यद्यपि आंकड़े कई प्रकार के व्यवसाय में महत्वपूर्ण हैं, लेकिन यह विशेष रूप से बीमा उद्योग के लिए महत्वपूर्ण है। बीमा कंपनी के लिए बीमित व्यक्ति को क्या जोखिम होता है, यह निर्धारित करने के लिए सांख्यिकी का उपयोग किया जाता है कि नीतियों का कितना प्रतिशत भुगतान करने की संभावना है, और कंपनी कितने दावों में भुगतान करने की उम्मीद कर सकती है।
एक्चुअरिज़
एक कार्यक्षेत्र एक व्यक्ति है जो निवेश रणनीतियों और सांख्यिकीय उपकरणों में प्रशिक्षित है। बीमा क्षेत्र में उत्पादों की विविध रेंज के कारण बीमांकिकों को बीमा में निवेश रणनीतियों को जानना आवश्यक है। उदाहरण के लिए, जीवन बीमा छतरी के नीचे पेंशन और रिटायरमेंट के साथ एक एक्चुरी काम कर सकती है। एक्चुअरी को लगभग हर देश में कठिन परीक्षाओं को पास करने की आवश्यकता होती है, ताकि उन्हें पता चले कि उन्हें संभाव्यता और आंकड़ों का अच्छा ज्ञान है।
फ़ैसले लेना
सांख्यिकी एक सटीक विज्ञान नहीं है: एक्ट्यूअरीज सांख्यिकीय डेटा को देखते हैं और डेटा जो उन्हें बता रहे हैं उस पर सबसे अच्छा अनुमान लगाते हैं। निर्णय लेने के लिए तैयार करने के लिए, एक्टुअरीज़ निर्णय सिद्धांत का अध्ययन करते हैं, गणित और आंकड़ों का एक सबसेट जिसमें गेम थ्योरी शामिल है। गेम थ्योरी यह समझने में मदद करती है कि व्यक्ति क्या और क्यों कर रहा है। उदाहरण के लिए, यदि कोई ऑटो बीमा पॉलिसी धारक कर्ज में चला जाता है, तो उसे पैसा बनाने के लिए अपने वाहन पर गलत दावा दायर करने की संभावना हो सकती है। इस प्रकार के मानव व्यवहार के लिए कोई निश्चित आंकड़े नहीं हैं; कुछ जोखिमों के लिए एक उच्च प्रीमियम चार्ज करने का निर्णय एक्ट्रेसेस द्वारा उनके ज्ञान के आधार पर किया जाता है।
हानि वितरण
एक नुकसान वितरण एक निश्चित अवधि में दावा व्यवहार की एक तस्वीर दिखा सकता है या यह दिखा सकता है कि दावों की श्रेणियां एक दूसरे के खिलाफ कैसे खड़ी होती हैं। उदाहरण के लिए, एक एक्चुरी एक हिस्टोग्राम, बार ग्राफ का एक प्रकार का निर्माण कर सकती है जो श्रेणियों की तुलना करती है। बार ग्राफ दिखा सकता है कि जीवन बीमा के लिए आयु समूहों से संबंधित दावे कैसे हैं। एक्ट्रेसेस रुझानों को देखने और यह देखने में सक्षम होंगे कि क्या कुछ आयु समूहों के लिए उच्च प्रीमियम वारंट है।
रैखिक मॉडल
एक रेखीय मॉडल का उपयोग यह देखने के लिए किया जा सकता है कि क्या एक श्रेणी या वस्तु दूसरे से संबंधित है। एक रेखीय मॉडल का एक उदाहरण रैखिक प्रतिगमन है: डेटा बिंदुओं को ग्राफ पर प्लॉट किया जाता है यह देखने के लिए कि क्या उनका रैखिक संबंध है; दूसरे शब्दों में, डेटा का प्रतिनिधित्व करने के लिए एक सीधी रेखा का उपयोग किया जा सकता है। यदि एक सीधी रेखा खींची जा सकती है, तो यह इंगित करता है कि दोनों श्रेणियों के बीच एक संबंध है। आयु, लिंग, वेतन और अन्य विशेषताओं का दावा आकार से संबंधित जानकारी के बारे में जानकारी प्राप्त करने के लिए एक रेखीय मॉडल का उपयोग किया जा सकता है।
समय श्रृंखला मॉडल
एक टाइम सीरीज़ मॉडल वह है जहाँ एक एक्ट्रेसेस यह देखती है कि कोई खास चीज समय के साथ कैसा प्रदर्शन करती है। उदाहरण के लिए, वे यह देख सकते हैं कि पॉलिसीधारकों के दावे में समय के साथ इतिहास में परिवर्तन होता है, यह निर्धारित करने के लिए कि विशिष्ट पॉलिसीधारक विशेषताओं के लिए कितना चार्ज करना है या वे पूरे जीवन बीमा पॉलिसियों के लिए दरों का निर्धारण करने के लिए समय की अवधि में निवेश के प्रदर्शन का अध्ययन कर सकते हैं।
