ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Artificial Intelligence Implementations in Actuarial Science: An Empirical Study for Mortality Rate Forecasting

العنوان بلغة أخرى: تطبيقات الذكاء الإصطناعي في العلوم الإلكتوارية: دراسة تجريبية للتنبؤ بمعدل الوفيات
المصدر: الإداري
الناشر: معهد الإدارة العامة
المؤلف الرئيسي: AL-Amri, Shadha Mohamed (Author)
المجلد/العدد: س43, ع164
محكمة: نعم
الدولة: سلطنة عمان
التاريخ الميلادي: 2021
التاريخ الهجري: 1443
الشهر: سبتمبر
الصفحات: 213 - 256
DOI: 10.52789/0302-043-164-007
ISSN: 2313-3244
رقم MD: 1196711
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
Computer Science | Artificial Intelligence | Machine Learning | Actuarial Science | Insurance | Linear Regression | Multilayer Perceptron | MAPE
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: Data analysis in the world of big data is a critical challenge specifically when it comes to forecasting form a historical dataset. This research exploring the efficacy of introducing artificial intelligence (AI) in data analysis within actuarial science. The problem is scoped to forecast the mortality rate as it is one of the essential factors in actuarial reports. Two machine-learning models are implemented in experiments to study the quality of the prediction. The results demonstrate a better convergence when deploying Multilayer Perceptron in the bigger dataset where Linear Regression shows less error percentage in smaller sets. It is highly recommended to upgrade forecasting models form the traditional statistic to AI techniques integration. There should be a collaboration between computer scientist and actuaries to reach the optimum AI deployment.

ISSN: 2313-3244

عناصر مشابهة