인공지능과 Code interpreter가 기존 프로그램보다 더 편리하여 각종 수학적 문제를 쉽게 처리해주네요. 예전에는 비슷한 것을 작성하여 논문이나 글에 쓸려면 이리저리 프로그램을 코딩하느라 시간이 엄청 걸렸는데 이제는 뚝딱 해주어서 너무 좋습니다. 특히 리스크나 금융 등에서 금융공학적으로 문제를 정의하고 이에 대하여 처리하는데 있어 편리해졌습니다.
Open AI에 따르면 이 Code Interpreter를 통하여 사용자는 원하는 파일을 ChatGPT에 업로드하고 요청 사항에 적합한 코드를 실행할 수 있습니다. 이를 통해 ChatGPT가 데이터 분석, 차트 생성, 파일 편집, 수학 풀이 등을 할 수 있습니다.
ChatGPT에게도 물어보니 다음과 같은 기능을 할 수 있다고 답합니다.
코드 인터프리터는 프로그래밍 언어의 코드를 해석하고 실행하는 기능을 수행합니다. 일반적으로 코드 인터프리터는 다음과 같은 주요 기능을 수행합니다:
코드 실행: 인터프리터는 프로그래밍 언어로 작성된 코드를 읽고, 이해하고, 실행합니다. 이는 코드가 컴파일되는 과정 없이 바로 실행됨을 의미합니다.
디버깅: 인터프리터는 코드의 오류를 검출하고, 문제가 발생한 위치와 원인을 사용자에게 알려주는 기능을 가지고 있습니다. 이는 문제 해결을 위한 효과적인 디버깅을 돕습니다.
대화형 프로그래밍: 인터프리터는 대화형 셸을 통해 사용자가 코드 조각을 입력하고, 그 결과를 즉시 볼 수 있게 합니다. Python의 경우, Python 인터프리터를 사용하면 이런 방식으로 프로그래밍을 할 수 있습니다.
인터프리터의 한 가지 주의할 점은, 인터프리터는 코드를 한 줄씩 실행하기 때문에, 일반적으로 컴파일러보다 실행 속도가 느릴 수 있다는 것입니다. 하지만 이는 대화형 프로그래밍과 빠른 프로토타이핑에 있어 장점이 될 수 있습니다. 현재 당신과 상호작용하는 이 ChatGPT 환경에서는, Python 코드 인터프리터를 사용하여 Python 코드를 실행하고 결과를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 분석, 시각화, 수학적 계산 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 다만, 이 환경은 인터넷에 연결되어 있지 않기 때문에, 외부 API에 접근하거나 웹 스크래핑 등의 작업은 수행할 수 없습니다.
Code Interpreter 사용 방법
1. ChatGPT에서 좌측 하단에서 Settings 를 선택합니다.
2. Settings에서 Betta features를 선택하고 Code interpreter를 다음과 같이 선택합니다.
3.GPT 4.0에서 Code Interpreter를 선택합니다.
4. ChatGPT에 요청 사항을 지시하거나 파일 작업이 필요하면 아래와 같이 (+)를 누르고 파일을 업로드하면 됩니다.
(1) 파일 업로드
(2) 파일 선택
(3) 파일 분석 요청
5. 기타 작업
화일에 대한 데이터분석, 데이터 시각화 이외에도 파일 변환 작업, 수학 풀기 등에도 사용이 가능합니다.
Presented by Kyusuh Park at CSA 2022 International Conference
Mortality Forecasting Using Data Augmentation
Kyusuh Park 1
1KS Accounting and Actuarial Consulting Co., Ltd.
Abstract.Recent mortality forecasting studies using artificial neural networks (ANNs) have shown improved forecasting performance compared with previous studies, where annual mortality rates were used. The use of annual mortality rates data leads to a problem in that the data are insufficient. Therefore, in this study, mortality rates were forecast by applying the related time series data augmentation methods with an ANN, unlike in existing related studies. The experimental results showed that ANNs with augmented data have improved mortality forecasting performance compared to the case without data augmentation.
Keywords:Data Augmentation, Mortality Forecasting, Artificial Neural Networks, Lee-Carter Model, LSTM, Time Series Data
인공신경망에 대한 연구는 많은 발전을 거듭하고 있고 특히 예측 분야에서 연구되고 활용되고 있다. 예를 들어 공학뿐만 아니라 경제·경영 분야에서 주식 가격, 농산물 가격 등 다양한 가격 예측에도 사용되고 있다. 본 논문의 주제인 사망률을 예측하는 경우에도 인공신경망이 이용되고 있고, 기존의 사망률 예측 연구에 비하여 인공신경망을 이용한 연구에서 더 향상된 예측 성능을 보여주었다.
이러한 사망률 예측과 인공신경망을 통한 선행 연구에서는 연 사망률을 이용하였다. 그런데 사망률 예측의 경우 사용된 사망률은 관련 데이터의 수집 및 공개 시점 등에 따른 한계로 대부분 연 단위 사망률로 이산적으로 제공된다. 따라서 국가별로 차이가 있지만 인공신경망을 적용하는 경우 다른 분야에 비하여 데이터가 충분하지 못한 문제점이 있다. 예를 들어 발표되는 기간이 100년이라고 해도 특정 연령별 성별 사망률은 각 100개일 수 있어 데이터 수가 적다.
반면에 인공신경망은 일반적으로 입력 데이터의 수가 많아야 학습 결과가 좋고 적은 경우에는 데이터 증강을 통하여 많은 경우 성능이 더 향상된 결과를 보여 주고 있다.
따라서, 본 논문에서는 사망률 예측(mortality forecast) 분야에 있어 기존의 관련 연구와 달리 사망률 분야의 도메인 지식 및 경험 등에 기반하여 관련 시계열 데이터 증강(time-series data augmentation) 방법을 적용하고 이 증강된 데이터를 통하여 인공신경망을 학습시키는 방법으로 사망률을 예측하였다.
사망률 예측을 위하여 Lee-Carter 모델(LC모델)과 인공신경망 모델 중 하나인 Long Short-Term Memory network(LSTM)을 사용하였고, 관련 시계열 데이터 증강에 따른 성능 변화를 비교 관찰하기 위하여 두 가지 측면에서 실험을 구성하였다. 첫째, 데이터를 증강하지 않은 경우와 증강하는 데이터의 종류에 따라 실험을 구분하였다. 데이터를 증강하지 않는 실험 A에서는 기존 선행 연구와 같이 연 사망률을 이용하고 LC모델과 LSTM을 적용하여 사망률을 예측하였다. 그리고 실험 B는 LC모델에서 산출되는 사망률 개선 정도를 설명하는 사망률 지표 kt를 선형보간법을 통하여 증강하고 LSTM을 이용하여 사망률을 예측하였다. 실험 C는 실험 대상 연 사망률을 계리학 분야의 연중 사망률 추정 방법 응용을 통하여 증강시켜 LC모델과 LSTM을 사용하여 사망률을 예측하였다. 둘째, 상기 실험 A, B, C에 대하여 데이터 증강 수준에 따라 실험 I에서는 월 단위로 증강하고 실험 II에서는 일 단위로 증강하여 실험 I과 실험 II에서 각각 실험 A, B, C를 수행하였다.
실험 결과 해당 도메인과 시계열 데이터의 특성을 고려하여 월 단위 증강한 경우와 일 단위 증강한 경우 모두 데이터 증강을 통한 인공신경망 학습이 데이터 증강을 하지 않은 경우에 비하여 사망률 예측에 있어서 성능이 개선되었다.
인공지능 시대, 계리와 리스크관리에도 반드시 활용해야 하는 최고 인기 프로그래밍 언어 Python 기초 강좌 (향후 후속 강의인 계리, 리스크관리, 가정관리 등 데이터분석, 머신러닝, 딥러닝 강좌를 위한 기초 선수 과목)
교육목적학습목표
1)인공지능과 ChatGPT 시대 반드시 알아야 하는 Python 프로그래밍 기초 역량 마련 2)데이터분석, 머신러닝, 딥러닝 학습을 위한 필수 기초 역량 마련 3)계리/회계, 리스크관리, 가정관리, 상품개발 등 활용 위한 기반 마련
교육대상
1)계리사회에서 Python 각종 응용 과정을 위한 수강하시기 원하시는 분 (예: 향후 계리, IFRS17, 리스크관리 등 Python 활용 실습 과정에 대한 선수 과목) 2)가정관리, 데이터 분석, 자산/부채 modeling(IFRS17, K-ICS), 상품개발 등을 python으로 하기를 원하시는 보험사 및 금융사 임직원 3)향후 머신러닝, 인공지능을 업무에 직접 적용하고자 하는 보험사 및 금융사 임직원 ※ 이미 Python을 사용하여 활용하시는 분들은 수강하지 마시고 추후 다른 응용 강의에 참가하시면 됨
강의목차
차시
강의명
강의상세내용
시간
강사명
1차시
과정 소개 및 환경 변화
1.과정소개 2.인공지능과 보험 환경 변화
50분
2차시
Python 소개
1.파이썬 소개 2.구글 코랩 소개 및 설치 3.자료형과 연산자 (1)
50분
3차시
Python 이해 및 실습 1
1.자료형과 연산자 (2) 2.입출력
50분
4차시
Python 이해 및 실습 2
1. 문법 - 식별자, 할당문, indentation, 주석 등 2. 제어문 - if문, while문, for문, 조건표현식 등
2022년 3월 Python 활용 할인율 관련 Economic senario generator 관련 강의
- Smith-Wilson
- Geometric Brownian Motion
- Curve interpolators
(1) Nelson-Siegel
(2) Nelson-Siegel-Svensson
- ARM
- 기타
[Python 활용 강좌]
4차혁명 및 IFRS17시대 Python활용
계리 프로그래밍 실습 2
- Python기초 데이터 처리 및 이자율생성 모듈 (ESG) 실습
1. 교육목적
□ 향후 Fintech환경 도래 그리고 IFRS17 및 K-ICS신제도 도입 환경하에서 보험계리나 상품 등에서 업무 범위나 양은 더욱 많아지고 이를 효율적으로 처리하는 것이 개인이나 회사의 발전에도 중요하고 개인의 work-life balance차원에서도 중요합니다. 특히, 변화하는 산업 환경에서 개인의 프로그래밍 이해 및 실제 활용 능력은 필수이고, 신속한 업무처리에 절대적으로 필요합니다.
□ 이를 위해4차산업 혁명기 인공지능, 빅데이터분석 및 금융공학 등에서 가장 각광받고 있는 Python을 활용하여 향후 예상되는 IFRS17, K-ICS 등 도입시 신속하고 효율적인 업무 능력 향상을 위하여 Python을 활용한 실무과정 두번째 코스를 마련합니다.
□ 이를 통하여 향후 신제도 도입 환경하에서 보험계리, 위험관리, 상품개발, 회계 등에서 개인의 프로그래밍 능력과 업무 능력을 향상시킬 수 있는 기회가 될 수 있습니다.
□ 이번 과정에서는 Python에 대한 이해와 기초 데이터 처리 뿐만 아니라 이자율(할인율) 관련 Python 모듈을 실습을 통하여 경험합니다. (회사별 신제도의 할인율 생성을 위해서는 추가 작업 필요)
□ 또한 이후 IFRS17, K-ICS 등 Python cash flow modeling, 상품수익성 및 리스크 모델링 등을 위한 Python 선제적 과정으로 기초와 이해력을 다지기 위한 기회가 될 수 있습니다.
2. 교육개요
과정명
4차혁명 및 IFRS17시대 Python활용 계리업무 실무과정2
- Python 기초 데이터 처리 및 이자율 생성 모듈(ESG) 실습
교육일정
2022. 03. 24(목) ~ 03.25(금) (총 17시간 / 2일)
교육대상
∙ 보험회사 기획, 상품, IFRS17, K-ICS 업무 및 검증 담당자 (상품개발, 선임계리파트 등 포함)
∙ Python으로 데이터 처리에 관심이 있고 ESG 모델 개발 또는 활용에 관심이 있는 보험산업 및 금융권 근무자
∙ 기타 Python으로 데이터 처리 및 할인율 생성에 중요한 ESG 프로그래밍에 관심이 있는 분 (다른 금융 분야 종사자 및 대학생도 가능)
□ 향후 Fintech환경 도래 그리고 IFRS17 및 K-ICS신제도 도입 환경하에서 보험계리나 상품 등에서 주어진 시간 동안 해야 할 업무 범위나 양은 더욱 많아지고 이를 효율적으로 처리하는 것이 개인이나 회사의 발전에도 중요하고 개인의 work-life balance차원에서도 중요하다. 특히, 변화하는 산업 환경에서 개인의 프로그래밍 이해 및 실제 활용 능력은 필수이고, 신속한 업무(결산, 수익성검토, PV산출 및 검증 등)처리에 절대적으로 필요하다.
□ 이를 위해4차산업 혁명기 인공지능, 빅데이터분석 및 금융공학 등에서 가장 각광받고 있는 Python을 활용하여 향후 예상되는 IFRS17, K-ICS 등 도입시 신속하고 효율적인 업무 능력 향상을 위하여 Python을 활용한 실무과정 첫번째 코스를 마련한다.
□ 이를 통하여 향후 신제도 도입 환경하에서 보험계리, 선임계리업무, 상품개발, 회계 등에서 개인의 프로그래밍 능력과 업무 능력을 향상시킬 수 있는 기회가 될 수 있다.
2. 교육개요
과정명
4차혁명 및 IFRS17시대 Python활용 계리업무 실무과정1
- Python 기초 및 신속 PV산출/검증 프로그래밍
교육일정
2021. 00. 00.(0) (총 16시간 / 2일)
교육대상
- 보험회사 PV산출 및 검증 업무 담당자 (상품개발, 선임계리파트 등)
- Python으로 Pricing이나 준비금 프로그래밍에 대하여 관심이 있는 보험산업 근무자
- 기타 Python으로 보험상품 Pricing과 준비금 프로그래밍에 관심이 있는 모든 분 (다른 금융 분야 종사자 및 대학생도 가능)
