精算师是度量和管理风险的专门职业，精算师为未来不确定的损失进行评估，并提出相应的风险应对措施计划。
在实践中，各种模型是精算师的主要技术基础，建模成为精算师的核心工作之一。
离开为不确定损失建模，精算工作就失去了灵魂。
下面介绍下，精算建模的一般过程。
精算建模过程和现在说的产品打磨很相似，就是需要明确需要解决的痛点，创造出解决问题的产品，再不断解决问题的过程中去打磨工具。所以精算建模一旦开始，基本也就没有说一劳永逸，撒手不管的。
笔者搞过的工具设计和系统，都存在这个不断循环的过程，书上称为“模型控制循环”。举个例子，这几天笔者发现自建的股票选股模型在选股中，存在时间滞后，又开始清理基础数据，要提高选股的时间敏感性。等基础数据重新建立好后，又开始模型的运行，并通过模拟买卖，检测选股的质量。
回到精算建模的步骤：
第一步，定义模型。 明确建模的主要目的，对现有可选模型的确认和选择以及所需的修正，确认建模所需的数据，输入、假设和约束条件。
第二步，建立模型。excel ,python 都可以实现模型的建立。需要确定模型假设和估计参数，比如假设均匀分布，和通胀率的估计。检查数据是否充分，合适，这就需要精算师对数据分析的工作了如指掌。
第三步， 模型维护。模型的输出是否解决问题，模型输出对参数和输入的敏感程度是否在合理地范围。维护包括，运行模型，测试模型，确认模型的真实性、验证模型的一致性以及必要时重新定义和建立模型等。
这里对精算师的技能要求就很高，需要知道数据来源，数据存储工具，数据结构，然后再熟练运用编程语言和数学统计知识进行模型的设计。
笔者爱说设计，因为很多情况下，并不是可以照搬的。需要根据具体情况，具体设计。设计并不是定义，而是要包括施工建立模型。
是不是感觉精算师的工作和数据科学家的工作，或者算法工程师的工作很类似。有相同的部分，也有差异比较大的部分。
差异较大的是对业务知识，对风险管理这个领域，精算师可以等同于该领域的数据科学家，和算法工程师。
所以，精算师一般都是集数据分析技能、数据建模技能、数据库建设维护、甚至还能针对企业经营情况写经营分析报告的存在。
好了，今天对精算模型的设计简介就到这里。
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