딥러닝이 연금 시스템의 미래를 바꾼다? AI 기반 보험계리학의 혁신

브라질 연구진의 연구 결과, AI 기반 보험계리학(Actuial Learning)이 연금기금 사망률 예측에 효과적임을 확인. 머신러닝 알고리즘이 기존 모델보다 경쟁력 있는 예측 성능을 보여 연금기금의 재정 안정성 및 위험 관리에 기여할 것으로 기대.

딥러닝이 연금 시스템의 미래를 바꾼다? AI 기반 보험계리학의 혁신

연금 시스템의 지속가능성, 여러분은 어떻게 생각하십니까? 점점 늘어나는 고령 인구와 불확실한 미래에 연금의 재정적 안정성을 확보하는 것은 중요한 과제입니다. 이러한 가운데, 최근 브라질의 Eduardo Fraga L. de Melo, Helton Graziadei, Rodrigo Targino 세 연구원이 발표한 논문이 주목을 받고 있습니다. 바로 "Actuarial Learning for Pension Fund Mortality Forecasting" 이라는 논문입니다.

이 논문은 **보험계리학에 머신러닝(ML)과 인공지능(AI)을 접목한 'Actuial Learning'**을 활용하여 연금기금 가입자의 사망률을 예측하는 새로운 방법을 제시합니다. 기존의 방식은 주로 Lee-Carter 모델에 의존해왔지만, 이 연구에서는 회귀 트리, 랜덤 포레스트, 부스팅, XGBoost, CatBoost, 그리고 다양한 신경망(FNN, LSTM, MHA) 등 첨단 AI 알고리즘을 활용했습니다.

연구 결과는 놀라웠습니다. 일부 ML/AI 알고리즘은 기존의 Lee-Carter 모델과 비교하여 경쟁력 있는 예측 성능을 보였습니다. 이는 연금 부채 평가의 정확성을 높이고, 효과적인 연금기금 위험 관리에 기여할 수 있음을 시사합니다. 즉, AI가 연금 시스템의 예측 정확도를 높여 더욱 안정적인 시스템 구축에 기여할 수 있다는 뜻입니다!

하지만, 이 연구는 단순히 새로운 기술의 도입을 넘어, '장수리스크' 관리의 중요성을 재차 강조합니다. 연금기금의 재정 안정성을 평가할 때, 사망률 예측의 정확성은 필수적이며, AI 기술을 통해 이러한 예측의 정확도를 높임으로써 더욱 안정적인 연금 시스템을 구축할 수 있다는 것을 보여줍니다.

이번 연구는 AI가 단순한 기술적 발전을 넘어, 사회적 문제 해결에 실질적으로 기여할 수 있음을 보여주는 중요한 사례입니다. 앞으로 AI 기반 보험계리학의 발전이 연금 시스템의 미래를 어떻게 바꿔나갈지 기대됩니다. 더욱 정교하고 안정적인 연금 시스템을 통해 우리 모두의 미래가 더욱 밝아지기를 기대해 봅니다. ✨