Αναλογιστικά εργαλεία και EU AI Act — πίνακας κατηγοριοποίησης

Θεωρούνται τα GLMs και GAMs AI σύμφωνα με το EU AI Act;

🤖 Είναι μία από τις πιο συχνές ερωτήσεις που δέχομαι από αναλογιστές, data scientists και επαγγελματίες του ασφαλιστικού κλάδου.

Η απάντηση είναι: όχι απαραίτητα.

Πολλές παραδοσιακές αναλογιστικές και στατιστικές μέθοδοι, όπως:

📊 GLMs
📈 GAMs
📉 Chain Ladder
🎲 Monte Carlo Simulation
📅 ARIMA
📚 Credibility Models

δεν θεωρούνται AI απλώς και μόνο επειδή παράγουν προβλέψεις ή στατιστικές εκτιμήσεις.

Από την άλλη πλευρά, τεχνικές Machine Learning όπως:

✅ Random Forest
✅ XGBoost / LightGBM / CatBoost
✅ Neural Networks
✅ Large Language Models (π.χ. ChatGPT)

μπορεί να εμπίπτουν στο πεδίο εφαρμογής του EU AI Act, ανάλογα με τον τρόπο χρήσης τους.

💡 Το βασικό συμπέρασμα:

Το EU AI Act δεν ταξινομεί τα συστήματα με βάση τον ίδιο τον αλγόριθμο. Εστιάζει στον σκοπό, στο επίπεδο αυτονομίας και στον πιθανό αντίκτυπο στα άτομα.

Ένα GLM που χρησιμοποιείται για αναλογιστική τιμολόγηση δεν είναι αυτόματα AI. Αντίστοιχα, ένα μοντέλο XGBoost δεν κατατάσσεται αυτόματα ως high-risk AI system — η κανονιστική του αντιμετώπιση εξαρτάται από τη χρήση για την οποία προορίζεται.

Ως αναλογιστές και επαγγελματίες του ασφαλιστικού κλάδου, ο ρόλος μας δεν είναι μόνο να χτίζουμε αξιόπιστα μοντέλα, αλλά και να κατανοούμε το εξελισσόμενο κανονιστικό πλαίσιο που διέπει τη χρήση τους.

📖 Η κατανόηση της διάκρισης μεταξύ στατιστικής, machine learning και ρυθμιζόμενου AI θα αποτελέσει ολοένα και πιο σημαντική επαγγελματική δεξιότητα τα επόμενα χρόνια.