这是给我们上难度了？

主要观点总结

本文主要描述了精算师行业的现状与发展趋势，以及如何更好地应用数据技术来提高保险行业的风险控制与产品定价水平。文章还提到了互联网行业的对比以及精算薪酬的问题。

关键观点总结

关键观点1: 精算师行业的挑战与机遇

文章描述了精算师所面临的挑战，如AI精算模型的竞争，以及行业内的竞争压力。但同时也看到了机遇，如利用机器学习技术来检测核保规则漏洞，提高理赔数据预测准确率等。

关键观点2: 数据技术的应用与关联分析

文章强调了数据技术在保险行业的应用，如利用行业研报进行数据关联分析，利用理赔数据抓骗保套路等。并提到了如何利用内外部数据来做风险分析和预测。

关键观点3: 具体行动建议与案例分享

文章给出了具体行动建议，如使用理赔数据来做产品定价分析，跟核赔处老油条套近乎做成监督学习标签等。并分享了基于外卖平台数据的健康险用户分群模型的案例。

关键观点4: 互联网行业与精算师行业的对比

文章提出了一个问题，即将互联网行业与精算师行业进行对比，引发读者对于行业发展和薪酬水平的思考。

关键观点5: 精算薪酬及行业发展思考

文章提到了精算薪酬的问题，并引发了对于精算师行业发展的思考，指出了在国内市场上，精算师的薪酬是否仍然保持高级水平。

文章预览

你先听d力如s给你扯淡： （突然把精算师考试用书撕成数据流图，纸屑飘进咖啡杯里结成保险理赔报告） 1. 别跟精算师抢棺材板 那帮考了五年才持证的家伙，现在正被AI精算模型追着卷。你猜他们看到你用随机森林优化赔付率预测时，会不会集体去雍和宫烧香？把机器学习往核保规则漏洞检测上怼，比如用理赔数据抓骗保套路，比考完FSA发现ChatGPT已经迭代五次实在多了。 2. 战略部是数据金矿的看门狗 每月经手的行业研报就是你的洛阳铲。把保司内部数据跟外部医疗记录、气象数据、甚至抖音健康话题热度做关联分析，下季度汇报直接甩出《京津冀亚健康人群与百万医疗险赔付的时空耦合规律》——保证风控部老大连夜请你吃小肠陈卤煮。 3. 现在立刻做三件事 ① 把你们公司五年理赔数据喂给python，找出"甲状腺结节患者投保重疾险后生存曲线"， ………………………………