Ačkoli je statistika důležitá v mnoha typech podnikání, je obzvláště důležité pro pojišťovnictví. Statistika se používá k určení rizika, které pojištěný představuje pro pojišťovnu, jaké procento pojistných smluv pravděpodobně vyplácí a kolik peněz může společnost očekávat v nárocích.
Pojistky
Zmocněnec je osoba vyškolená v investičních strategiích a statistických nástrojích. Akciové pojišťovny potřebují znát investiční strategie v pojišťovnictví kvůli rozmanitému sortimentu produktů v oblasti pojištění. Například pojistný matematik může pracovat s důchody a odchodem do důchodu pod záštitou životního pojištění. Akčníci jsou povinni absolvovat hluboké zkoušky téměř ve všech zemích, aby prokázali, že mají správné znalosti o pravděpodobnosti a statistikách.
Rozhodování
Statistika není přesná věda: pojistitelé se podívají na statistické údaje a nejlépe odhadnou, co jim data říkají. Aby se připravovali na rozhodování, pojistitelé studovali teorii rozhodování, podmnožinu matematiky a statistiky, která zahrnuje teorii her. Teorie her pomáhá pojistníkovi pochopit, co člověk pravděpodobně dělá a proč. Například, jestliže držitel pojistky pojistného pojištění půjde do dluhu, může být pravděpodobnější, že podá falešnou žádost na svém vozidle, aby vydělal peníze. Neexistují žádné konkrétní údaje o tomto typu lidského chování; rozhodnutí o účtování vyšší pojistné za určitá rizika provádí pojistník na základě jeho znalostní základny.
Distribuce ztrát
Rozložení ztrát může pojistníkovi poskytnout obraz o reklamačním chování během určitého období nebo ukázat, jak se kategorie nároků střetávají proti sobě. Například pojistný matematik může vytvořit histogram, typ sloupcového grafu, který porovnává kategorie. Na sloupcovém grafu lze uvést, jak se nároky týkají věkových skupin pro životní pojištění. Pohovor se bude moci podívat na trendy a zjistit, zda jsou vyšší prémie pro určité věkové skupiny oprávněné.
Lineární modely
Lineární model může být použit k zjištění, zda jedna kategorie nebo položka souvisí s jinou. Příkladem lineárního modelu je lineární regrese: datové body se vykreslují na grafu a zjistí, zda mají lineární vztah; jinými slovy, může být použita přímka pro reprezentaci dat. Je-li možné kreslit přímku, znamená to, že mezi oběma kategoriemi existuje vztah. Lineární model lze použít ke zjištění informací o tom, jak se věk, pohlaví, plat a další charakteristiky vztahují k velikosti nároků.
Modely časových řad
Model časové řady je situace, kdy pojistný matematik zkoumá, jak určitá položka v průběhu času funguje. Mohou například posoudit, jak se historie pohledávek pojistníků mění v průběhu času, aby se zjistilo, kolik se účtuje za konkrétní charakteristiky pojistníků nebo zda mohou studovat výkonnost investic v průběhu určitého časového období s cílem určit sazby, které se mají účtovat za plné životní pojistky.
