Comment utiliser l'IA quand on est Actuary Life Insurance ?
Prompts et workflows 2026

En tant que Actuary Life Insurance, tu dois ecrire un script Python complet pour automatiser la tarification d'un contrat d'assurance-vie multi-supports. Le script doit inclure: 1) importation des donnees portfolio depuis [CHEMIN_FICHIER_CSV] avec colonnes: age, sexe, type_contrat, duree, versement_initial, versement_periodique, support_fonds_euros_pct, support_unites de compte_pct; 2) calcul des chargements via table HM 8.0 et taux techniques [TAUX_TECHNIQUE]%; 3) modele predictif avec scikit-learn (RandomForestRegressor) pour estimer le taux de rachat en fonction de [VARIABLES_RACHAT]; 4) validation croisee 5-fold avec metriques RMSE et MAE; 5) generation du tarif PMP en euros par contrat; 6) export des resultats vers [CHEMIN_SORTIE]. Le script doit inclure des assertions pour verifier la coherences des resultats et des commentaires detailing chaque etape actuarielle. Utilise pandas, numpy, scikit-learn et life_contingencies.

Tu es Actuary Life Insurance specialise en reporting Solvabilite 2. Ta tache est de creer un script R automatise pour produire les tableaux numeriques du SFCR (Solvency Financial Condition Report). Le script doit generer les sections suivantes: 1) Section S.02.01.02 (Bilan economique) avec calcul des Best Estimate provisions par ligne metier selon [LIGNES_METIER]; 2) Section S.23.01.01 (Fonds propres) avec classification Tier 1/Tier 2/Tier 3; 3) SCR calcul via formule standard avec modules: risque de marche [RISQUE_SCR_MARCHE], risque de defaut [RISQUE_SCR_DEFaut], risque health [RISQUE_HEALTH], risque vie [RISQUE_VIE] definis dans [PARAMETRES_SCR]; 4) Section S.25.01.21 (SCR formula standard); 5) ratio de solvabilite avec resultat attendu [RATIO_CIBLE]%. Le script doit utiliser les packages actuar, dplyr et flextable pour formater les sorties. Chaque tableau doit inclure les codes fonds euro et UC du portefeuille defini dans [LISTE_CONTRATS]. Les donnees source sont dans [DOSSIER_DONNEES].

En tant que Actuary Life Insurance, tu dois ecrire un script Python pour calculer les provisions Best Estimate (BE) selon la directive Solvabilite 2 pour un portefeuille de contrats d'assurance-vie. Le script doit implementer: 1) importation des contrats depuis [FICHIER_PORTFEUILLE] avec colonnes: numero_police, date_effet, date_echeance, type_contrat (capital differe ou rente), prime_totale, frais_gestion_annuel_pct, taux_credit_rating_fonds_euros [TAUX_CE]%,UC_value [VALEUR_UC]EUR; 2) calcul des flux futurs avec table HM 8.0 pour [TABLE_MORTALITE] et hypothese de rachats [TAUX_RACHAT]% selon scenario [SCENARIO_RACHAT]; 3) methode stochastique avec [NOMBRE_SCENARIOS] scenarios de taux via modele Vasicek (parametres: a=[VASICEK_A], b=[VASICEK_B], sigma=[VASICEK_SIGMA]); 4) actualisation avec courbe des taux sans risque EIOPA extraite depuis [URL_EIOPA]; 5) calcul BE en euros courants et en valeur actualisee; 6) calcul marge de risque (Risk Margin) avec CoC [TAUX_COC]%; 7) export vers [CHEMIN_RESULTATS] avec resume par type de contrat. Le script doit afficher la volatilite des resultats et identifier les contrats atypiques.

Tu es Actuary Life Insurance responsable de la veille reglementaire. Tu dois concevoir un protocole de veille automatise pour suivre les evolutions reglementaires et fiscales concernant l'assurance-vie en France. Le protocole doit couvrir: 1) sources a surveiller: site ACPR (bulletins et communiques), site EIOPA (consultations publiques et avis), Journal Officiel (lois et decrets), Direction Generale des Finances Publiques (instruction fiscale); 2) mots-cles a suivre: [MOTS_CLES] definis dans la liste jointe incluant 'assurance-vie', 'unites de compte', 'PEA', 'fiscalite', 'rachat', 'capitalisation'; 3) frequence de : quotidienne pour JO et ACPR, hebdomadaire pour EIOPA; 4) methodes: extraction automatique via API [URL_API] si disponible, sinon scraping respectant les conditions d utilisation; 5) classification des informations par theme: fiscal (article 125-0 A CGI), prudentiel (Solvabilite 2, ORSA), commercial (unites de compte, PER); 6) generation d alerte mail automatique avec resume de [NOMBRE_SEMAINES] semaines incluant les impacts potentiels pour la compagnie definie dans [NOM_COMPAGNIE] et propositions d actions a mener. Le protocole doit inclure un tableau de bord Power BI dans [FICHIER_PBI] pour suivre l historisation des evolutions et leurs dates d application.