以前提起精算师，很多人的印象是：数学很好、公式很多、天天和概率模型打交道。

但到了2026年，情况正在发生变化。AI可以分析数据，可以辅助核保，可以做风险预测，甚至能够参与保险定价和理赔。

于是，一个越来越现实的问题摆在不少精算专业学生、保险从业者和CAA备考生面前：AI都开始“算保险”了，现在花时间考精算师，还有意义吗？

2026年6月18日，国家金融监督管理总局发布《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》。

文件明确提出，要有序推进人工智能科技创新与金融业务深度融合，同时强调人工智能应用的合规、透明、可信赖以及分类分级管理。监管层还特别提出，要提升相关人员的数据分析和智能工具使用能力，培养能够匹配AI技术复杂度的复合型人才。

今年4月，中国保险行业协会在介绍科技保险发展时也提到，要通过物联网、人工智能等技术，对保险标的风险进行更精细的评估与研判，并应用卫星遥感、无人机等工具提升查勘、定损和理赔效率。

从风险识别、核保到理赔，AI正在进入越来越多保险业务环节，精算岗位自然也不会置身事外。

对于数据整理、公式计算、重复性测算以及标准化报表生成等流程化程度较高的工作，AI和自动化工具确实能够显著提升处理效率，并逐步减少人工投入。

但精算工作的专业价值并不止于完成计算，更重要的是对模型结果进行验证、解释和应用。

例如：当模型识别出某类客户未来赔付风险显著高于其他群体时，精算人员还需要进一步评估数据样本的代表性、变量选取的合理性、模型假设的稳定性以及结果可能产生的偏差。

同时，还需要结合经济环境变化、监管要求和公司风险承受能力，对参数适用性及模型结果进行持续检验。

在经营层面，模型输出还需要进一步转化为费率调整、产品设计、承保策略优化、准备金评估以及风险管理等具体决策。

因此，现代精算工作的本质并不是单纯“计算一个结果”，而是建立在模型分析、保险业务理解、监管要求和风险判断基础上的综合专业决策过程。

如果现在去看CAA中国精算师考试体系，会发现它已经不只是传统保险数学。

准精算师级别包括5门科目：

国家现行精算师职业资格制度明确，准精算师由这5门科目构成；正精算师则进一步分为寿险、非寿险、健康险、社会保险与养老金计划、金融风险管理、资产管理、数据科学7个专业类别。

这里面尤其值得关注的是：《精算模型与数据分析》。中国精算师协会公布的考试大纲显示，这门科目不仅包括传统风险理论，还涉及：随机模拟、Bootstrap、MCMC、回归分析、广义线性模型、时间序列、机器学习等内容。其中，机器学习分数比例约20%，包括模型评估与选择、决策树、聚类分析和数据降维。

所以一个很有意思的现象出现了，当大家还在问：

“AI来了，还有没有必要学精算？”

CAA考试体系实际上已经开始回答：

未来精算人才本来就需要懂数据、懂模型，也要理解机器学习。

CAA训练的是一套比较完整的风险分析逻辑：

精算师的专业价值体现在在于对模型和数据结果进行更高层次的理解、判断与应用。

英国精算师协会(IFoA)与London Foundation for Banking and Finance于2026年5月发布的一项研究显示，在接受调查的78名金融服务行业资深从业者及观察人士中，70%认为AI使用带来的风险属于未来5年行业需要重点关注的风险；75%认为，自生成式AI广泛应用以来，行业面临的AI风险已明显增加。

图源：英国精算师协会(IFoA)，2026年5月28日

受访者重点关注的问题包括网络风险、误导性输出以及知识缺口。AI时代的精算师，需要完成的角色变化是：从“计算执行者”，逐渐走向“模型使用者+风险判断者+业务决策参与者”。

对于希望长期进入保险、精算、风险管理、数据分析等相关领域发展的人来说，2026年继续考CAA具有明确的职业价值：

从长期职业发展来看，精算工作的价值正在进一步向模型解释、风险评估、经营分析和专业判断延伸。AI能够提高数据处理和模型运行效率，精算人员则需要承担更复杂的模型验证、风险解释和决策支持工作。

2026年中国精算师下半年考试重要节点

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