سود:
- توانایی خلاصه و تفسیر سه رکن Solvency II، SCR/MCR (نیاز سرمایه) و مفاهیم تامین فنی با پشتیبانی از هوش مصنوعی
- امکان پیکربندی اعتبارسنجی مدل، بک تست، تجزیه و تحلیل حساسیت و مراحل بررسی مستقل با هوش مصنوعی
- توانایی درک اینکه هوش مصنوعی خود مدلی است که نیاز به تأیید دارد و مسئولیت نهایی حساب سرمایه بر عهده اکچوئری و مدیریت منصوب است.
یک شرکت بیمه با هر بیمه نامه ای که می فروشد وعده هایی می دهد که ده ها سال طول می کشد. برای عمل به این وعده ها، نه تنها باید منابع کافی را تخصیص دهد، بلکه باید سرمایه کافی را در مقابل سناریوهای بد حفظ کند. سرمایه یک بافر یک شرکت است که زیان های غیرمنتظره را جذب می کند و معیاری برای مقاومت مالی آن است. چارچوب تنظیم کننده این انعطاف پذیری در اروپا و عمدتاً در ترکیه، Solvency II است. در این بخش، منطق Solvency II، سرمایه مورد نیاز (SCR/MCR) و اعتبارسنجی مدل، یکی از بالغترین رشتههای اکچوئری را پوشش خواهیم داد. خواهیم دید که چگونه از هوش مصنوعی در این زمینه استفاده کنیم – و چرا هوش مصنوعی خود مدلی است که نیاز به تایید دارد.
از ابتدا به شما یادآوری می کنیم: محاسبه کفایت سرمایه تعیین می کند که آیا یک شرکت زنده می ماند یا خیر. اعتماد تنظیم کننده، آژانس های رتبه بندی اعتباری و بیمه شدگان به آن بستگی دارد. در این زمینه، هوش مصنوعی خلاصه ها، کدها و پیش نویس ها را تولید می کند. اما مسئولیت نهایی رقم سرمایه بر عهده اکچوئری و مدیریت منصوب است و هر مدل - از جمله هوش مصنوعی - باید تأیید مستقلی را انجام دهد.
سه ستون Solvency II
Solvency II بر روی سه "ستون" ساخته شده است. ستون 1 - الزامات کمی: نحوه محاسبه ذخایر فنی و سرمایه مورد نیاز را مشخص می کند. در اینجا دو آستانه وجود دارد. SCR (شرایط سرمایه پرداخت بدهی): سرمایه ای است که شرکت باید برای انجام تعهدات خود در مدت یک سال در سطح اطمینان 99.5 درصد نگه دارد، حتی در سناریوی بدی که تقریباً هر 200 سال یک بار اتفاق می افتد. MCR (حداقل سرمایه مورد نیاز) حد پایینی مطلق است که زیر آن مجوز در خطر خواهد بود. ستون 2 - حاکمیت و مدیریت ریسک: کنترل داخلی، سیستم مدیریت ریسک و ارزیابی ریسک خود (ORSA) را پوشش می دهد. رکن 3 - شفافیت و گزارش دهی: تعهدات افشای به مردم و تنظیم کننده.
SCR را می توان به دو روش محاسبه کرد. فرمول استاندارد: با ماژول های خطر آماده و پارامترهای تعریف شده توسط تنظیم کننده. مدل داخلی: مدل توسعه یافته خود شرکت و مورد تایید رگولاتور (معمولاً مبتنی بر مونت کارلو). مدلهای داخلی دقیقتر هستند، اما به فرآیند تأیید و اعتبارسنجی بسیار سنگینتری نیاز دارند. مرجع نظارتی در ترکیه SEDDK (آژانس مقررات و نظارت بیمه و بازنشستگی خصوصی) است و قوانین به تدریج به اصول Solvency II همگرا می شوند.
جدول زیر مفاهیم کلیدی را خلاصه می کند:
مفهوم
معنی
نقطه بحرانی
پاسخ فنی
ارزش فعلی بدهی ها
بهترین حدس + حاشیه ریسک
SCR
سرمایه زیان ده یک ساله با اطمینان 99.5 درصد
معیار اصلی صلاحیت
MCR
حداقل سرمایه مطلق
شش = ریسک مجوز
ORSA
ارزیابی ریسک خود شرکت
رکن 2، مسئولیت مدیریت
نسبت پرداخت بدهی
سهام / SCR
بالای 100% = کافی است
پاسخ فنی: بهترین برآورد و حاشیه ریسک
در Solvency II، ارائه فنی از دو بخش تشکیل شده است. بهترین برآورد: ارزش مورد انتظار تمام جریانهای نقدی آتی، با احتمال وزندهی شده و تنزیلشده - برآوردی بیطرفانه که نه محافظهکارانه و نه خوشبینانه است. حاشیه ریسک: بافر اضافی که شرکت دیگری در صورت به ارث بردن عدم قطعیت درخواست خواهد کرد. به بهترین حدس شما اضافه شده است. این تمایز مستقیماً به محاسبه کمک هزینه در واحد 3 مربوط می شود: به بهترین تخمینی که با نردبان زنجیره ای یا BF پیدا می کنید، یک حاشیه ریسک به دست آمده از عدم قطعیتی که با Mack/bootstrap اندازه گیری می کنید اضافه می شود. هوش مصنوعی به توضیح این مؤلفه ها و تولید کد حسابداری کمک می کند.
نکته: عددی مانند «نرخ پرداخت 160 درصد» را به تنهایی نخوانید. بپرسید با چه فرضیاتی (بهره، مرگ و میر، سناریوی فاجعه بار) این نرخ محاسبه می شود و بر اساس چه میزان استرس است. نسبتی که خوب به نظر می رسد ممکن است محصول فرضیات ضعیف باشد.
تأیید مدل: هر مدل از جمله هوش مصنوعی تأیید می شود
یکی از بالغترین رشتههای اکچوئری، اعتبارسنجی مدل است. هیچ مدلی – نه یک GLM، نه یک مونت کارلو، نه یک ابزار هوش مصنوعی – بدون تأیید اعتبار قابل اعتماد نیست. تأیید از چندین مؤلفه تشکیل شده است. بک تست: مقایسه پیش بینی های گذشته مدل با نتایج واقعی. اگر مدل دائماً دست کم یا بیش از حد (سوگیری) برآورد کند، مشکل وجود دارد. تحلیل حساسیت: تغییر مفروضات ورودی و مشاهده میزان تغییر خروجی. یک مدل بیش از حد حساس شکننده است. محک گذاری: مقایسه نتیجه با روش جایگزین یا داده های صنعت. بررسی مستقل: ممیزی توسط یک اکچوئر واجد شرایط به غیر از شخصی که مدل را ساخته است. Solvency II صراحتاً خواستار این استقلال است.
در اینجا یک نکته حیاتی وجود دارد: هوش مصنوعی خود یک مدل است و باید تایید شود. کد، محاسبه، یا پیشنهادی که یک مدل زبان تولید میکند باید مانند GLM تحت آزمایش، احساسات و بررسی مستقل قرار گیرد. علاوه بر این، نحوه تولید پاسخ توسط هوش مصنوعی اغلب شفاف نیست (جعبه سیاه). این امر مستلزم رسیدگی دقیق تر از نظر تأیید است. میتوانید از هوش مصنوعی برای ساختار فرآیند تأیید استفاده کنید، اما نمیتوانید خود تأیید را به هوش مصنوعی واگذار کنید - این یک تضاد منافع است.
احتیاط: اینکه هوش مصنوعی بگوید "مدل من را تایید و تایید کند" مانند وادار کردن دانش آموز به خواندن امتحان خود است. تأیید توسط یک فرد مستقل و صالح و از طریق مستندات انجام می شود. هوش مصنوعی فقط می تواند در تولید چک لیست و کد تست کمک کند.
نحوه استفاده از هوش مصنوعی در پرداخت بدهی و تأیید
1) خلاصه مفهوم و ترجمه به زبان تجاری:
نقش شما: دستیار آموزش اکچوئری. Solvency II را در 6 مورد به دستیار مدیر کل توضیح دهید: SCR، MCR، پاسخ فنی (بهترین برآورد + حاشیه ریسک)، نسبت پرداخت بدهی، فرمول استاندارد در مقابل مدل داخلی، ORSA. هر مورد را در یک جمله به زبان ساده بنویسید. اعداد درست نکنید؛ فقط مفاهیم را توضیح دهید
2) چک لیست تأیید:
من یک مدل رزرو را تحت Solvency II تأیید خواهم کرد. یک چک لیست اعتبار سنجی مدل به من بدهید: - مراحل تست پس زمینه - مفروضات برای تغییر برای تجزیه و تحلیل حساسیت - گزینه های معیارسنجی - سوالاتی که باید برای بررسی مستقل بپرسید اجازه دهید این یک چارچوب باشد. من تصمیم و ارزیابی خواهم کرد.
3) کد بک تست:
یک کد بک تست در پایتون بنویسید (با نظرات): ورودی: پاسخ پیش بینی شده برای هر دوره و متعاقباً مقدار دریافت شده. 1) پیش بینی - تعصب واقعی را برای هر دوره محاسبه کنید. 2) میانگین انحراف و جهت آن را گزارش کنید (آیا به طور مداوم کم/بالا است). 3) یک تست نشانه آماری ساده پیشنهاد کنید. من نتیجه را تفسیر می کنم. من داده ها را ارائه خواهم داد.
4) سناریوی نرخ پرداخت بدهی:
سهام من 320 میلیون است، SCR من 200 میلیون است. نسبت پرداخت بدهی من را محاسبه کنید. سپس، اگر SCR تحت تنش به 250M افزایش یابد، نسبت جدید را محاسبه کنید. در هر دو مورد، در مورد اینکه آیا نسبت کافی است (آستانه 100٪) نظر دهید. فقط از اعدادی که دادم استفاده کن
اعلان ضعیف / اعلان قوی
اعلان ضعیف:
سرمایه مورد نیاز من را محاسبه کنید و تأیید کنید که مدل من درست است.
دو خطا: بدون داده و بدون روش. همچنین، گفتن «تأیید» توسط هوش مصنوعی، تأیید را باطل میکند.
اعلان قدرتمند:
نقش شما: دستیار راستیآزمایی اکچوئری. وظیفه A: محاسبه نسبت پرداخت بدهی - سهام 320 میلیون، SCR 200 میلیون. نسبت را بیابید و آن را بر اساس آستانه 100% تفسیر کنید. وظیفه B: یک چک لیست و پیش نویس کد پشتیبان ارائه دهید تا به طور مستقل اعتبار این مدل رزرو را تأیید کند. توجه: شما مدل را تأیید نخواهید کرد. یک اکچوئر مستقل تأیید را انجام خواهد داد. شما فقط چارچوب، کد و سوالاتی را برای پرسیدن تولید می کنید. اعداد درست نکنید
سه کیف کوچک
مورد 1 - نرخ خوب با فرض ضعیف. به نظر می رسد که نرخ پرداخت بدهی یک شرکت 180 درصد بوده و مدیریت آن آرام شده است. بررسی مستقل نشان داد که نرخ با فرض نرخ بهره بسیار خوش بینانه و سناریوی فاجعه بار پایین محاسبه شده است. با فرضیات واقع بینانه، این نرخ به 115 درصد کاهش یافت. درس: شانس ها فقط به اندازه مفروضات زیربنایی آنها خوب است. هوش مصنوعی به سرعت تأثیر تغییر فرض را دوباره محاسبه کرد. یک اکچوئر مستقل این ارزیابی را انجام داد.
مورد 2 - انحراف سیستماتیک. پس آزمون یک مدل نشان داد که برای سه سال متوالی به طور متوسط 8 درصد از پیشبینی کمتری از این مدل برخوردار است. سالهای فردی «قابل قبول» به نظر میرسیدند، اما انحراف مداوم در همان جهت نشانهای از جانبداری بود. انتخاب عامل تکامل مدل اصلاح شده هوش مصنوعی کد پس آزمون و نمودار انحراف را تولید کرد. آکچوئر الگو را تفسیر کرد.
مورد 3 - تله برون سپاری تأیید صحت به هوش مصنوعی. یک دستیار به هوش مصنوعی گفته است که "تأیید کند که این مدل داخلی با Solvency II مطابقت دارد". هوش مصنوعی یک متن روان «در دسترس است» تولید کرد. اما هوش مصنوعی در واقع داده ها یا فرضیات مدل را بررسی نکرده بود. این یک تایید نما بود، نه تایید واقعی. وقتی اکچوئر مستقل وارد عمل شد، دو اشتباه فرضی جدی پیدا شد. درس: تأیید یک مسئولیت انسانی است. هوش مصنوعی نمی تواند آن را تصاحب کند.
اشتباهات رایج
- خواندن نسبت پرداخت بدهی بدون فرضیات. یک نسبت خوب ممکن است حاصل فرضیات ضعیف باشد. مفروضات زیر را زیر سوال ببرید.
- نگاهی به سالهای فردی و عدم تعصب سیستماتیک. انحراف پیوسته کوچک در یک جهت نشانه یک سوگیری جدی است.
- انجام تایید و تایید توسط AI. این تضاد منافع و تایید ظاهری است. تایید توسط انسان مستقل انجام می شود.
- اشتباه گرفتن بهترین حدس با حاشیه ریسک. این دو جزء مجزا هستند. حاشیه ریسک یک بافر عدم قطعیت است و در پیش بینی لحاظ نمی شود.
- استفاده از خروجی هوش مصنوعی بهگونهای که گویی واقعی است، نه به عنوان یک مدل معتبر. هوش مصنوعی نیز یک مدل است. باید تحت آزمون پس آزمون، حساسیت و کنترل مستقل قرار گیرد.
به طور خلاصه
Solvency II انعطاف پذیری مالی شرکت های بیمه را تنظیم می کند. سه رکن آن الزامات کمی، حکمرانی و شفافیت است. SCR سرمایه ای است برای پوشش ضرر یک سال با اطمینان 99.5 درصد، MCR حداقل مطلق است. ذخیره فنی از بهترین برآورد و حاشیه ریسک تشکیل شده است. اعتبار سنجی مدل - آزمون پس آزمون، احساسات، معیار، بررسی مستقل - رشته ای است که هر مدل، از جمله هوش مصنوعی، قبل از اینکه بتوان به آن اعتماد کرد، باید از آن عبور کند. هوش مصنوعی خلاصه های مفهومی، کدها و چک لیست ها را تولید می کند. اما مسئولیت رقم سرمایه بر عهده اکچوئری منصوب و مدیریت است، تأیید متعلق به انسان مستقل است و گفتن «تأیید» توسط هوش مصنوعی جایگزینی برای تأیید واقعی نیست.
وظیفه کاربردی
یک سناریوی نسبت پرداخت بدهی با ارقام ناشناس (صاحب سهام و SCR) تنظیم کنید. از هوش مصنوعی بخواهید (الف) نرخ را محاسبه کند و آن را مجدداً تحت فشار محاسبه کند، (ب) یک چک لیست اعتبار سنجی و پیش نویس کد آزمون بک تست برای یک مدل رزرو تهیه کند. نسبت را به صورت دستی بررسی کنید. سپس آگاهانه از هوش مصنوعی بخواهید «مدل من را تأیید کند» و پاسخ آن را به طور انتقادی ارزیابی کند: در واقع چه چیزی را کنترل کرد، چه چیزی را کنترل نکرد؟
چک لیست
- [ ] آیا نسبت پرداخت بدهی را خواندم که مفروضات اساسی را زیر سؤال می برد؟
- [ ] آیا من به دنبال سوگیری سیستماتیک و همچنین سالهای فردی در پس آزمون بوده ام؟
- [ ] آیا تأیید را به یک انسان مستقل و شایسته واگذار کردم یا آن را به هوش مصنوعی واگذار نکردم؟
- [ ] آیا بهترین برآورد و حاشیه ریسک را به درستی تخصیص داده ام؟
- [ ] آیا خروجی هوش مصنوعی را به عنوان مدلی در نظر گرفته ام که نیاز به اعتبارسنجی دارد؟
- [ ] آیا گفته ام که مسئولیت نهایی رقم سرمایه بر عهده اکچوئری منصوب است؟