精算软件的演进：从手工计算表到高性能计算的变革之路

《Annals of Actuarial Science》：Actuarial software: from tables to high-performance computing

本刊编辑部推荐：为应对精算建模日益增长的计算复杂性，研究人员聚焦精算软件主题开展系统性研究。通过梳理从手工表格到高性能计算的技术演进，归纳了LRMoE.jl、mvClaim、SPLICE等开源工具在损失建模、压力测试等场景的应用成果，标志着精算软件正式成为独立研究方向。该研究为提升模型透明度、可重复性及AI融合提供重要支撑。

　　

在保险业漫长的演进历程中，精算师始终是风险量化的核心力量。从17世纪手工编制复利表的雏形期，到20世纪中叶电子计算器带来的初级自动化，精算工作的本质始终与计算技术紧密交织。随着保险产品复杂度的跃升和大数据时代的到来，传统计算工具已难以应对 stochastic simulation（随机模拟）和机器学习模型的海量运算需求。这种矛盾在非寿险的损失准备金评估、死亡率预测等需要处理高维数据的场景尤为突出。更关键的是，商业软件的封闭性与精算模型需要的透明度、可重复性形成天然冲突，这促使学界开始重新思考精算软件的发展范式。

《Annals of Actuarial Science》作为精算领域权威期刊，首次将精算软件确立为独立研究方向。本文通过系统梳理该领域的技术演进与前沿实践，揭示了从手工计算到高性能计算的转型路径。研究指出，开源软件生态与高性能计算的结合正重塑精算建模的方法论基础，而人工智能技术的融合将进一步推动精算科学向数据驱动范式转变。

关键技术方法方面，研究采用文献计量法与案例分析法，系统考察了从Kaas(1992)首次提出"精算软件"概念至今的里程碑式进展。重点分析了R语言（actuar、lifecontingencies包）、Python（GEMAct、Aggregate包）和Julia（LRMoE.jl包）三大开源平台工具的特性，并通过SPLICE模拟器、AffineMortality模型等案例验证了开源软件在损失发展三角、死亡率预测等经典问题的适用性。研究还引入FFT（快速傅里叶变换）算法优化复合分布计算，利用Boosted Poisson回归树提升保险数据建模效率。

历史演进脉络

通过梳理Lewin等(1989)记载的技术发展史，发现17世纪欧洲出现的复利表是精算软件的雏形。18世纪对数计算尺的发明显著降低了手工计算负担，而20世纪60年代电子计算器的普及则标志着精算工作自动化的开端。Yates(1997)的研究进一步揭示，1890-1950年间制表机与人寿保险业务的互动表明，专有技术虽然短期有利，但可能在新系统出现时形成技术死胡同。

开源转型阶段

Goulet(2008)开发的actuar包是R语言首个综合性精算工具箱，实现了数据分析和模拟的灵活性突破。Spedicito(2013)的lifecontingencies包进一步扩展了金融精算计算功能。2012年后出现的mvClaim（多元索赔严重性建模）、SWIM（压力测试）等工具，使复杂精算方法得以降低应用门槛。

损失模型创新

Avanzi等(2022)的SPLICE包通过模拟已发生损失的发展过程，解决了传统链梯法对个案进展刻画不足的缺陷。Pittarello等(2024)的GEMAct包实现了集体风险模型在再保险定价中的完整应用链，而Mildenhall(2024)的Aggregate包采用FFT算法将复合分布计算速度提升两个数量级。

投资分析工具

Marupanthorn等(2024)开发的DivFolio包首次将ESG（环境、社会和治理）因素融入多期投资组合选择，van Jaarsveldt等(2024)的CovRegpy包则通过协方差回归因子模型实现动态资产配置。这些工具填补了精算师在资产管理领域的技术空白。

统计方法突破

Willame等(2024)的BT包采用Boosted Poisson回归树处理保险数据过离散问题，Bladt等(2025)的matrixdist包为矩阵分布分析提供工具，特别适用于厚尾损失数据建模。Ungolo等(2024)的AffineMortality包通过仿射死亡率模型实现了参数估计、拟合优度检验和预测的全流程支持。

研究表明，精算软件的发展轨迹呈现出从专有封闭向开源透明、从单机计算向高性能并行计算的范式转移。开源平台不仅降低了技术门槛，更通过可重复性计算增强了模型审计能力。未来发展趋势体现在三个维度：人工智能与精算模型的深度集成将提升复杂风险识别能力；云计算架构可支持更大规模的随机模拟；概率编程等新型范式可能重塑精算建模的基础方法论。需要注意的是，在追求计算效率的同时，模型的可解释性仍是精算专业区别于纯数据科学的核心特征。这种技术演进不仅改变计算方式，更通过工具创新重新定义精算师对不确定性量化的认知框架，为应对气候变化风险、长寿风险等新型挑战奠定方法论基础。