死亡率模型的发展趋势主要包括以下几个方面：
数据驱动：随着大数据和机器学习技术的发展，越来越多的研究者开始利用大规模数据来构建死亡率模型。这些模型可以更准确地预测死亡率，帮助保险公司、养老金机构等进行风险评估和资产负债管理。
跨学科融合：死亡率模型的发展不再局限于精算学领域，越来越多的跨学科合作开始兴起。统计学、医学、人口学等领域的专家开始参与死亡率模型的建设，为模型的完善提供了更多的视角和方法。
长期预测能力：随着人类寿命的延长和人口老龄化问题的加剧，死亡率模型对长期预测能力的需求也越来越大。研究者开始关注超长寿命领域的研究，尝试构建更精准的长期死亡率模型。
个性化定制：个性化定制是未来死亡率模型发展的一个重要趋势。通过考虑个体的健康状况、生活方式等因素，定制化的死亡率模型可以更好地为个体提供风险管理和规划建议。
可解释性和透明度：随着人工智能和深度学习技术的应用，死亡率模型变得越来越复杂。但与此同时，模型的可解释性和透明度也变得越来越重要。未来的死亡率模型需要在提高预测精度的同时，保持一定程度的可解释性，让用户能够理解模型的决策过程。
总的来说，死亡率模型的发展趋势是数据驱动、跨学科融合、长期预测能力、个性化定制和可解释性和透明度。这些趋势将推动死亡率模型不断向前发展，为风险管理和资产负债管理等领域带来更多的机遇和挑战。