライアンス、リスク管理、損害サービス部門の責任者向け
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論文 02 · 合議
異議を唱える「チャレンジャー」の役割を設け、エビデンスを厳格に分離したパネルが、単一のモデルや複数モデル間の緩やかな議論よりも健全な意思決定に至る理由と、それが機能しなくなる境界線を解説します。各役割へのブリーフィング方法、チャレンジャーが単なる同意に陥るのを防ぐ仕組み、議長が議論をどう評価するか、そしてそもそも合議を必要としない意思決定とは何かを取り上げます。
損害サービス・アンダーライティング責任者、およびモデルリスク管理チーム向け
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論文 03 · 検証
異なる系統の2つのモデルが同じ結果に達することは強力なエビデンスですが、証明にはなりません。本論文では、一致確認によって何が立証され、入力データの共通の誤りなどどのような失敗を見逃すのか、そしてなぜすべての封印された記録が「何を証明しないか」を独自の言葉で明記するのかを明らかにします。
モデル検証、内部監査、およびアクチュアリーチーム向け
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論文 04 · 自然災害
自然災害モデルは、起こり得る幾千もの事象に対してポートフォリオの料率を算出します。一方、現在進行中の暴風雨は、実際の風速分布、高潮、浸水深を伴う単一の事象です。本稿では、目の前で起きている事象のペリル・シミュレーションによってエクスポージャーを財務的な見通しへと変換する仕組み、その見通しとモデル上の損害額との違い、そして後から数値を再現・検証できるよう双方を保存する方法について解説します。
エクスポージャー管理、再保険、自然災害リスク担当チーム向け
この論文を請求するダウンロード用の登録壁やメーリングリストへの自動登録はありません。デモ申込フォームにて希望する論文名と対象読者をお知らせください。
デモ申込フォームの質問欄に希望する論文のタイトルをご記入ください。面談は必須ではありません。
担当者より、論文とともに参考文献や図表の根拠となったシミュレーション結果をお送りします。
疑問点や反論をお寄せください。著者が回答し、ご指摘が妥当な場合は論文を修正します。
