Печалби:
- Способност за обобщаване и тълкуване на трите стълба на Платежоспособност II, SCR/MCR (капиталово изискване) и концепции за техническо осигуряване с подкрепата на изкуствен интелект
- Възможност за конфигуриране на валидиране на модела, тестване назад, анализ на чувствителността и независими стъпки за преглед с изкуствен интелект
- Способност да се разбере, че самият изкуствен интелект е модел, който трябва да бъде проверен, и че крайната отговорност за капиталовата сметка остава на назначения актюер и ръководството.
Една застрахователна компания дава обещания, които обхващат десетилетия с всяка полица, която продава. За да спази тези обещания, трябва не само да разпредели достатъчно провизии, но и да поддържа достатъчно капитал срещу лоши сценарии. Капиталът е буферът на компанията, който поема неочаквани загуби, мярка за нейната финансова устойчивост. Рамката, регулираща тази устойчивост в Европа и до голяма степен в Турция, е Платежоспособност II. В тази част ще разгледаме логиката на Платежоспособност II, капиталовите изисквания (SCR/MCR) и валидирането на модела, една от най-зрелите дисциплини на актюерството; Ще видим как да използваме AI в тази област — и защо самият AI е модел, който трябва да бъде валидиран.
Нека ви напомним от самото начало: изчисляването на капиталовата адекватност определя дали една компания ще оцелее или не; От това зависи доверието на регулатора, агенциите за кредитен рейтинг и притежателите на полици. В тази област изкуственият интелект създава кратки сведения, кодове и чернови; но крайната отговорност за капиталовата цифра се носи от назначения актюер и ръководството и всеки модел — включително AI — трябва да бъде подложен на независима проверка.
Трите стълба на Платежоспособност II
Платежоспособност II е изградена върху три „стълба“. Колона 1 — Количествени изисквания: определя как ще се изчисляват техническите резерви и капиталовите изисквания. Тук има два прага. SCR (Капиталово изискване за платежоспособност): Това е капиталът, който компанията трябва да поддържа, за да изпълни задълженията си в рамките на една година при ниво на сигурност от 99,5 процента, дори при лош сценарий, който ще се случи приблизително веднъж на 200 години. MCR (минимално капиталово изискване) е абсолютната долна граница, под която лицензът ще бъде в опасност. Стълб 2 — Управление и управление на риска: обхваща вътрешния контрол, системата за управление на риска и собствената оценка на риска (ORSA). Стълб 3 — Прозрачност и докладване: задължения за оповестяване пред обществеността и регулатора.
SCR може да се изчисли по два начина. Стандартна формула: с готови рискови модули и параметри, определени от регулатора. Вътрешен модел: собствено разработен от компанията, одобрен от регулатора модел (обикновено базиран на Монте Карло). Вътрешните модели са по-точни, но изискват много по-натоварващ процес на проверка и валидиране. Регулаторният орган в Турция е SEDDK (Агенция за регулиране и надзор на застраховането и частното пенсионно осигуряване) и законодателството постепенно се сближава с принципите на Платежоспособност II.
Следната таблица обобщава основните понятия:
концепция
Значение
критична точка
Технически отговор
Сегашна стойност на пасивите
Най-добро предположение + рисков марж
SCR
1-годишен капитал на загуба с 99,5% увереност
Основен квалификационен критерий
MCR
Абсолютен минимален капитал
Шест = лицензионен риск
ОРСА
Собствена оценка на риска на компанията
Стълб 2, отговорност на ръководството
Коефициент на платежоспособност
Собствен капитал / SCR
Над 100% = достатъчно
Технически отговор: най-добра оценка и рисков марж
В Solvency II техническата резервация се състои от две части. Най-добра оценка: очакваната стойност на всички бъдещи парични потоци, претеглена на вероятност и с отстъпка - безпристрастна оценка, която не е нито консервативна, нито оптимистична. Марж на риска: допълнителният буфер, който друга компания ще поиска, ако наследи несигурността; добавено към най-доброто ви предположение. Това разграничение се свързва директно с изчислението на квоти в единица 3: към най-добрата оценка, която намирате с верижната стълба или BF, се добавя рисков марж, получен от несигурността, която измервате с Mack/bootstrap. AI помага да се обяснят тези компоненти и да се генерира счетоводният код.
Съвет: Не четете число като „Платежоспособност 160 процента“ само по себе си. Попитайте с какви предположения (лихви, смъртност, катастрофален сценарий) е изчислен този процент и на колко стрес се основава; Съотношение, което изглежда добре, може да е продукт на лоши допускания.
Проверка на модел: Всеки модел, включително AI, се проверява
Една от най-зрелите дисциплини на актюерството е валидирането на модела. На нито един модел – нито GLM, нито Монте Карло, нито инструмент с изкуствен интелект – не може да се вярва без валидиране. Проверката се състои от няколко компонента. Backtesting: сравняване на миналите прогнози на модела с действителните резултати; Ако моделът постоянно подценява или надценява (пристрастност), има проблем. Анализ на чувствителността: промяна на входните предположения и виждане колко се променя изходът; Прекалено чувствителният модел е крехък. Бенчмаркинг: сравняване на резултата с алтернативен метод или данни от индустрията. Независим преглед: одит от квалифициран актюер, различен от лицето, изградило модела. Платежоспособност II изрично призовава за тази независимост.
Тук има критична точка: самият AI е модел и трябва да бъде валидиран. Кодът, изчислението или предложението, което езиковият модел произвежда, трябва да бъде подложено на бектест, мнение и независим преглед, точно като GLM. Освен това начинът, по който AI произвежда отговор, често не е прозрачен (черна кутия); Това налага по-прецизно отношение към него по отношение на проверката. Можете да използвате AI, за да структурирате процеса на проверка, но не можете да делегирате самата проверка на AI — това би било конфликт на интереси.
Внимание: Да накараш изкуствения интелект да каже „валидиране и валидиране на моя модел“ е като да накараш студент да прочете собствения си изпит. Проверката се извършва от независимо и компетентно лице, чрез документация. AI може да помогне само при генерирането на контролни списъци и тестов код.
Как да използвате AI в Платежоспособност и проверка
1) Резюме на концепцията и превод на бизнес език:
Вашата роля: асистент по актюерско обучение. Обяснете Платежоспособност II на помощник генерален мениджър в 6 елемента: SCR, MCR, технически отговор (най-добра оценка + рисков марж), коефициент на платежоспособност, стандартна формула срещу вътрешен модел, ORSA. Напишете всеки елемент с едно изречение на разбираем език. Не измисляйте числа; просто обяснете понятията.
2) Контролен списък за проверка:
Ще валидирам модел на резервация по Платежоспособност II. Дайте ми контролен списък за валидиране на модела: - Стъпки за бектестване - Предположения за промяна за анализ на чувствителността - Опции за сравнителен анализ - Въпроси, които да задам за независим преглед Нека това бъде рамка; Аз ще взема решението и оценката.
3) Код за бектест:
Напишете код за обратно тестване на Python (с коментари): Вход: прогнозиран отговор за всеки период и последваща реализирана стойност. 1) Прогноза - изчисляване на действителното отклонение за всеки период. 2) Отчетете средното отклонение и неговата посока (постоянно ниско/високо ли е). 3) Предложете прост тест за статистически знаци. Ще интерпретирам резултата; Аз ще предоставя данните.
4) Сценарий за ниво на платежоспособност:
Моят капитал е 320 милиона, моят SCR е 200 милиона. Изчислете моя коефициент на платежоспособност. След това, ако SCR се увеличи до 250M при напрежение, изчислете новото съотношение. И в двата случая коментирайте дали съотношението е достатъчно (100% праг). Просто използвайте числата, които дадох.
Слаба подкана / Силна подкана
Слаба подкана:
Изчислете капиталовите ми изисквания и потвърдете, че моделът ми е правилен.
Две грешки: няма данни и няма метод; Също така, карането на AI да каже „потвърди“ прави проверката невалидна.
Мощна подкана:
Вашата роля: асистент за актюерска проверка. Задача A: Изчисляване на коефициента на платежоспособност — капитал 320M, SCR 200M; намерете съотношението и го интерпретирайте въз основа на прага от 100%. Задача Б: Предоставете списък за проверка и чернова на код за бектест, за да потвърдите независимо този модел на резервация. Забележка: Няма да валидирате модела; Независим актюер ще извърши проверката. Вие просто създавате рамката, кода и въпросите, които да задавате. Не си измисляйте числа.
три мини калъфа
Случай 1 — Добър процент със слабо предположение. Степента на платежоспособност на една компания изглеждаше 180 процента и ръководството беше смекчено. Независимият преглед показа, че процентът е изчислен при допускане на много оптимистичен лихвен процент и нисък катастрофален сценарий; При реалистични предположения процентът падна до 115 процента. Урок: шансовете са толкова добри, колкото и предположенията, които са в основата им. AI бързо преизчисли въздействието на промяната на предположението; Независим актюер направи оценката.
Случай 2 — Систематично отклонение. Бектест на модел установи, че той е под предвидил провизията средно с 8 процента за три последователни години. Отделните години изглеждаха „приемливи“, но постоянното отклонение в една и съща посока беше знак за пристрастност. Коригиран избор на фактор за развитие на модела. AI изготви кода за бектест и графиката на отклонението; Актюерът разтълкува модела.
Случай 3 — Капанът на възлагането на проверка на AI. Асистент каза на AI да „потвърди, че този вътрешен модел е съвместим с Платежоспособност II“; AI издаде плавен текст „наличен е“. Но изкуственият интелект всъщност не е инспектирал данните или предположенията на модела; Това беше фасадно потвърждение, а не действително потвърждение. Когато независимият актюер се намеси, бяха открити две сериозни грешки в предположенията. Поука: проверката е човешка отговорност; AI не може да го поеме.
Често срещани грешки
- Отчитане на коефициента на платежоспособност без предположения. Доброто съотношение може да е продукт на лоши допускания; Поставете под въпрос предположенията по-долу.
- Разглеждане на отделни години и липса на систематично отклонение. Постоянно малко отклонение в една и съща посока е знак за сериозно отклонение.
- Проверката е извършена и одобрена от AI. Това е конфликт на интереси и одобрение на външен вид; Проверката се извършва от независим човек.
- Объркване на най-добро предположение с рисков марж. Двете са отделни компоненти; Маржът на риска е буфер за несигурност и не е включен в прогнозата.
- Използване на AI изход, сякаш е реален, а не като невалидиран модел. AI също е модел; трябва да бъдат подложени на бектест, чувствителност и независим контрол.
В обобщение
Solvency II регулира финансовата устойчивост на застрахователните компании; Неговите три стълба са количествени изисквания, управление и прозрачност. SCR е капиталът за покриване на годишната загуба с 99,5 процента увереност, MCR е абсолютният минимум; Техническата провизия се състои от най-добра оценка и рисков марж. Валидирането на модела — бектест, мнение, сравнителен анализ, независим преглед — е дисциплината, през която трябва да премине всеки модел, включително AI, преди да може да му се вярва. AI създава концептуални кратки описания, код и контролни списъци; Но отговорността за капиталовата цифра се носи от назначения актюер и ръководството, проверката принадлежи на независимия човек и AI да каже „одобри“ не е заместител на действителната проверка.
Задача за приложение
Настройте сценарий за коефициент на платежоспособност с анонимни цифри (собствен капитал и SCR). Помолете изкуствения интелект да (а) изчисли скоростта и да я преизчисли при стрес, (б) да създаде контролен списък за валидиране и чернова на код за бектест за модел на резервация. Проверете съотношението ръчно. След това съзнателно помолете ИИ да „валидира моя модел“ и критично да оцени неговия отговор: какво всъщност контролира, какво не?
контролен списък
- [ ] Прочетох ли коефициента на платежоспособност, поставяйки под въпрос основните допускания?
- [ ] Търсил ли съм систематично отклонение, както и отделни години в бектеста?
- [ ] Оставих ли проверката на независим и компетентен човек или не я делегирах на AI?
- [ ] Правилно ли съм разпределил най-добрата оценка и рисков марж?
- [ ] Третирал ли съм изхода на AI като модел, който трябва да бъде валидиран?
- [ ] Твърдя ли, че окончателната отговорност за капиталовата цифра е на назначения актюер?