文/新浪财经意见领袖专栏作家 张宁
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毫无疑问，精算本身的变革还将继续——这种继续或者是自身强大的进化，或者是新的行业模式的产生，但我们知道类似于这次新冠肺炎的疫情——宝贵的是基于自身免疫系统的强大，而用一个开放的态度对待精算应用的行业和精算的核心内容，就是这样的免疫系统。
疫情当中，有诸多问题值得思考，资源配置、病人状态、疫情发展、经济影响、金融市场走势，这些问题都一个共同的特征，人们试图去发现或者描述预测其中的“不确定性“也就是发现风险的特征。这很容易让我们联想到金融行业中一个小众职业——精算师，以及精算这个学科。作为一个将精算作为研究方向之一，也有众多精算师朋友和行业互动的大学教师，很想抛出点”惊世骇俗“的想法。
就像人工智能和大数据已经改变了许多行业一样，金融中的许多细分职业也在被改变，或者以代替的方式或者以融合的方式。在这其中，精算是首当其冲的。
就像很多人说的，在今天大数据和人工智能的时代，精算师的技能需要拓展，或者说：传统上精算的工作结果可能可以通过传统精算方法以外的技术来实现。当然这种实现最好不是要让外面的人来做（那叫危机），而是要精算师要自己进化，也就是说自己要不断变革，革自己的命。
许多人认识精算是因为这样几个原因：
（1） 精算需要很多数学；
（2） 精算是为保险服务的；
（3） 精算师能赚很多钱。
我是单纯因为大学时候学概率论，用买到复旦大学的教材辅助，觉得教材里有一个问题的解答有问题，就写信给当时作者，竟然还收到一封回信，信中说这个问题属于精算里面的修匀。这样，我去了解了一点精算，确实从我的角度看起来，精算就是数学，一点也没有把它和具体实务联系起来。
当工作的时候，试图去给别人讲精算，我才发现其实精算并没有一个标准的定义，因为数学训练的严谨，我不认同很多经济学中的定义，这些定义大多是描述性质的，而不是实质性的定义。
请允许我做个注释：数学的定义常常是本质，它有无限的空间，你可以在定义上衍生出很多，但经济学中也有很多类似的本质定义，从数学转到金融、经济，其实我更多时间是找这些定义，然后常常用数学的逻辑演绎它，我当时搜集了很多这样的定义，并做了比较，发现等比较完了，演绎完了，也差不多算是了解了金融和经济。令我非常惊讶的是，这许多年随着我越来越多的行业经验，越来越多的交流和授课，我发现通过这样思维建立的框架一直保持着强大的生命力——我也发现，许多经济金融专业的同学似乎对其的把握常常也是描述性质的，而非本质，可能还不仅仅限于同学们。
对于精算来说，我以为维基百科的定义是很好的，它把精算定义为：
依靠数学、统计等技术进行风险量化的学科。
任何华丽浮躁的描述式定义，我以为都妨碍我们对精算的理解。这个定义接近我对精算的本质的刻画，所以在任何需要其定义的地方，我都是会把它列出来，并辅以那个获奖的好莱坞影片（注释：关于史密斯先生，描述一个退休精算师的故事）。
一直觉得，正是因为我们对事物进行了较多描述的定义，所以阻碍了创新，它的含义是，这些描述定义限制了人类最伟大的“发散””演绎“”归纳“的强大智力，成为被动的填鸭，而非创新的自我理解和在脑海中重建自己的语言。有一类非常改变我们能力的事情那就是构建我们自己的思考体系，通过这样的体系来实现自我的一致和世界万物的多样的融合。而这一点，会被“不称职”的定义所影响和干扰——特别是一个人并不习惯于从更高的哲学层面思考世界的时候。
这个定义的好处是直接定义了精算所依赖的工具和所做的事情，最重要的是隐含了精算中一个最核心的东西，那就是风险。这个定义并没有给出精算的工作是保险产品定价，金融功能永远比金融的形式更稳定，而对于一个职业来说：
抽象出它的工作本质而不是定义出它的流程位置，则是最好的赋予它发展的推动形式。
接受了这样的精算定义，那么对于保险产品定价，它是直接的，同样准备金测算也是保险公司承保后面临的风险（而且还是和利润有关）等也是直接，精算师传统的价值也自然呈现。这十多年通过授课咨询业务参与等各种方式，我已经对保险业务有了很深的理解和判断，但这样的精算的本质定义一直未曾动摇，更重要的是，在今天这个时代，这样的理解实际上赋予精算更多的机会——我甚至以为，原本这是精算的春天，或者春天要来了。
我用两点来说明——有很多点，但是当前说这两点尤为重要。
第一点是关于精算发挥作用的范畴。
精算在金融中的地位比想象的重要，它不仅仅是保险产品定价。
精算是风险度量的学科，实际上保险产品只是风险度量需求的一种，实际上我最佩服的金融定义是来自于萨缪尔森完全无意中在一篇论文的前言中写的——没人注意它，但是各种场合我都会提及，在这个定义中，风险是最重要的部分——是经济细化到“风险”条件，而既然风险是金融的核心，那么精算是风险度量的学科，有什么学科不关心度量自己学科“核心”的吗？当然没有，所以精算它的范畴很广，这样的视角也是我为什么并不觉得学科之间有什么界限的原因。——跑来跑去其实离不开最本质的定义。
实际上，在我的认知中，并没有给精算界定任何具体的领域，如果把精算看作“度量风险”的学科，那么所有相关风险的度量都和精算有关。曾经我只是把这个当作自己的一种理想，或者说没有落脚点。
但现在我可以告诉大家，不是这样。我做了一个工作，利用精算技术和一些机器学习技术来对马拉松猝死进行预警，它已经得到应用，同样我还指导学生在医学应用中，在和一些团队交流时，使用精算技术来进行相应的管理中风险的度量和资源的匹配，它们的效果都很好。实际上今天许多人在追我的“健康管理科学”的课程，除了它完全基于数据且轨迹验证，并不是来自于能查到的内容外，多少也有一些精算的方法用于其中。再具体到本次“新冠疫情“，医疗资源的挤兑风险、不同地区的风险程度、以及感染人群的发展趋势、甚至在不同的蛋白质折叠中找到合适的药物都有一些可以应用的精算技术。
我其实一直想问，为什么要给某某限定上领域或者行业那？难道不应该是解决问题、推动进步是最主要的目的吗？我以为这和人的心理学以及经济学都有关系，圈定范围有利于确权和定义收益，同时带来安全感。
第二点和精算所包含的内容有关。
这可能是一个乱入者的“思考优势“，读精算专业或者目标是精算师工作，一开始限定了精算的内容，寿险精算，非寿险精算，生命表，准备金等等，各种精算师考试。为了完成行业工作，设定门槛和内容这当然没有问题，但是这并不意味着精算就是这些内容，如果内容被限定了，常常意味着创新和发展的大门也关闭了，——至少人们的工作更多是在既有的模型和方法上寻求改进而不是跳出这个框架。
记得好像是在申请双一流项目的时候，代做报告，我简单说了一点自己的理解，精算作为度量风险的学科，核心内容的来源是基于数据和模型（注释，并不是所有的学科都是数据和内容，它们的来源输入输出不同），数据源于客观世界的反馈（反应），模型是用以构建符合（拟合）真实规律的度量模型，这样的学科其实是需要一直发展进化的，原因就在于，当前两件事情正在改变着世界，一个是和数据有关，一个是和“拟合”的模型有关，没错一个是大数据，一个是人工智能。所以精算其实本身就有这样的优势和需求，它的发展和进化原本就已经在这个轨道上——只不过一些原因，我们把它搬下了轨道！
实际上，今天无论英国精算师协会还是北美精算师协会，中国精算师协会都意识到了这样一点，一些新的内容正在逐步加入。一种最直接的说明就是科研，往往科研的框架和结果形成十年二十年之后的新的该学科普世内容——相关精算研究越来越多的出现机器学习、大数据等技术。我曾经做了一个研究，就是为了进行产品定价，实际上新的“精准定价”是可以通过这些新技术来实现的，通过手背纹理应用卷积，我们并不需要传统的定价方法，这个方法已经用于军事。
关于这个，数学上原理是本质的——大数定律从来都不是保险的核心，它是为了无法完成风险单位的风险度量代替方式。我们经常走一条弯路到山顶，并不意味着没有更直接的路走，只是习惯了没有想这个问题而已。
顺便吐槽一下，我们在14年写的文章，因为使用了随机领域较少接触的微分流形、微分几何，不但被拒了多次，还要求解释那些原本已经成为微分几何教科书经典内容的东西，但是5年后，这方面不但成为人工智能最有希望的一只，还看到很多著名期刊发表的论文长篇引用我们那片发表不了只能预印本的论文，还说“good idea”。
我想说的是，5年的时间其实对一个学科的变革和更新有点慢了，5年的时间，我们已经从最初的SVM人脸识别的70%准确率提升到了金融安全标准门槛的亿分之一的错误率。
毫无疑问，精算本身的变革还将继续——这种继续或者是自身强大的进化，或者是新的行业模式的产生，但我们知道类似于这次新冠肺炎的疫情——宝贵的是基于自身免疫系统的强大，而用一个开放的态度对待精算应用的行业和精算的核心内容，就是这样的免疫系统。
好像在那篇网文中定义了几类精算师，其中最后一类是借助了大数据技术等完成经典工作；对应的，我以为的精算师的终极形式其实就是回到它的初心——它的定义：
用数学、统计和相关的新科技进行风险度量，它有两个含义：
（1） 不限于指定的方法和模型，只要能进行风险度量；
（2） 不限于保险，任何需要风险度量的地方。
(本文作者介绍：中央财经大学教授、家族办公室合作与发展组织首席经济学家。)
(来源：新浪)
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