На пересечении банковского дела, актуарной математики и Data Science возникла дисциплина кредитного скоринга. Выдача кредитов населению и корпорациям сопряжена с риском невозврата (дефолта). Если раньше решения принимались кредитными инспекторами на основе личного опыта и интуиции, то сегодня глобальная финансовая система опирается на строгие математические алгоритмы классификации. Скоринг — это перевод социально-экономических и поведенческих характеристик клиента в единый числовой показатель (Score), который с высокой степенью достоверности отражает вероятность его дефолта. Золотым математическим стандартом построения скоринговых карт исторически является логистическая регрессия, дополненная алгоритмами Weight of Evidence и анализом ROC-кривых.

Математическое моделирование добровольного медицинского страхования (ДМС) кардинально отличается от страхования жизни. В страховании жизни событие (смерть) происходит лишь однажды, и размер выплаты строго зафиксирован договором. В медицинском страховании клиент может обращаться к врачам десятки раз в год, а стоимость медицинских услуг непредсказуема и подвержена постоянному росту. Актуарный прайсинг медицинских полисов представляет собой многомерную задачу, где необходимо одновременно прогнозировать частоту обращений, среднюю стоимость медицинского чека, эффект старения портфеля и, что самое главное, экспоненциальную медицинскую инфляцию, значительно опережающую общую инфляцию в экономике.

Массовое рисковое страхование, такое как ОСАГО или КАСКО, базируется на априорной тарификации: цена полиса определяется на основе возраста водителя, стажа, мощности двигателя и региона эксплуатации. Однако ни один андеррайтер в мире не способен измерить скрытые поведенческие характеристики: агрессивность вождения, скорость реакции или склонность водителя к риску. Для того чтобы дифференцировать "хороших" водителей от "плохих" на основе их фактической истории убытков, актуарная наука применяет апостериорную тарификацию — Системы Бонус-Малус (Bonus-Malus Systems, BMS). Математическое обоснование и калибровка этих систем опирается на строгий аппарат цепей Маркова и теорию байесовского вывода (Credibility Theory).

Основой финансовой устойчивости любой компании по страхованию жизни является адекватное формирование математических резервов. Причина возникновения резервов кроется в фундаментальном несоответствии финансовых потоков: в то время как вероятность смерти экспоненциально возрастает с каждым годом жизни клиента, страховая премия (Annual Level Premium) обычно остается неизменной на протяжении всего срока договора. Это означает, что в первые годы действия полиса клиент переплачивает за риск, формируя накопительный фонд, который будет расходоваться в последующие годы, когда премия уже не будет покрывать реальный риск смертности. В актуарной математике существуют два фундаментальных, алгебраически эквивалентных метода оценки этого долга перед страхователями: проспективный и ретроспективный.