数据柳叶刀的精算内容，不局限在金融、保险、养老领域。
我们来看看一个实体项目投资的建模案例，精算方法如何应用其中。在项目投资决策中，我们如何进行建模，参数选择以及分析投资项目存在的问题。
简单描述下，假设是一家公司对超市的全国铺设项目。
首先，基本的一个计算方法，还是要使用财务上的净现值计算公式。
其次，在财务计算基础上，将折现率、收入期限结构、各个变量中间的关系进行假设。
第三步，精算在分析投资项目的目标，是降低这个投资项目利润的不确定性。从这里，就和财务决策分析结论分开了。风险管理的核心就是，如何管理风险，创造财富价值。重点在后面那句，如何落地。
第四步，在完美假设条件下，我们运行模型，得到一个模型计算结果。然后，开始逐个放开假设条件。这样可以看到某一个假设条件变化的敏感性。
第五步，经过前面的放开假设，分析过程，就能清楚，在投资项目中可能存在的不确定性，哪些是比较固定的，哪些是变化比较大的。那么对于变化较大的参数，就需要做好一个风险评估和提示。
第六步，检查完假设参数，还要回过头再检查模型。模型本身的假设条件，比如，机构铺设进度是均匀分布，或者年末，而实际上并不是，那么成本支出和收入现金流的期限结构就会变化。对计算结果也需要去分析，有没有重大的影响，是否稳定。另外模型设计的时候就要评估好，风险管理的成本和最后的利润之间的性价比。什么样的模型才是合适的，也是一门艺术。
第七步，经常被忽略的一点，就是投资项目的战略。精算师需要在建模的时候理解投资战略。举个例子，项目的市场推广采用降价策略，那么在模型中，要先计算一个市场的静态模型，再来计算一个动态博弈模型。单纯价格竞争，是否能保证投资项目利润的平稳。如果是提高服务品质的策略，那么会相应提高成本，对利润也有影响，这时可能需要考虑项目的融资来源，往后就是更广阔的模型建设。
第八步，将这些分析的结论，重大的风险点提示出来，并给予风险管理的措施建议。一般是，有限资源条件下，PLAN b .
如果投资项目是一个需要多个环节落地的项目，那么需要在每一环节，思考应对措施，如果plan A ,并不按照设想的发展，那么PLAN b 就要启动。这时，精算的考虑的模型就会再增加PLAN b 的部分。每一关键环节都需要考虑。项目不能因为不确定性中断，中断了又如何保证利润呢。
第九步，监控假设参数，参数变化，也会改变风险的大小。所以，不见得前面是重点的风险，后面还是重点。要动态地调整，关注的点要灵活。
最后，编写报告。最好用人话讲给老板听。
随着数字化经营推进，参考国外的经验，精算方法未来会从过去的领域移植到了更广泛的领域。精算师比起算法工程师，更需要具备战略思维、理解企业经营，掌握经济学规律等。
今后就不再单独强调精算。量化风险管理就是精算师干的事情。精算师是一种身份代称，而具体做的事就是量化风险管理。
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