文/新浪財經意見領袖專欄作家 張寧

　　毫無疑問，精算本身的變革還將繼續——這種繼續或者是自身強大的進化，或者是新的行業模式的產生，但我們知道類似于這次新冠肺炎的疫情——寶貴的是基于自身免疫系統的強大，而用一個開放的態度對待精算應用的行業和精算的核心內容，就是這樣的免疫系統。

　　疫情當中，有諸多問題值得思考，資源配置、病人狀態、疫情發展、經濟影響、金融市場走勢，這些問題都一個共同的特征，人們試圖去發現或者描述預測其中的“不確定性“也就是發現風險的特征。這很容易讓我們聯想到金融行業中一個小眾職業——精算師，以及精算這個學科。作為一個將精算作為研究方向之一，也有眾多精算師朋友和行業互動的大學教師，很想拋出點”驚世駭俗“的想法。

　　就像人工智能和大數據已經改變了許多行業一樣，金融中的許多細分職業也在被改變，或者以代替的方式或者以融合的方式。在這其中，精算是首當其沖的。

　　就像很多人說的，在今天大數據和人工智能的時代，精算師的技能需要拓展，或者說：傳統上精算的工作結果可能可以通過傳統精算方法以外的技術來實現。當然這種實現最好不是要讓外面的人來做（那叫危機），而是要精算師要自己進化，也就是說自己要不斷變革，革自己的命。

　　許多人認識精算是因為這樣幾個原因：

　　（1）    精算需要很多數學；

　　（2）    精算是為保險服務的；

　　（3）    精算師能賺很多錢。

　　我是單純因為大學時候學概率論，用買到復旦大學的教材輔助，覺得教材里有一個問題的解答有問題，就寫信給當時作者，竟然還收到一封回信，信中說這個問題屬于精算里面的修勻。這樣，我去了解了一點精算，確實從我的角度看起來，精算就是數學，一點也沒有把它和具體實務聯系起來。

　　當工作的時候，試圖去給別人講精算，我才發現其實精算并沒有一個標準的定義，因為數學訓練的嚴謹，我不認同很多經濟學中的定義，這些定義大多是描述性質的，而不是實質性的定義。

　　請允許我做個注釋：數學的定義常常是本質，它有無限的空間，你可以在定義上衍生出很多，但經濟學中也有很多類似的本質定義，從數學轉到金融、經濟，其實我更多時間是找這些定義，然后常常用數學的邏輯演繹它，我當時搜集了很多這樣的定義，并做了比較，發現等比較完了，演繹完了，也差不多算是了解了金融和經濟。令我非常驚訝的是，這許多年隨著我越來越多的行業經驗，越來越多的交流和授課，我發現通過這樣思維建立的框架一直保持著強大的生命力——我也發現，許多經濟金融專業的同學似乎對其的把握常常也是描述性質的，而非本質，可能還不僅僅限于同學們。

　　對于精算來說，我以為維基百科的定義是很好的，它把精算定義為：

　　依靠數學、統計等技術進行風險量化的學科。

　　任何華麗浮躁的描述式定義，我以為都妨礙我們對精算的理解。這個定義接近我對精算的本質的刻畫，所以在任何需要其定義的地方，我都是會把它列出來，并輔以那個獲獎的好萊塢影片（注釋：關于史密斯先生，描述一個退休精算師的故事）。

　　一直覺得，正是因為我們對事物進行了較多描述的定義，所以阻礙了創新，它的含義是，這些描述定義限制了人類最偉大的“發散””演繹“”歸納“的強大智力，成為被動的填鴨，而非創新的自我理解和在腦海中重建自己的語言。有一類非常改變我們能力的事情那就是構建我們自己的思考體系，通過這樣的體系來實現自我的一致和世界萬物的多樣的融合。而這一點，會被“不稱職”的定義所影響和干擾——特別是一個人并不習慣于從更高的哲學層面思考世界的時候。

　　這個定義的好處是直接定義了精算所依賴的工具和所做的事情，最重要的是隱含了精算中一個最核心的東西，那就是風險。這個定義并沒有給出精算的工作是保險產品定價，金融功能永遠比金融的形式更穩定，而對于一個職業來說：

　　抽象出它的工作本質而不是定義出它的流程位置，則是最好的賦予它發展的推動形式。

　　接受了這樣的精算定義，那么對于保險產品定價，它是直接的，同樣準備金測算也是保險公司承保后面臨的風險（而且還是和利潤有關）等也是直接，精算師傳統的價值也自然呈現。這十多年通過授課咨詢業務參與等各種方式，我已經對保險業務有了很深的理解和判斷，但這樣的精算的本質定義一直未曾動搖，更重要的是，在今天這個時代，這樣的理解實際上賦予精算更多的機會——我甚至以為，原本這是精算的春天，或者春天要來了。

　　我用兩點來說明——有很多點，但是當前說這兩點尤為重要。

　　第一點是關于精算發揮作用的范疇。

　　精算在金融中的地位比想象的重要，它不僅僅是保險產品定價。

　　精算是風險度量的學科，實際上保險產品只是風險度量需求的一種，實際上我最佩服的金融定義是來自于薩繆爾森完全無意中在一篇論文的前言中寫的——沒人注意它，但是各種場合我都會提及，在這個定義中，風險是最重要的部分——是經濟細化到“風險”條件，而既然風險是金融的核心，那么精算是風險度量的學科，有什么學科不關心度量自己學科“核心”的嗎？當然沒有，所以精算它的范疇很廣，這樣的視角也是我為什么并不覺得學科之間有什么界限的原因。——跑來跑去其實離不開最本質的定義。

　　實際上，在我的認知中，并沒有給精算界定任何具體的領域，如果把精算看作“度量風險”的學科，那么所有相關風險的度量都和精算有關。曾經我只是把這個當作自己的一種理想，或者說沒有落腳點。

　　但現在我可以告訴大家，不是這樣。我做了一個工作，利用精算技術和一些機器學習技術來對馬拉松猝死進行預警，它已經得到應用，同樣我還指導學生在醫學應用中，在和一些團隊交流時，使用精算技術來進行相應的管理中風險的度量和資源的匹配，它們的效果都很好。實際上今天許多人在追我的“健康管理科學”的課程，除了它完全基于數據且軌跡驗證，并不是來自于能查到的內容外，多少也有一些精算的方法用于其中。再具體到本次“新冠疫情“，醫療資源的擠兌風險、不同地區的風險程度、以及感染人群的發展趨勢、甚至在不同的蛋白質折疊中找到合適的藥物都有一些可以應用的精算技術。

　　我其實一直想問，為什么要給某某限定上領域或者行業那？難道不應該是解決問題、推動進步是最主要的目的嗎？我以為這和人的心理學以及經濟學都有關系，圈定范圍有利于確權和定義收益，同時帶來安全感。

　　第二點和精算所包含的內容有關。

　　這可能是一個亂入者的“思考優勢“，讀精算專業或者目標是精算師工作，一開始限定了精算的內容，壽險精算，非壽險精算，生命表，準備金等等，各種精算師考試。為了完成行業工作，設定門檻和內容這當然沒有問題，但是這并不意味著精算就是這些內容，如果內容被限定了，常常意味著創新和發展的大門也關閉了，——至少人們的工作更多是在既有的模型和方法上尋求改進而不是跳出這個框架。

　　記得好像是在申請雙一流項目的時候，代做報告，我簡單說了一點自己的理解，精算作為度量風險的學科，核心內容的來源是基于數據和模型（注釋，并不是所有的學科都是數據和內容，它們的來源輸入輸出不同），數據源于客觀世界的反饋（反應），模型是用以構建符合（擬合）真實規律的度量模型，這樣的學科其實是需要一直發展進化的，原因就在于，當前兩件事情正在改變著世界，一個是和數據有關，一個是和“擬合”的模型有關，沒錯一個是大數據，一個是人工智能。所以精算其實本身就有這樣的優勢和需求，它的發展和進化原本就已經在這個軌道上——只不過一些原因，我們把它搬下了軌道！

　　實際上，今天無論英國精算師協會還是北美精算師協會，中國精算師協會都意識到了這樣一點，一些新的內容正在逐步加入。一種最直接的說明就是科研，往往科研的框架和結果形成十年二十年之后的新的該學科普世內容——相關精算研究越來越多的出現機器學習、大數據等技術。我曾經做了一個研究，就是為了進行產品定價，實際上新的“精準定價”是可以通過這些新技術來實現的，通過手背紋理應用卷積，我們并不需要傳統的定價方法，這個方法已經用于軍事。

　　關于這個，數學上原理是本質的——大數定律從來都不是保險的核心，它是為了無法完成風險單位的風險度量代替方式。我們經常走一條彎路到山頂，并不意味著沒有更直接的路走，只是習慣了沒有想這個問題而已。

　　順便吐槽一下，我們在14年寫的文章，因為使用了隨機領域較少接觸的微分流形、微分幾何，不但被拒了多次，還要求解釋那些原本已經成為微分幾何教科書經典內容的東西，但是5年后，這方面不但成為人工智能最有希望的一只，還看到很多著名期刊發表的論文長篇引用我們那片發表不了只能預印本的論文，還說“good idea”。

　　我想說的是，5年的時間其實對一個學科的變革和更新有點慢了，5年的時間，我們已經從最初的SVM人臉識別的70%準確率提升到了金融安全標準門檻的億分之一的錯誤率。

　　毫無疑問，精算本身的變革還將繼續——這種繼續或者是自身強大的進化，或者是新的行業模式的產生，但我們知道類似于這次新冠肺炎的疫情——寶貴的是基于自身免疫系統的強大，而用一個開放的態度對待精算應用的行業和精算的核心內容，就是這樣的免疫系統。

　　好像在那篇網文中定義了幾類精算師，其中最后一類是借助了大數據技術等完成經典工作；對應的，我以為的精算師的終極形式其實就是回到它的初心——它的定義：

　　用數學、統計和相關的新科技進行風險度量，它有兩個含義：

　　（1）    不限于指定的方法和模型，只要能進行風險度量；

　　（2）    不限于保險，任何需要風險度量的地方。

　　(本文作者介紹：中央財經大學教授、家族辦公室合作與發展組織首席經濟學家。)