由“偿付能力 II”指令 2009/138 引入欧盟的保险监管制度已于 2016 年 1 月 1 日生效，旨在通过要求保险企业持有能够弥补损失的自有资金来保护投保人和受益人，超过预期，在 99.5% 的置信水平，超过一年。 为了评估风险和评估监管偿付能力资本要求，承诺应计算资产净值的概率分布 - 即资产价值减去负债价值 - 在一年期间内，采用受财务启发的市场一致方法。 在人寿保险中，鉴于合同的特殊性，资产净值分布的估值需要嵌套的蒙特卡罗模拟，这是非常耗时的。机器学习技术被认为是减少嵌套模拟计算负担的有希望的候选者。 这项工作通过实证评估其有效性并比较其效率和准确性，研究了成熟方法（例如深度学习网络和支持向量回归器）在应用于参与人寿保险政策的偿付能力资本要求估值时的潜力，还编写了“传统的”最小二乘蒙特卡罗技术。该工作还旨在为欧洲保险业的全球更新进程做出贡献，其中 Solvency II 已让董事会全权负责评估技术和算法过程的选择，在国家监管机构的定期监督下。
