Aktuarvitenskap studerer økonomiske og forsikringsmessige risikoer gjennom komplekse matematiske modeller og algoritmer. Disse tolker økonomiens funksjon gjennom sannsynligheten for at visse hendelser vil forekomme.
Aktuarene er fullstendig kjent med IT- og risikostyringssystemene, samt variablene som inngår i økonomiske modeller og testene som er utført under stressende situasjoner.
Modellene må være realistiske og med veldig høy suksessrate. I tillegg må handlingsformene defineres, i tilfelle prognosen mislykkes, og protokollene som gjør det mulig å møte komplekse situasjoner utenfor de foreslåtte scenariene.
Derfor er konstant analyse og stresstester avgjørende for denne vitenskapen, samt investering i teknologi som gir tilgang til informasjon fra komplekse nettverk der modellene består av flere variabler som må tas i betraktning.
Utviklingen av aktuarvitenskap
Aktuarvitenskapen må utvikle seg kontinuerlig. Dette, siden markedsforholdene endrer seg etter hvert som erfaringene har opplevd i krisetider.
Det er veldig vanskelig å få tilgang til denne informasjonen, siden hvert finansselskap utvikler sine egne modeller for å finne de beste resultatene som gjør det mulig for dem å oppnå de største fordelene.
På den annen side må modeller fokusere på økonomisk virkelighet og ikke bare være basert på bevis fra fortiden. Dermed må de forutse mulige fremtidige resultater og situasjoner som kan oppstå i de kommende årene for å dekke seg selv og treffe passende bestemmelser.
Videre må modellene være deterministiske og kvantifisere risikovolumet med veldefinerte sannsynlighetsprosenter med lave feilmarginer.
Det skal også bemerkes at det er viktig å identifisere hvilke variabler som mislyktes i tidligere finanskriser for å inkludere dem i økonomiske modeller.
For tiden er det stor etterspørsel etter aktuareksperter. Dette, siden bedrifter trenger fagpersoner med store analytiske ferdigheter. For dette krever de ingeniører, matematikere, fysikere eller økonomer som spesialiserer seg på grener av kvantitativ økonomi. Alle med stor kunnskap i analysesaker av alle slag, spesielt i beregning av sannsynligheten for hendelser og risikoscenarier.
