Исторически актуарная наука строилась на макроскопическом (агрегированном) подходе. Людей объединяли в крупные когорты (например, "мужчины 45 лет, некурящие, полисы сроком 10 лет") и рассчитывали для них усредненные математические ожидания выплат. Этот метод великолепно работал для простых продуктов страхования жизни. Однако усложнение финансовых инструментов и появление продуктов с гибкими, зависящими от пути (Path-Dependent) опциями сделало когортный подход математически несостоятельным. Для оценки современных аннуитетов со сложными гарантиями актуарии перешли на микро-уровень — Агентное моделирование (Micro-simulation), где каждый отдельный клиент рассчитывается как уникальная автономная стохастическая единица.

Расчет технической рисковой премии с помощью сложных актуарных моделей (GLM или машинного обучения) — это лишь первый шаг в формировании финансового результата страховой компании. В условиях высококонкурентного розничного рынка (ОСАГО, КАСКО, страхование жилья) клиент может легко сравнить цены десятков страховщиков в интернете. Окончательная коммерческая цена полиса (Брутто-премия) должна учитывать не только вероятность убытка, но и психологическую готовность клиента платить. Интеграция актуарной оценки рисков с эконометрическим анализом поведенческой эластичности породила дисциплину Ценовой оптимизации (Price Optimization), максимизирующую прибыль корпораций за счет передовых алгоритмов исследования операций.

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).