Ieguvumi:
- Spēja apkopot un interpretēt trīs Maksātspējas II pīlārus, SCR/MCR (kapitāla prasību) un tehnisko nodrošinājumu jēdzienus ar mākslīgā intelekta atbalstu
- Spēja konfigurēt modeļa validāciju, atpakaļpārbaudi, jutīguma analīzi un neatkarīgas pārskatīšanas darbības ar mākslīgo intelektu
- Spēja saprast, ka mākslīgais intelekts pats par sevi ir modelis, kas ir jāpārbauda, un ka galīgā atbildība par kapitāla kontu paliek ieceltajam aktuāram un vadībai.
Apdrošināšanas sabiedrība sola gadu desmitiem ar katru pārdoto polisi. Lai šos solījumus pildītu, tai ir ne tikai jāpiešķir pietiekami uzkrājumi, bet arī jāsaglabā pietiekams kapitāls pret sliktiem scenārijiem. Kapitāls ir uzņēmuma buferis, kas sedz negaidītus zaudējumus, tā finansiālās noturības mēraukla. Ietvars, kas regulē šo noturību Eiropā un galvenokārt Turcijā, ir Maksātspēja II. Šajā nodaļā mēs apskatīsim Maksātspējas II loģiku, kapitāla prasību (SCR/MCR) un modeļa validāciju, kas ir viena no visnobriedušākajām aktuāra disciplīnām; Mēs redzēsim, kā izmantot AI šajā jomā — un kāpēc AI pati par sevi ir modelis, kas ir jāvalidē.
Atgādināsim no sākuma: kapitāla pietiekamības aprēķins nosaka, vai uzņēmums izdzīvos vai nē; No tā ir atkarīga regulatora, kredītreitingu aģentūru un apdrošinājuma ņēmēju uzticība. Šajā jomā mākslīgais intelekts veido īsas īsziņas, kodus un melnrakstus; bet galīgā atbildība par kapitāla apmēru ir ieceltajam aktuāram un vadībai, un katram modelim, tostarp AI, ir jāveic neatkarīga pārbaude.
Trīs Maksātspējas II pīlāri
Maksātspēja II ir balstīta uz trim "pīlāriem". 1. aile — Kvantitatīvās prasības: nosaka, kā tiks aprēķinātas tehniskās rezerves un kapitāla prasības. Šeit ir divi sliekšņi. SCR (maksātspējas kapitāla prasība): tas ir kapitāls, kas uzņēmumam ir jāsaglabā, lai gada laikā izpildītu savas saistības ar 99,5 procentu ticamības līmeni, pat slikta scenārija gadījumā, kas notiks aptuveni reizi 200 gados. MCR (minimālā kapitāla prasība) ir absolūtā zemākā robeža, zem kuras licence būs apdraudēta. 2. pīlārs — pārvaldība un riska pārvaldība: aptver iekšējo kontroli, riska pārvaldības sistēmu un pašu riska novērtējumu (ORSA). 3. pīlārs. Pārredzamība un ziņošana: pienākums atklāt informāciju sabiedrībai un regulatoram.
SCR var aprēķināt divos veidos. Standarta formula: ar gataviem riska moduļiem un regulatora definētiem parametriem. Iekšējais modelis: paša uzņēmuma izstrādāts, regulatora apstiprināts modelis (parasti balstās uz Montekarlo). Iekšējie modeļi ir precīzāki, taču tiem ir nepieciešams daudz apgrūtinošāks pārbaudes un apstiprināšanas process. Tirkijā regulējošā iestāde ir SEDDK (Apdrošināšanas un privāto pensiju regulēšanas un uzraudzības aģentūra), un tiesību akti pakāpeniski tuvinās Maksātspējas II principiem.
Šajā tabulā ir apkopoti galvenie jēdzieni:
koncepcija
Nozīme
kritiskais punkts
Tehniskā atbilde
Saistību pašreizējā vērtība
Labākais minējums + riska rezerve
SCR
1 gada zaudējumu kapitāls ar 99,5% pārliecību
Galvenais kvalifikācijas kritērijs
MCR
Absolūtais minimālais kapitāls
Seši = licences risks
ORSA
Uzņēmuma paša riska novērtējums
2. pīlārs, vadības atbildība
Maksātspējas koeficients
Akciju kapitāls / SCR
Virs 100% = pietiekami
Tehniskā atbilde: labākā aplēse un riska rezerve
Maksātspējas II tehniskās rezerves sastāv no divām daļām. Labākā aplēse: visu nākotnes naudas plūsmu paredzamā vērtība, ar varbūtību svērta un diskontēta — objektīvs novērtējums, kas nav ne konservatīvs, ne optimistisks. Riska rezerve: papildu buferis, ko pieprasīs cits uzņēmums, ja tas pārmantos nenoteiktību; pievienots jūsu labākajam minējumam. Šī atšķirība ir tieši saistīta ar pielaides aprēķinu 3. vienībā: vislabākajam aprēķiniem, ko atrodat ar ķēdes kāpnēm vai BF, tiek pievienota riska rezerve, kas iegūta no nenoteiktības, ko mērat ar Mack/bootstrap. AI palīdz izskaidrot šos komponentus un ģenerēt grāmatvedības kodu.
Padoms. Neizlasiet tādus skaitļus kā "Maksātspējas rādītājs 160 procenti" atsevišķi. Jautājiet, pēc kādiem pieņēmumiem (procenti, mirstība, katastrofas scenārijs) šī likme tiek aprēķināta un uz cik liela stresa tā ir balstīta; Attiecība, kas izskatās labi, var būt sliktu pieņēmumu rezultāts.
Modeļa pārbaude: katrs modelis, ieskaitot AI, ir verificēts
Viena no nobriedušākajām aktuāra disciplīnām ir modeļu apstiprināšana. Nevienam modelim — ne GLM, ne Monte Carlo, ne AI rīkam — nevar uzticēties bez apstiprināšanas. Verifikācija sastāv no vairākiem komponentiem. Atpakaļpārbaude: modeļa pagātnes prognožu salīdzināšana ar faktiskajiem rezultātiem; Ja modelis pastāvīgi novērtē par zemu vai pārāk augstu (neobjektivitāti), pastāv problēma. Jutīguma analīze: mainīt ievades pieņēmumus un redzēt, cik daudz izvades izmaiņas; Pārāk jutīgs modelis ir trausls. Salīdzinošā novērtēšana: rezultāta salīdzināšana ar alternatīvu metodi vai nozares datiem. Neatkarīga pārbaude: audits, ko veic kvalificēts aktuārs, nevis persona, kas uzbūvēja modeli. Maksātspēja II nepārprotami aicina nodrošināt šo neatkarību.
Šeit ir kritisks punkts: AI pati par sevi ir modelis, un tas ir jāapstiprina. Kods, aprēķins vai ieteikums, ko rada valodas modelis, ir jāiziet atpakaļpārbaudē, noskaņojumā un neatkarīgā pārskatīšanā, tāpat kā GLM. Turklāt tas, kā AI sniedz atbildi, bieži vien nav caurspīdīgs (melnā kaste); Tas prasa rūpīgāk ar to rīkoties attiecībā uz verifikāciju. Varat izmantot AI, lai strukturētu verifikācijas procesu, taču jūs nevarat deleģēt pašu verifikāciju AI — tas būtu interešu konflikts.
Uzmanību: likt AI teikt “apstiprināt un apstiprināt manu modeli” ir tas pats, kas likt skolēnam nolasīt savu eksāmenu. Pārbaudi veic neatkarīga un kompetenta persona, izmantojot dokumentāciju. AI var palīdzēt tikai izveidot kontrolsarakstus un testa kodu.
Kā izmantot AI maksātspējā un pārbaudē
1) Koncepcijas kopsavilkums un tulkojums biznesa valodā:
Jūsu loma: aktuāra apmācības palīgs. Izskaidrojiet “Maksātspēja II” ģenerāldirektora asistentam 6 pozīcijās: SCR, MCR, tehniskā atbilde (labākā aplēse + riska rezerve), maksātspējas koeficients, standarta formula pret iekšējo modeli, ORSA. Uzrakstiet katru vienumu vienā teikumā vienkāršā valodā. Neizdomā skaitļus; vienkārši izskaidrojiet jēdzienus.
2) Verifikācijas kontrolsaraksts:
Es apstiprināšu rezervācijas modeli saskaņā ar Maksātspēja II. Sniedziet man modeļa validācijas kontrolsarakstu: - Atpakaļpārbaudes darbības; - Pieņēmumi, kas jāmaina jutīguma analīzei; - Salīdzinošās novērtēšanas iespējas; - Jautājumi, kas jāuzdod neatkarīgai pārskatīšanai. Lai tas būtu pamats; Es pieņemšu lēmumu un vērtējumu.
3) Atpakaļpārbaudes kods:
Uzrakstiet atpakaļpārbaudes kodu Python (ar komentāriem): Ievade: paredzamā atbilde katram periodam un pēc tam realizētā vērtība. 1) Prognoze - aprēķiniet faktisko novirzi katram periodam. 2) Norādiet vidējo novirzi un tās virzienu (vai tā ir nemainīgi zema/augsta). 3) Iesakiet vienkāršu statistisko zīmju testu. Es interpretēšu rezultātu; Es sniegšu datus.
4) Maksātspējas likmes scenārijs:
Mans pamatkapitāls ir 320 miljoni, mans SCR ir 200 miljoni. Aprēķiniet manu maksātspējas koeficientu. Pēc tam, ja stresa apstākļos SCR palielinās līdz 250 M, aprēķiniet jauno koeficientu. Abos gadījumos komentējiet, vai attiecība ir pietiekama (100% slieksnis). Vienkārši izmantojiet manis dotos skaitļus.
Vāja uzvedne / spēcīga uzvedne
Vāja uzvedne:
Aprēķiniet manu kapitāla prasību un apstipriniet, ka mans modelis ir pareizs.
Divas kļūdas: nav datu un nav metodes; Turklāt, liekot AI teikt “apstiprināt”, verifikāciju padara nederīgu.
Spēcīga uzvedne:
Jūsu loma: aktuārā verifikācijas asistents. Uzdevums A: Maksātspējas koeficienta aprēķins — pašu kapitāls 320M, SCR 200M; atrodiet attiecību un interpretējiet to, pamatojoties uz 100% slieksni.B uzdevums: nodrošiniet kontrolsarakstu un atpakaļpārbaudes koda uzmetumu, lai neatkarīgi apstiprinātu šo rezervēšanas modeli.Piezīme. Jūs nepārbaudīsit modeli; Neatkarīgs aktuārs veiks pārbaudi. Jūs vienkārši izveidojat sistēmu, kodu un jautājumus, kas jāuzdod. Neizdomā skaitļus.
trīs mini futrāļi
1. gadījums — laba likme ar vāju pieņēmumu. Viena uzņēmuma maksātspējas līmenis bija 180 procenti, un vadība tika atvieglota. Neatkarīgais pārskats parādīja, ka likme tika aprēķināta, pieņemot ļoti optimistisku procentu likmi un zemu katastrofas scenāriju; Ar reālistiskiem pieņēmumiem likme nokritās līdz 115 procentiem. Mācība: izredzes ir tik labas, cik ir to pamatā esošie pieņēmumi. AI ātri pārrēķināja pieņēmuma izmaiņu ietekmi; Novērtējumu veica neatkarīgs aktuārs.
2. gadījums — sistemātiska novirze. Modeļa atpakaļpārbaudē tika konstatēts, ka tas trīs gadus pēc kārtas ir par zemu paredzējis nodrošinājumu vidēji par 8 procentiem. Atsevišķi gadi šķita "pieņemami", bet konsekventa novirzīšanās tajā pašā virzienā bija neobjektivitātes pazīme. Koriģēta modeļa evolūcijas faktoru izvēle. AI izveidoja atpakaļpārbaudes kodu un novirzes grafiku; Aktuārs interpretēja modeli.
3. gadījums — AI verifikācijas ārpakalpojuma slazds. Asistents teica AI "apstiprināt, ka šis iekšējais modelis atbilst Maksātspējas II prasībām"; AI radīja tekošu tekstu “ir pieejams”. Bet AI faktiski nebija pārbaudījis modeļa datus vai pieņēmumus; Tas bija fasādes apstiprinājums, nevis faktisks apstiprinājums. Kad neatkarīgais aktuārs iesaistījās, tika konstatētas divas nopietnas pieņēmumu kļūdas. Nodarbība: pārbaude ir cilvēka pienākums; AI nevar to pārņemt.
Biežas kļūdas
- Maksātspējas koeficienta nolasīšana bez pieņēmumiem. Laba attiecība var būt sliktu pieņēmumu rezultāts; Apšaubiet tālāk minētos pieņēmumus.
- Aplūkojot atsevišķus gadus un trūkst sistemātiskas novirzes. Pastāvīgi neliela novirze tajā pašā virzienā liecina par nopietnu neobjektivitāti.
- Verifikācija ir veikta un apstiprināta AI. Tas ir interešu konflikts un izskata apstiprinājums; Pārbaudi veic neatkarīgs cilvēks.
- Jauc labāko minējumu ar riska rezervi. Abas ir atsevišķas sastāvdaļas; Riska rezerve ir nenoteiktības rezerve, un tā nav iekļauta prognozē.
- AI izvades izmantošana tā, it kā tā būtu īsta, nevis kā nevalidēts modelis. AI ir arī modelis; jāveic atpakaļpārbaude, jutīgums un neatkarīga kontrole.
Rezumējot
Maksātspēja II regulē apdrošināšanas sabiedrību finansiālo noturību; Tās trīs pīlāri ir kvantitatīvās prasības, pārvaldība un pārredzamība. SCR ir kapitāls, lai segtu gada zaudējumus ar 99,5 procentu pārliecību, MCR ir absolūtais minimums; Tehniskās rezerves sastāv no labākās aplēses un riska rezerves. Modeļa validācija — atpakaļpārbaude, noskaņojums, salīdzinošā novērtēšana, neatkarīga pārskatīšana — ir disciplīna, kas jāiziet katram modelim, tostarp AI, lai tam varētu uzticēties. AI izstrādā koncepcijas kopsavilkumus, kodu un kontrolsarakstus; Taču atbildība par kapitāla apmēru gulstas uz iecelto aktuāru un vadību, pārbaude ir neatkarīgam cilvēkam, un tas, ka AI saka "apstiprināt", nevar aizstāt faktisko verifikāciju.
Lietojumprogrammas uzdevums
Izveidojiet maksātspējas koeficienta scenāriju ar anonīmiem skaitļiem (pašu kapitāls un SCR). Lūdziet AI (a) aprēķināt likmi un pārrēķināt to stresa apstākļos, (b) sagatavot rezervācijas modeļa validācijas kontrolsarakstu un atpakaļpārbaudes koda projektu. Pārbaudiet attiecību manuāli. Pēc tam apzināti palūdziet AI “apstiprināt manu modeli” un kritiski izvērtēt tā reakciju: ko tas patiesībā kontrolēja, ko nekontrolēja?
kontrolsaraksts
- [ ] Vai es izlasīju maksātspējas koeficientu, apšaubot pamatā esošos pieņēmumus?
- [ ] Vai esmu meklējis sistemātisku neobjektivitāti, kā arī atsevišķus gadus atpakaļpārbaudē?
- [ ] Vai es atstāju verifikāciju neatkarīga un kompetenta cilvēka ziņā, vai arī es to nedeleģēju AI?
- [ ] Vai esmu pareizi piešķīris labāko aplēsi un riska rezervi?
- [ ] Vai esmu uzskatījis AI produkciju kā modeli, kas ir jāapstiprina?
- [ ] Vai esmu apgalvojis, ka galīgā atbildība par kapitāla apmēru gulstas uz iecelto aktuāru?