Actuarial Pricing Specialist

En actuarial pricing specialist afgør, hvad en forsikring skal koste. Det er en anden disciplin end reservering, hvor man regner på allerede indtrufne skader. Her handler det om fremtidige kunder og fremtidig konkurrence.

Prisen består af to dele. Risikopræmien er den rene forventede skadesudgift. Ovenpå lægges omkostninger, kapitalforrentning og en vurdering af, hvad markedet accepterer.

Typiske opgaver

• Bygge risikomodeller på skadesdata, typisk med GLM eller gradient boosting
• Modellere skadesfrekvens og skadesstørrelse hver for sig
• Vælge og teste risikofaktorer: alder, geografi, bilmodel, bygningsalder, brancheklasse
• Omsætte modellen til en tarif, kundeservice og systemer kan håndtere
• Beregne effekten af en prisændring på portefølje, præmieindtægt og resultat
• Analysere elasticitet: hvor mange kunder forsvinder ved en stigning på fem procent
• Modellere fornyelse og frafald, altså retention og churn
• Overvåge lønsomhed pr. segment og finde de dele af porteføljen, der taber penge
• Sammenligne egne priser med konkurrenternes gennem markedsdata og prisportaler
• Prissætte nye produkter og udvidelser af dækning
• Køre A/B-test og pilotpriser på afgrænsede segmenter
• Dokumentere modeller og antagelser til intern validering og Finanstilsynet
• Forklare modellen for salgschefer og produktejere uden matematisk baggrund

En stor del af jobbet er forhandling. Salgsafdelingen vil have lavere priser for at vinde kunder. Aktuarafdelingen vil have priser, der dækker risikoen. Specialisten skal levere tal, der gør uenigheden konkret.

Dataarbejdet fylder meget. Skadesdata skal kobles med policedata, og de to systemer stemmer sjældent fra starten. Modellen er ofte den hurtigste del af opgaven.

Året har en fast rytme med prisrunder. Mange selskaber justerer tariffer et par gange om året, og de uger er travle. Derimellem udvikles modeller og analyseres segmenter.

Specialerne er tydelige:

• Bilforsikring, hvor der er mest data og mest konkurrence
• Indbo og hus, hvor vejr og geografi betyder meget
• Erhverv og ansvar, hvor porteføljerne er små og hver sag vurderes
• Sundhedsforsikring, hvor behandlingspriser skifter hurtigt
• Livs- og pensionsprodukter, hvor horisonten er årtier

Arbejdssteder er skadesforsikringsselskaber, sundhedsforsikringsselskaber, pensionsselskaber, genforsikringsselskaber, rådgivningshuse og de digitale forsikringsudbydere. Prisportaler og sammenligningstjenester har gjort priskonkurrencen langt hårdere end tidligere.

Karrierevejen går mod pricing manager, chef for pricing og portefølje, aktuar eller chefaktuar. Andre går mod data science, produktledelse eller kommerciel analyse. Rollen er en af de mest kommercielle i aktuarfaget, så vejen til forretningsledelse er kortere end fra reserveringssiden.

Skal du hyre, så test både model og forretningsforståelse. Bed kandidaten forklare, hvordan de ville undersøge, om et segment taber penge. Spørg til en gang, hvor deres model sagde én ting, og forretningen gjorde noget andet.

Hvilken lovgivning dækker denne rolle?
Titlen er ikke beskyttet, og der kræves ingen autorisation. Prissætningen er derimod reguleret på flere fronter. EU's Solvens II-direktiv, gennemført i lov om finansiel virksomhed, stiller krav til selskabets aktuarfunktion og til dokumentation af antagelser, og Finanstilsynet fører tilsyn. Køn må ikke indgå som prisfaktor efter EU-Domstolens Test-Achats-dom, og brug af kundedata og automatiserede afgørelser er omfattet af GDPR med Datatilsynet som tilsynsmyndighed. Forsikringsaftaleloven regulerer vilkårene over for kunden, herunder oplysningspligt og varsling af prisændringer. Bruger selskabet maskinlæring i prissætningen, er systemet desuden omfattet af EU's forordning om kunstig intelligens, AI-forordningen, som stiller krav om dokumentation og risikostyring.

Faget kræver matematik, statistik og en kommerciel næse. De to første kan læses, den sidste opbygges i jobbet.

De almindelige uddannelsesveje

• Cand.act. i forsikringsmatematik fra Københavns Universitet, i alt fem år
• Cand.scient. i matematik, statistik eller matematik-økonomi, fem år
• Cand.oecon. eller cand.polit. med kvantitativ profil
• Cand.scient.oecon. fra Aarhus Universitet
• Data science eller datalogi med stærk statistisk profil

Adgangskravet til bacheloruddannelserne er en gymnasial eksamen med matematik på A-niveau, ofte også fysik eller kemi på B-niveau. Kravene varierer mellem universiteterne.

Cand.act. er ikke et krav i denne rolle, i modsætning til aktuarfunktionen. Pricing-afdelinger ansætter bredt blandt kvantitative kandidater, og en del kommer fra data science-siden.

Aktuartitlen
Vil du bære titlen aktuar, kræver det medlemskab af Den Danske Aktuarforening efter foreningens uddannelseskrav, som bygger på den europæiske kernepensum fra Actuarial Association of Europe. En cand.act. dækker normalt kravene direkte. Kommer du med en anden kandidatgrad, kan du supplere med enkeltfag over nogle år.

De internationale forløb bruges også, blandt andet IFoA fra Institute and Faculty of Actuaries. Regn med tre til seks års eksamener ved siden af fuldtidsjob, typisk med læsedage betalt af arbejdsgiveren.

Vejen ind i rollen
De fleste starter som actuarial analyst eller dataanalytiker og bevæger sig mod pricing efter et par år. Ren pricing-erfaring er sjælden hos nyuddannede.

Andre veje ind:

• Studiejob i et forsikringsselskabs pricing- eller analyseafdeling
• Speciale skrevet i samarbejde med et selskab, gerne om tarifering
• Fra reservering, hvor du allerede kender data og porteføljen
• Fra data science i en anden branche, hvis du lærer forsikringslogikken
• Fra et rådgivningshus, hvor du har set flere selskabers modeller

Hvad der reelt kræves

• Generaliserede lineære modeller på arbejdsniveau, ikke kun fra en lærebog
• R eller Python med reel erfaring i modellering
• SQL, fordi data ligger i police- og skadedatabaser
• Forståelse for elasticitet og konkurrenceadfærd, ikke kun risiko
• Evne til at forklare en model for en salgschef på fem minutter
• Vilje til at stå fast, når forretningen presser prisen ned

Det sidste punkt er det, der oftest afgør, om nogen bliver god i rollen. En model, ingen tør stå ved i et møde, ændrer ingenting.

Englesk skal sidde. Faglitteratur, Solvens II-dokumentation og koncernrapportering er på engelsk.

Efteruddannelse

• Kurser i GLM og prædiktiv modellering fra aktuarforeninger og universiteter
• Kurser i maskinlæring, som fylder mere og mere i tarifering
• Faglige netværk og konferencer i regi af Den Danske Aktuarforening
• Kurser i AI-forordningen og modelrisiko, som er kommet til de senere år

Værktøjerne ligger mellem statistiksoftware, specialiserede tariferingssystemer og selskabets egne datakilder.

Modellering

• R, meget udbredt i danske aktuar- og pricing-miljøer
• Python med pandas, scikit-learn, XGBoost og LightGBM
• SQL til udtræk fra police-, skade- og tilbudsdata
• Excel til hurtige beregninger og til at vise resultater for forretningen

Tariferingssoftware

• Emblem og Radar fra Willis Towers Watson, klassisk i skadesforsikring
• Akur8 og lignende værktøjer med automatiseret modelbygning
• Egenudviklede modeller i R eller Python, som mange danske selskaber kører
• Rating engines, hvor tariffen implementeres i produktionssystemet

Modeltyper i hverdagen

• Generaliserede lineære modeller til frekvens og skadesstørrelse
• Gradient boosting til at finde signaler, som GLM overser
• Overlevelses- og frafaldsmodeller til retention
• Elasticitetsmodeller og prisoptimering
• Geografiske modeller med postnummer, klimadata og skadeshistorik

Data og eksterne kilder

• Data warehouse med police-, skade- og tilbudshistorik
• Motorregisteret og bygningsdata som BBR
• Vejr- og klimadata til storm-, skybruds- og oversvømmelsesrisiko
• Markedsdata og prisportaler til konkurrentanalyse

Rapportering og styring

• Power BI eller Tableau til lønsomhed pr. segment
• Git til versionsstyring af modelkode, som er ved at blive standard
• Modeldokumentation og validering til intern kontrol og Finanstilsynet
• Overvågningsrapporter, der viser faktisk mod forventet skadesforløb

Den vigtigste rutine er overvågningen. En tarif, der ikke følges op månedligt, opdager først et tabsgivende segment, når regnskabet viser det.