Киберстрахование представляет собой одну из самых динамичных и сложных областей современной актуарной науки. В отличие от традиционных видов страхования, где исторические данные позволяют выстраивать надежные статистические модели, киберриски характеризуются нестационарностью, высокой взаимосвязанностью и отсутствием длинных временных рядов наблюдений. Математическое моделирование киберрисков требует инновационных подходов, объединяющих теорию графов, стохастическое моделирование эпидемий и методы анализа данных.

Резервы на произошедшие, но не заявленные убытки (IBNR) составляют значительную долю обязательств страховых компаний, особенно в видах ответственности. Поскольку процесс урегулирования убытков может растягиваться на многие годы, точность их оценки определяет долгосрочную надежность страховщика. Математической базой для этой задачи являются треугольники развития убытков, описывающие эволюцию платежей по каждому году происшествия в течение времени.

Регрессионные модели являются основным рабочим инструментом актуария при анализе влияния различных факторов на риск страхования. От качества выбора признаков (переменных) и корректности валидации модели зависит точность тарифов и адекватность резервов. В условиях доступности больших объемов данных (Big Data), актуарии сталкиваются с необходимостью отбора наиболее значимых характеристик, чтобы модель была не только точной, но и интерпретируемой, устойчивой к изменениям.