2024年7月3日下午，中央财经大学庆祝建校75周年系列学术讲座第39期在学院南路校区主教306教室成功举行。澳大利亚麦考瑞大学（Macquarie University）金卓教授以“Emerging Risk Management and Data Techniques in Insurance”为题开展讲座。保险学院院长周桦教授、副院长郑苏晋教授、副院长王丽珍教授及学院其他教师、部分研究生、本科生和保险学院夏令营同学参加了此次讲座，保险学院副院长郑苏晋教授主持。

金卓教授作讲座

首先，金卓教授指出网络安全风险、传染病风险以及气候风险等新兴风险正在逐渐受到学界和业界的广泛关注，由于这些风险与传统的利率风险、死亡率风险等有很大的不同，所以评估和控制这些风险的技术也要有所更新。

他谈到网络安全风险是当前影响最大的几类新兴风险之一。由于历史上澳洲几家大型公司都遭受过网络攻击，带来很大社会影响，所以对网络安全风险尤其关注。由于网络安全风险打破了损失频率与严重程度独立这一假设，金卓教授提出了用空间聚类分析方法来度量网络安全损失的相依结构。

由于美国各州信息产业发达程度不同，网络风险的大小也存在差异。因此，金卓教授结合美国网络安全事件的地理信息，使用了K-均值聚类方法，并运用ARMA-GARCH模型拟合数据。结果表明在总体模型中，网络损失的频率和严重程度有很强的相关性，而聚类之后二者则相对独立。于是应用该方法就能够帮助保险公司对网络安全风险进行定价。

之后，金卓教授介绍了他在保险理赔欺诈方面的研究。他以悉尼发生洪水后房屋保险理赔中的欺诈骗保行为为例，指出欺诈检测是保险公司风险控制的重要环节。而他的这项研究提出了变量重要性方法，将自编码器和变分自编码器两种深度学习技术相结合，从而更好地识别出保险理赔欺诈行为。

金卓教授讲座现场

在互动环节，同学们积极提问，讨论了主观和客观因素对网络损失的影响、机器学习结果的置信度、模型对微小扰动的稳健性以及可解释性机器学习等问题。金卓教授耐心细致地解答了这些问题，并告诉同学们，作为精算师在商业决策中不能完全依赖模型的结果，一定要有自己的专业判断。

讲座在热烈的掌声中圆满结束。同学们纷纷表示金卓教授的研究具有很强的创新性和应用价值，通过讲座对新兴风险的度量以及深度学习技术在保险中的应用有了更深刻的理解，对今后的学术研究有很大的启发意义。

撰稿：毕李一通

审核：王立勇