Операционный риск — риск потерь, вызванных неадекватностью или ошибками в процессах, системах, действиями людей или внешними событиями — становится все более значимым для страховых компаний. В отличие от рыночного или кредитного рисков, операционные риски чрезвычайно сложно измерить и спрогнозировать из-за их высокой непредсказуемости и разнородности. Математическое моделирование операционного риска опирается на продвинутые методы теории вероятностей и стохастического анализа, позволяя оценить капитал, необходимый для покрытия этого вида угроз.

Расчет математического резерва IBNR является одной из наиболее ответственных задач актуария. Точечная оценка резерва, как правило, не дает полной картины финансовой устойчивости компании. Необходимо понимать распределение потенциальных убытков для того, чтобы оценить вероятность того, что резервы окажутся недостаточными. Построение доверительных интервалов позволяет страховой компании количественно оценить свою степень уверенности в расчетах и сформировать адекватный запас капитала.

Современный страховой андеррайтинг требует высокой степени гранулярности тарифов. Раньше компании использовали простую сегментацию, сегодня они перешли к индивидуализированному ценообразованию на основе Data Science. Методы сглаживания данных и алгоритмы градиентного бустинга позволяют эффективно использовать исторический опыт для точного предсказания будущих рисков, учитывая сотни факторов одновременно и минимизируя субъективность человеческого суждения.