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17 February 2026 - by Claire Booth, Sam Burgess, Adel Cherchali, Maxence Colin, Jessica Crowson, Céline Francony, Mirakh Modasia, Russell Osman
年金リスク移転のプライシング：AIツールによるデータチェックの自動化、重要情報の抽出、そしてモデルインプットへのデータのフォーマット変換の実現方法を提示します。
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17 February 2026 - by Claire Booth, Sam Burgess, Adel Cherchali, Maxence Colin, Jessica Crowson, Céline Francony, Mirakh Modasia, Russell Osman
Pricing bulk purchase annuities: We show how AI tools can automate data checks, extract key information, and reformat data for model input.
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23 December 2025 - by Karl Bernhardt, Gillian Tucker, Céline Francony, Adel Cherchali
We demonstrate that a generative AI model can effectively assist in producing a summary of narratives explaining best estimate liability movements.
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23 December 2025 - by Karl Bernhardt, Gillian Tucker, Céline Francony, Adel Cherchali
最良推計負債の動きについて解説するナラティブの概要まとめを作成する際に、生成AIモデルを利用して効果的に作成できることをお伝えします。
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06 May 2025 - by Benjamin Aubignat, Niccolò Basetti Sani Vettori, Alexandre Boumezoued, Adel Cherchali, Markus Hersche, Alan McDonagh, Patrick Meghen, Russell Osman, Job Prince, Jean-Baptiste Sallmann, Davide Scandiuzzi, José Silveiro, Yohav Touitou, Raymond van Es, Ziyou Zhou
ミリマンでは、保険会社による欧州市場での生成型人工知能（生成AI）の採用と利用について分析しました。
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06 May 2025 - by Benjamin Aubignat, Niccolò Basetti Sani Vettori, Alexandre Boumezoued, Adel Cherchali, Markus Hersche, Alan McDonagh, Patrick Meghen, Russell Osman, Job Prince, Jean-Baptiste Sallmann, Davide Scandiuzzi, José Silveiro, Yohav Touitou, Raymond van Es, Ziyou Zhou
Milliman has analyzed adoption and use of generative artificial intelligence (AI) by insurers in the European market.
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08 November 2022 - by Alexandre Boumezoued, Adel Cherchali, Mathieu Truc
MLMC法は、保険セクターでは資本要件の推計によく用いられるプロキシ・モデリングアプローチに相当するものです。
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08 November 2022 - by Alexandre Boumezoued, Adel Cherchali, Mathieu Truc
MLMC methods represent a relevant alternative to the proxy modelling approaches commonly used in capital requirement estimation within the insurance sector.
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03 September 2021 - by Adel Cherchali, Abdal Chaudhry, Michael Leitschkis, Julien Vedani
プロキシモデルの検証は、必ずしも容易ではありません。そこでミリマンは、LSMCのトラブルシューティングをより正確にする有用なフレームワークを提示します。