保險公司的精算人員按照功能可以分為三種： 定價，準備金，統計分析。
有公司的“精算師”專門指 “準備金” 這一方面的。
1. 定價
定價的人做的事情就是： 今年車險的基本費率是6000/年。結果虧了5%。明年我們要提高到6500/年，這樣我們就能夠有3%的利潤。這個5%, 6500, 3%這些具體的數字都是要從大量的數據算出來的。有時候他們還會具體做一些分析，比如說我們就光看25歲以下的司機的數據，結果發現這一類人讓公司虧欠，那我們就漲他們的價，其他人不受影響。
定價分析員一般需要比較好的SQL， VBA技能，Excel那就不用說了。一般也需要一些商業頭腦，能夠配合產品經理做一些決策，比如我們公司就比較喜歡MBA畢業的人做定價。
這個部門的人跟市場營銷，還有承保人他們關係比較密切，比如說有一個很重要的原因就是， 我把保費從6000加到6500，結果那些司機都跑別人家買保險了怎麼辦？所以各種各樣的因素要綜合起來考慮。
2. 準備金
精算師和會計，金融部門的關係比較密切， 總體而言做準備金的精算師是要向CFO匯報。
比如這季度算出來的準備金是5億，而上季度算出來的準備金是4億， 多出了1億，一般來說CFO會比較不爽，因為這意味他要把公司手裡面持有的股票和債券賣掉一部分，來補上這多出來的1億準備金。
準備金是用來賠付尚未結案/還沒一筆勾銷/還在打官司/還在扯皮誰的責任/受害人終身殘疾每月需要支付費用之類的情況
算準備金有一些專門的軟件，也可以在Excel中實現，具體的方法也有很多，鏈梯法，BF法這些是最基本的。
最基礎的人員需要有一些SQL技能，VBA最好也要懂。
3. 統計分析
這部分人員主要用統計模型來計算各種因子，也涉及大量數據。
比如說上面那個問題，25歲以下的和25-35歲的，等等等
那分析發現25歲以下的比25-35的更容易發生事故，那麼25歲以下就要相比25-35的多15%的保費。
這個15%就是模型run 出來的，大量的數據支持，不是14%，也不是16%，就是15%。
當然，過了幾年，數據不一樣了，可能算出來是20%也沒準。
這部分人不怎麼需要excel技能，只要會一點就好了。但是要懂統計模型，也要會一些軟件比如SAS，R這些。
另外也要有一些頭腦，能夠解釋模型run出來的結果。
比如說賠付額度上限：
保單限額100萬的肯定比10萬的賠付的要多，是吧？因為那些超過10萬的事故，限額10萬的話撐死了就賠10萬。限額100萬的要多賠很多。
但是模型跑出來的結果。 。 。 。 。 。限額100萬的卻比限額10萬的期望值要小。 。 。 。
因為買100萬限額的人很可能就是比較小心，不容易出事故。這些都是需要一些分析能力才能解釋的，而不是一味的跑數據，跑模型。
這三個方面都能做出成績
不過我個人認為做定價的比較屌絲，至少在美國是這樣，因為美國的監管比較嚴，做定價的人，工作內容很大一部分就是跟每個州的”保監會“打交道（沒錯，美國每個州都有個“保監會”，所以每個州的情況都不一樣，當然也有大同小異的）
比如說你要漲保費了，那你得先讓保監會批准你的計劃才行，如果他們不批，或者給你拖著，那你就不能漲保費
做定價的人很大一部分就是在這上面扯皮。
做準備金的比較傳統， 比較像風險管理。
因為也要負責公司的年報，所以屬於公司比較核心的人員，不太容易失業。壞處就是工作千篇一律，三十年如一日是很正常的事。另外就是每到年報，季報的時候要很忙，因為Deadline沒得商量
做統計分析的目前很熱門，因為各個公司都在擴大這一方面的功能。現在數據分析這一塊發展的很快，一般公司要么就是自己有統計分析師，要麼就請諮詢公司Consultancy 的統計分析師。收入也比一般的精算人員高一些（至少在1-2年經驗的這個級別是的）
文章由 SJ 用戶 Actuarial Potato 投稿。
SJ結語
雖然做精算師 已經不如從前般神化
但其實需要非常specialist的技術與學歷，尤其在Big Data的大趨勢下
係個一流的profession。
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