文/新浪财经意见领袖专栏作家 张宁
为纪念一位好友，又恰逢国家金融监管总局、人社部发布《精算师职业资格规定》及《精算师资格考试实施办法》，回想自2006年担任精算教师以来已经在精算这个领域17年的时间：做了许多研究和事情、认识了许多人和行业发展、想了很多话以及思考，就有了如下，仅供参考，也仅代表个人。
我涉猎许多学科，涵盖四个一级学科，但我始终认为，所有的学科研究要从初心出发，所有的学科和行业最终的目的和初心都是为了人生活的更好、更幸福、更高的生命质量，我把它称为通用价值（General value，不以任何利益群体特定目的为转移）。在这个前提下，每个学科有一个它的初心，研究应该由这个初心开始。
一个学科的发展就像一棵大树，它当时呈现于人类社会一定有其初心——即人类社会汇聚的需求所形成的对这个学科的期望。 这棵大树会发展壮大，产生很多分支，随着人类社会进步和众多科研人员、行业人士参与，会枝桠茂盛。 每一个科研人员参与其中其实都是在硕士博士阶段培养形成了特定分支的选择，然后在这个“树枝”上做细微的工作，或者增加枝桠，或者自己增加分支。于此同时，这些枝桠形成了自己的利益，形成特定的圈子，会吸收资源和养分来增加自己枝桠的丰富程度，所谓的学术利益关系——通常与树整体的发展并不必一致。这些都是现实。 然而我们做科研的，是要参与一个温床只将其当作就业手段吗？ 还是要在生命中体验到那种真正的研究快乐，秉承研究的真谛？
所以从学科的初心出发，就是从学科的根出发，不必局限于已经存在的利益环境，也不必局限于已经有的研究规则，枝繁叶茂的大树既需要局部的枝叶堆积，也需要不断开辟新的天地。
回到精算，人类社会汇聚的需求对精算的期待很简单，就是关于风险的测度。 在国家金融监管总局《资格规定》中明确：精算师是运用数据分析技术，对风险进行识别、预测和管理的专业人员，在保险经营、风险管理、社会保障等方面发挥着重要作用。实际上标准的精算定义如下：
Actuarial science is the discipline that applies mathematical、statistical or others methods to assess risk in insurance， pension， finance， investment and other industries and professions． More generally， actuaries apply rigorous mathematics to model matters of uncertainty。
可以看到，精算的核心是测度风险，这就是初心，自然它也是是为了社会个体的幸福和生命质量；同时我们注意到两点：
总结就是精算可以使用更多方法、模型和技术，同时精算有更广阔的空间。这并非是精算学科自身的发展规律，而是几乎所有学科在今天这个时代面临的必然选择——只需要看看有多少专业改头换面，叫做“智能**”或者“大数据**”等等就很清楚了。 在这样的基础上，我们想问精算的方向是什么？真正的精算学科方向一定是两点：
第一点是回归到所有学科的通用价值上，即为了个体的生活美好、幸福和生命质量服务，精算应用范围应该更广，使用更多工具，最终实现这个目标；
第二点是基于这个学科的初心，精算是测度风险，最终从精算科学转向精准科学，即Actuarial Science 到 Precision Science，这是我近几年提出并一致推动的方向，下面将就第二点进行详细说明。
为了说明精算学科发展变革以及学科方向，我这里用一个例子做解释，就是保险精算与大数定律的关系。 大数定律从数学角度有多个，这里我们主要是针对弱大数定律（事件发生的统计规律接近自身概率）。
如果我们从精算初心角度去思考，一个个体购买保险，我们最希望有一个神奇的工具能够一眼看穿Ta未来所有的风险（以寿险为例，最理想的就是知道该个体未来哪年去世，差一点就是知道每一年去世的概率，这样可以通过计算期望来获得保费），不要忘了这是精算的初心，是17世纪哈雷绘制生命表时候的梦想，然而我们无法真实获得这样的结果即该事件（个体死亡）发生的概率，所以我们寻求大数定律的帮助，用统计规律（多个相同特征的个体死亡）来逼近概率，即所谓的生命表（实际上也无法达成，细节不再陈述）。
当时的这种困难，造成了精算这棵大树从根部开始，产生了一个分支，这个分支就是基于生命表进行发生发展，形成了当前主要的精算体系和框架。然而我们不要忘了哈雷的最初梦想——如果我们有了这样的神奇的机器，可以测度个体未来各年度不同的风险？
实际上这里有一个很深刻的思考，那就是我们利用信息的模式，按照历史发展：统计学、机器学习、深度学习、大语言模型、通用人工智能分别提供了不同的模式，且是可以可回滚的跃升，这种模式决定了行业技术的进步方向，精算初心所期待的神奇机器其实是这个进步方向的一个缩影。
接下来，我分别从宏观、中观、微观角度，从精算初心出发——测度风险、从新的信息挖掘模式出发，我们研究中所取得的一些成果以及行业的现状。
宏观风险。宏观风险分析与测度所探究的模式和路径形成了金融学科重要的基础性内容，通过构建风险分布和随机模型以及风险相关关系的结构假设（例如风险分布、Copula），对多个体形成的宏观金融系统进行风险分析，这种分析方式类似于先有一个工具箱，然后用工具箱去测度各类宏观风险，我们的问题是：
第一，如果有”工具箱”以外的风险怎么办（例如08年金融危机）？通过堆叠和数学技术一定程度可以解决这个问题，然而不能本质上解决它；
第二，假设的泛化能力，我们到底是解决问题，还是提供一个产生新问题的平台？
我们在这方面绕过了既有的框架，采用了一种所见即所得的新技术，如同我们评价一个人好看与否，不需要提供太多理由和“工具箱“——那是选美比赛后面的工作，由微观个体直接生成动态风险评估，它是动态的、直接的和可拓展的，这种方法所测度的实际上和传统的风险不大一样，但又是实实在在的金融发展所需要关注的”风险“，更贴近于金融安全（脆弱性），也就是说，可以对金融安全形成动态的直观的度量。
该方法已经用于宏观金融的风险检测和测度，并在过去一年里已经进行了5次预警以及3次债券、外汇市场的单独预警，全部准确且标记范围合理。 具体细节可以参考我们一篇文章以及向相关专利报告等。
中观风险。中观风险将传统的精算模式推进一步，使得一定程度上具有相似特征的群体可以按照大数定律模式进行风险测度，此时大数定律才真正有效，即弱大叔定律所要求的方差限制一定程度满足，同时辛欣大叔定律的独立同分布具有一定意义——需要注意的是，当前我们构建生命表并非严格按照大数定律实现的，形似而意同而已。 具体来说，这里具有相似特征的群体主要聚焦于次标准体或者同质子群体：前者基于主要因素构建相似特征，后者基于足够多相同因素构建相似特征。
我个人关注于次标准体的工作开始于2011年：既然精算用来测度风险，那么只要对特定群体进行风险评估，给出结果，那么就应该有同样的保险产品，毕竟社会上还有众多次标准体（非健康体）需要保险：糖尿病以及潜在糖尿病超过2亿人，三高人群也接近2亿，老龄化背景下，超过60岁以及65岁的个体数量也越来越多，越来越多的非健康体，他们对保险的需求非常迫切。
我的第一份工作是评估重疾非标准体——重疾是存活期超过5年的群体，但当时没有足够多少数据，但至少提供了一个可行的路线，给出了相应的风险测度结果（保险研究，张宁等，重疾非标准体的长寿风险）；随着我们在医学和健康领域的研究深入，我们开始进一步推动用真实医疗数据测度特定群体的风险：第一是糖尿病群体，非常清晰给出了中国大陆的客观糖尿病的住院率以及相关住院费用，给出了并发症和合并症的风险评估情况；第二是给出了老年痴呆症（阿尔兹海默）的风险评估情况，这两份研究都发表于《保险研究》上，随后市场开始出现众多的糖尿病群体的保险，这正是我想看到的。精算的初心本来就来自于市场聚合的需求，现在这种需求得到了满足，实现了学科学术研究的价值超越，服务于特定群体的健康。
微观风险。比中观风险更进一步的是我所追求的真正个体个性化的风险评价，就如前面所说，跨越学科，将精算和医学、基因科学、药物基因组学、机器学习等众多工具融合，使得我们可以真正在一定可信度水平上实现针对个体的风险评价，我们在2021年上半年正式完成了这份重要的工作，它汇聚我们在医学健康、人工智能、基因组、药物生理学等众多专利和研究，为每个人构建了真正的个体生命表。这个过程中，我是用了7年左右的事件，通过两个阶段来逐步实现的。
第一阶段是构建了生理年龄的定价体系，很显然生理年龄比日历年龄更加具有针对性和精准性，我们使用了人体的衰老的真皮特征来实现的，相关研究请参考《保险研究》；
第二阶段是构建了实质意义上的个体健康曲线，它基于近万亿的数据并基于机器学习实现，于2021年6月正式为部分高净值人群以及家族健康提供支持，持续为17万家庭守护健康，并形成完整的健康财富平台。 在这里我终于实现我所希冀的，精算定价在本质上是一个个性化的服务，服务于该个体的健康，至于它最终导致的服务形式是保险（金融）还是健康都不重要，在API接口的支持下，可以自由实现。此时精算才真正具有了通用价值，即General Value，直观上上面可以构建众多服务，服务于群体的健康、生活幸福以及生命质量。
根据国家金融监管总局发布的《资格规定》，可以看到精算师资格方向拓展，内容大幅度调整，就是顺应这样的趋势，作为一位历经精算多年变革并执着于其初心的大学老师，我衷心的祝福精算科学到精准科学的华丽转身，祝福越来越多的精算师服务于更加多元化的老百姓需求，最终在通用价值的层次上与其他学科一同提升你我的生命质量！
(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。)
责任编辑：宋源珺
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