Индустрия автострахования и страхования имущества переживает тектонический технологический сдвиг. На смену Обобщенным линейным моделям (GLM), безраздельно доминировавшим в актуарном ценообразовании последние тридцать лет, приходят ансамблевые алгоритмы машинного обучения. Появление телематики (датчиков в автомобилях), огромных массивов спутниковых снимков и данных из социальных сетей сделало традиционную линейную алгебру недостаточной. Наибольшую эффективность в предсказании частоты и тяжести убытков продемонстрировал алгоритм Градиентного бустинга на решающих деревьях (Gradient Boosting Machines, XGBoost). Однако его внедрение столкнулось с серьезным вызовом со стороны регуляторов, требующих абсолютной прозрачности тарифов.

Управление активами и пассивами (ALM) пенсионных фондов и страховых компаний немыслимо без надежного прогнозирования динамики кривой доходности. Для дисконтирования долгосрочных обязательств актуариям необходимо знать, какими будут процентные ставки через 10, 20 или 40 лет. Использование статичных (замороженных) ставок приводит к колоссальным ошибкам в оценке резервов и рисков. Для решения этой проблемы в актуарную практику были внедрены Генераторы экономических сценариев (ESG), вычислительным ядром которых являются стохастические дифференциальные уравнения (SDE), моделирующие эволюцию краткосрочной процентной ставки (Short Rate Models).

В то время как классическая модель Ли-Картера стала универсальным стандартом для анализа глобальной смертности всего населения, она продемонстрировала существенные математические недостатки при моделировании риска долголетия (Longevity Risk) в старших возрастных когортах. Для пенсионных фондов и провайдеров аннуитетов именно смертность людей старше 60 лет представляет наибольшую финансовую угрозу. Для точного калибрования этого риска в 2006 году была разработана двухфакторная модель Cairns-Blake-Dowd (CBD). Этот алгебраический аппарат совершил революцию в прайсинге деривативов на смертность, предложив более строгую, лишенную избыточного шума структуру прогнозирования.

Ураган Эндрю в 1992 году и теракты 11 сентября доказали, что емкости традиционного рынка перестрахования недостаточно для покрытия мега-катастроф. Убытки от экстремальных событий могут исчисляться сотнями миллиардов долларов, угрожая глобальным системным кризисом всей страховой индустрии. Для получения доступа к бездонным пулам ликвидности институциональных инвесторов актуарная наука совместно с инвестиционным банкингом разработала инструменты секьюритизации рисков (Insurance-Linked Securities, ILS). Самым успешным и математически сложным продуктом в этой сфере стали Катастрофические облигации (Catastrophe Bonds, или Cat Bonds), позволившие конвертировать чистый страховой риск в торгуемые ценные бумаги.