# 保险经验与假设包：暴露、变量、可信度和实际预期回顾 工作单元：W-F24；版本：2026-10-21.workunits.2；复核：2026-10-21 交付可追溯的经验数据集、假设建议及冻结预测后的实际预期差。 ## 当前用法 交付可追溯的经验数据集、假设建议及冻结预测后的实际预期差。 先按下列口径、数值和事实证据接收候选，再决定业务采用。 依据：已有赔案文本到精算变量的直接LLM概念验证；经验可信度、删失和长期校准仍需本机构数据检验。 来源状态：active 本站记录：本站未运行本任务模型试次；成功率、重试次数、实际墙钟、API费用和人工复核时间未知。开源许可不等于零运行成本。 条件： - 经验分析是下游定价和负债模型的输入；赔案文本变量提取只覆盖局部，不能把抽取置信度作为保险事实。 - 输入版本与独立比较基准可用 ## 请求与范围 续保或精算模型需要更新经验假设，或新一轮实际经验到来。 经验分析是下游定价和负债模型的输入；赔案文本变量提取只覆盖局部，不能把抽取置信度作为保险事实。 ## 输入 - 观察与暴露：逐期保单、赔案或生存经验、观察窗、删失及口径 - 既有假设与来源：冻结预测、文本资料、变量定义和可信度约定 ## 交付物 - 暴露与事件可对账的经验表和变量来源 - 分层经验、可信度及假设修订理由 - 冻结基线的实际预期差与未观察尾部 ## 验收 1. 观察口径正确 方法：核对期间、暴露、删失和样本选择，逐项对账 拒收：已结案样本冒充全部风险 2. 变量有事实依据 方法：文本变量回链原句和时间；缺失保留未知，冲突分别记录 拒收：模型置信度替代事实 3. 回顾不泄露未来 方法：冻结旧假设后比较新经验，按分层及可信度解释偏差 拒收：用修订后参数重写旧预测 ## 具体例子 输入：同一年度有未结案和迟报赔案，旧假设已冻结。 预期产物：给出暴露一致经验表、未知变量和分层偏差；不补造最终损失。 失败：只选已结案样本得到虚假的低损失率。 ## 工作重组 以前：经验表、文本和旧假设由不同团队整理，回顾时容易改变基线。 现在：Agent对齐观察窗、抽取带时间的候选变量，再用确定性汇总和实际预期回顾暴露差异；先接收经验与假设包，再决定是否进入定价或准备金。 保留： - 观察口径正确 - 变量有事实依据 - 回顾不泄露未来 新增： - 保存冻结输入、工具配置、候选修订和未决状态 - 对照独立数值或原文接收，不以输出完整度代替正确性 ## 人的责任与失败接管 明确本任务用途、可用资料与操作权限，接收重大假设和使用后果。可委派计算、分析或授权内操作的范围由验证决定，责任归属不构成永久技术上限。 出现已结案样本冒充全部风险时拒收受影响部分；保留原输入与失败，补齐资料或改模型后重新独立核对。 ## 尚待补足 - 经验分析是下游定价和负债模型的输入；赔案文本变量提取只覆盖局部，不能把抽取置信度作为保险事实。 - 本站未重放本任务，整包可靠性及人工成本未知 ## 职业与团队下一步 保险经验与假设包：暴露、变量、可信度和实际预期回顾 提交输入口径、可复算产物及一项实质失败的修正记录。 固定一批去标识赔案和保单暴露，注入缺失、时间错位与未结案，双盲核对变量后用冻结假设回看。 /explore?purpose=career&domain=finance 用修订后参数重写旧预测 Agent交付暴露与事件可对账的经验表和变量来源；独立接收者按数值与事实证据决定采用。 固定一批去标识赔案和保单暴露，注入缺失、时间错位与未结案，双盲核对变量后用冻结假设回看。 /explore?purpose=team&domain=finance ## 证据与关系 - Leveraging LLMs for Unstructured Claims Data Analysis：https://arxiv.org/pdf/2606.06089 定位：Executive Summary、§2、Appendix B/D；公开 2026-06-04；核查 2026-10-20；复查 2026-11-20 支持：合成赔案文本到结构化变量与分层分析的概念验证；两位临床评阅者按量表审阅核心变量。 未覆盖：合成数据和专家量表不是实赔准确率；分层准备金示范不证明真实准备金充分或寿险适用。 - INS-ActBench：精算案例、表格与R实作：https://arxiv.org/html/2607.24273v1 定位：§3.2—3.3、§4.1 Evaluation、Table3、§4.4；公开 2026-07-27；核查 2026-10-20；复查 2026-11-20 支持：专业精算材料改编的直接LLM任务评估。 未覆盖：知识/案例经选择题改编；表格按答案格平均，不能换成整表通过率、真实准备金充足或长期精算完成率。 - 赔案文本分析：作者公开实现与运行说明：https://github.com/mdsight/llm-claims-analysis/tree/a699ccab010698fa0fdb0018981a3ac9e53f40af 定位：README Quick Start；requirements；分析脚本与配置；公开 固定Git提交2026-04-26；论文附录另列；核查 2026-10-21；复查 2026-11-21 支持：作者公开了四阶段分析脚本、requirements与配置入口。 未覆盖：只读代码与文档；未验证模型调用、提取质量或真实赔案效果。 ## 任务级判断与证据 采用方式：分阶段接收 从证据到建议：可把可回链变量与经验汇总交给Agent成包交付；文本原型展示的是提取和分层接口，不能替代样本代表性及长期假设检验。 当前可用性：open-implementation；论文附录公开了作者的分析代码。已核固定commit的README、依赖、分析脚本与配置；未安装、调用模型或重放。需要模型API、相应资料和运行环境，不是即用托管服务。 - 作者公开赔案文本分析实现：https://github.com/mdsight/llm-claims-analysis/tree/a699ccab010698fa0fdb0018981a3ac9e53f40af commit a699ccab010698fa0fdb0018981a3ac9e53f40af；开放实现及Quick Start；需模型API和数据，未在本站运行。 ### 合成赔案文本到结构化变量与分层分析的概念验证；两位临床评阅者按量表审阅核心变量。 依据身份：外部报告结果；状态：active - Leveraging LLMs for Unstructured Claims Data Analysis：https://arxiv.org/pdf/2606.06089 定位：Executive Summary、§2、Appendix B/D；关系：partial 支持：合成赔案文本到结构化变量与分层分析的概念验证；两位临床评阅者按量表审阅核心变量。 限制：合成数据和专家量表不是实赔准确率；分层准备金示范不证明真实准备金充分或寿险适用。 核查：2026-10-20；来源状态：active 配置：GPT-4o-mini原型；合成FHIR及文本；核心变量由两位临床评阅者按1–5量表核对，非实赔准确率。 适用限制：合成数据和专家量表不是实赔准确率；分层准备金示范不证明真实准备金充分或寿险适用。 相关进展（本条判断）： - 赔案文本到精算变量已有可检查研究原型：/explore?purpose=understand&domain=finance&window=all#P-FIN-EXPERIENCE 首次公开 2026-06-04 ### 专业精算材料改编的直接LLM任务评估。 依据身份：外部报告结果；状态：active - INS-ActBench：精算案例、表格与R实作：https://arxiv.org/html/2607.24273v1 定位：§3.2—3.3、§4.1 Evaluation、Table3、§4.4；关系：adjacent 支持：专业精算材料改编的直接LLM任务评估。 限制：知识/案例经选择题改编；表格按答案格平均，不能换成整表通过率、真实准备金充足或长期精算完成率。 核查：2026-10-20；来源状态：active 配置：9模型；表格636题/R516题，零样本，答案格与执行结果评分；非本产品整包测试。 适用限制：知识/案例经选择题改编；表格按答案格平均，不能换成整表通过率、真实准备金充足或长期精算完成率。 ### 可把可回链变量与经验汇总交给Agent成包交付；文本原型展示的是提取和分层接口，不能替代样本代表性及长期假设检验。 依据身份：有条件的编辑推断；状态：active - Leveraging LLMs for Unstructured Claims Data Analysis：https://arxiv.org/pdf/2606.06089 定位：Executive Summary、§2、Appendix B/D；关系：partial 支持：已有赔案文本到精算变量的直接LLM概念验证；经验可信度、删失和长期校准仍需本机构数据检验。 限制：合成数据和专家量表不是实赔准确率；分层准备金示范不证明真实准备金充分或寿险适用。 核查：2026-10-20；来源状态：active - INS-ActBench：精算案例、表格与R实作：https://arxiv.org/html/2607.24273v1 定位：§3.2—3.3、§4.1 Evaluation、Table3、§4.4；关系：adjacent 支持：专业精算表格与R实作提供相邻执行依据；该研究不直接验证赔案文本变量提取。 限制：知识/案例经选择题改编；表格按答案格平均，不能换成整表通过率、真实准备金充足或长期精算完成率。 核查：2026-10-20；来源状态：active 适用限制：采用建议是编辑推断；最低接收试验为：固定一批去标识赔案和保单暴露，注入缺失、时间错位与未结案，双盲核对变量后用冻结假设回看。 ### 论文作者公开了赔案文本分析脚本与配置；本次只核查代码和运行说明，未执行模型。 依据身份：工具与方法依据；状态：active - 赔案文本分析：作者公开实现与运行说明：https://github.com/mdsight/llm-claims-analysis/tree/a699ccab010698fa0fdb0018981a3ac9e53f40af 定位：README Quick Start；requirements；4_analysis-analyze_claims.py及config/4_analysis-analyze_claims.yaml；关系：method 支持：提供可取得的公开实现与运行入口。 限制：代码可读不证明模型输出正确、跨险种适用或真实业务收益。 核查：2026-10-21；来源状态：active 适用限制：未安装或重放；目标机构数据、隐私授权、模型API和独立变量核对需另行准备。 ## 情境变化 ### 结构化经验与假设回顾 输入变化：保单暴露、生存或损失经验 判断变化：可确定性汇总后比较候选假设 验收变化：检查删失、可信度及冻结基线 ### 赔案文本变量提取 输入变化：病历或理赔笔记及日期 判断变化：增加回链与冲突处理；仅局部研究直接支持 验收变化：原文盲审，不能用置信度作为真值 研究前沿：直接研究展示合成赔案文本变量提取与下游分层模型连接，尚未展示跨险种、真实多年经验的稳定假设维护。 下一项验证：固定一批去标识赔案和保单暴露，注入缺失、时间错位与未结案，双盲核对变量后用冻结假设回看。 未来改判信号： - 真实未见赔案的变量与时间标签通过独立核对，才扩大文本输入 - 连续实际预期回顾中分层偏差持续存在，须修订假设而非只润色报告 ## 与本单元直接关联的进展 ### 赔案文本到精算变量已有可检查研究原型 公开 2026-06-04 研究原型把赔案文本转换成有时间与来源的精算变量，再连接分层分析；经验基础不必局限于结构化表。 支持范围：合成数据和专家量表不是实赔准确率；分层准备金示范不证明真实准备金充分或寿险适用。 来源状态：active /explore?purpose=understand&domain=finance&window=all&kind=all#P-FIN-EXPERIENCE 领域背景与未来情景：/explore?purpose=understand&domain=finance ## 工具与采用佐证