Akur8

精算師的工作有個外人不太理解的矛盾：他們要用最先進的統計方法，做出最保守的模型。

原因是監理。保費怎麼定，主管機關要看得懂、要能解釋、不能有歧視性因子。所以即使機器學習早就更準，精算實務仍大量停留在廣義線性模型（GLM）——不是因為落伍，是因為 GLM 講得清楚。

Akur8 的切入點就在這裡：讓模型又準又能解釋。

功能特色與適用場景

它自我定位為「AI-first actuarial software platform」，涵蓋定價、準備金評估與壽險／年金模型。

**產險（Non-Life）**方面，Akur8 Pricing 包含 Discover、Data、Risk、Demand、Rate、Rate Repo、Optim 與 Deploy 等模組；Akur8 Reserving 則有 Arius、Arius Enterprise 與 Triangles on Demand。

壽險方面，Akur8 Life 來自收購 Slope Software，服務壽險公司與退休金機構。

AI 技術是重點，而且路線很明確：

• Auto GLM——自有演算法如 Derivative Lasso 與彈性建模，自動化傳統 GLM 的調參工作
• 透明 GAM（廣義加性模型）
• GBM（梯度提升機）但維持可解釋性
• Agentic AI 自動化手動精算步驟
• LLM 從監理申報文件中萃取市場情報

關鍵在「可解釋」三個字反覆出現——這不是行銷用詞，是這個產業能不能買的分水嶺。

服務對象涵蓋產險（個人與商業險）、健康險、MGA 與保險科技公司、壽險與退休金機構。全球 350 家以上客戶，辦公室遍及巴黎、紐約、倫敦、米蘭、東京、亞特蘭大、蒙特婁與馬德里。

適用場景：保險費率的建模與優化、準備金評估、商品上市速度提升、監理申報文件準備、市場費率情報蒐集。台灣的保險市場競爭激烈、監理嚴格，「又要準又要解釋得通」正是本地精算部門的日常。