風險與不確定性（risk and uncertainty）

有兩種日常處境都讓人不安，但不安的方式不同。擲一顆均勻的骰子，你不知道會擲出幾點——可你知道一共就那六種結果，且每種都是六分之一的機會。走進一個你從未去過的國家、一門全新的生意，你同樣不知道結局如何——但這一回，你連可能的結果都列不全，更別說為它們標上誠實的概率了。第一種「不知道」是可衡量的，第二種則不是。這個區分，正坐落在每一個風險決策的核心。

在嚴謹的用法裡，風險指的是這樣一種處境：可能的結果是已知的，我們能為它們標上概率——哪怕只是估計值——於是這份不確定可以被衡量。不確定性（有時稱為奈特式不確定性，得名於經濟學家弗蘭克·奈特）則指我們缺乏可靠依據去給出那些概率的處境：結果或許未知，數據或許太薄，或者世界正以任何過往記錄都未曾捕捉的方式改變。拋硬幣是風險；一項前所未見的技術顛覆某個行業的可能，則更接近不確定性。多數現實問題是兩者的混合，好的分析者會誠實地分清哪部分是哪一種。

精算師恰恰生活在這條邊界上。他們的工具——概率、期望值、統計模型——在真正的風險上最為奏效，因為過往數據與穩定規律讓他們能估出勝算。危險在於把深層的不確定性當成整齊的風險來處理：給一個本不配擁有精確數字的東西硬安上一個數字。穩妥的做法是：在能合理估計處認真估計，在不能處放寬邊際，並對模型從未見過的意外做壓力測試。