Добивки:
- Способност да се сумираат и толкуваат трите столба на солвентност II, SCR/MCR (потребен капитал) и концепти за техничко обезбедување со поддршка на вештачка интелигенција
- Способност за конфигурирање на валидација на модел, назад тестирање, анализа на чувствителност и чекори за независен преглед со вештачка интелигенција
- Способност да се разбере дека самата вештачка интелигенција е модел кој треба да се потврди и дека конечната одговорност за капиталната сметка останува на назначениот актуар и раководството.
Осигурителна компанија дава ветувања кои опфаќаат децении со секоја полиса што ја продава. За да ги одржи овие ветувања, таа не само што мора да одвои доволно резерви туку и да одржува доволно капитал против лоши сценарија. Капиталот е тампон на компанијата што апсорбира неочекувани загуби, мерка за нејзината финансиска издржливост. Рамката што ја регулира оваа издржливост во Европа и во голема мера во Турција е Солвентност II. Во оваа единица, ќе ја покриеме логиката на солвентност II, потребен капитал (SCR/MCR) и валидација на моделот, една од најзрелите дисциплини на актуарството; Ќе видиме како да се користи вештачката интелигенција на ова поле - и зошто самата вештачка интелигенција е модел што треба да се потврди.
Да ве потсетиме од почеток: пресметката на адекватноста на капиталот одредува дали една компанија ќе опстане или не; Довербата на регулаторот, агенциите за кредитен рејтинг и осигурениците зависи од тоа. Во оваа област, вештачката интелигенција произведува кратки, шифри и нацрти; но, крајната одговорност за бројката на капитал е на назначениот актуар и менаџментот, и секој модел - вклучително и вештачка интелигенција - мора да биде подложен на независна верификација.
Трите столба на солвентност II
Солвентноста II е изградена на три „столбови“. Колона 1 — Квантитативни барања: дефинира како ќе се пресметуваат техничките резерви и капиталните барања. Тука има два прагови. SCR (Solvency Capital Requirement): Тоа е капиталот што компанијата мора да го задржи за да ги исполни своите обврски во рок од една година на ниво на доверба од 99,5 проценти, дури и во лошо сценарио кое ќе се случи приближно еднаш во 200 години. MCR (Minimum Capital Requirement) е апсолутна долна граница под која лиценцата ќе биде во опасност. Столб 2 - Управување и управување со ризик: опфаќа внатрешна контрола, систем за управување со ризик и сопствена проценка на ризик (ORSA). Столб 3 - Транспарентност и известување: обврски за обелоденување на јавноста и на регулаторот.
SCR може да се пресмета на два начина. Стандардна формула: со готови модули за ризик и параметри дефинирани од регулаторот. Внатрешен модел: развиен сопствен модел на компанијата, одобрен од регулаторот (обично базиран на Монте Карло). Внатрешните модели се попрецизни, но бараат многу пооптоварен процес на верификација и валидација. Регулаторниот орган во Турција е SEDDK (Агенција за регулирање и супервизија на осигурување и приватни пензиски фондови) и законодавството постепено се приближува кон принципите Solvency II.
Следната табела ги сумира клучните концепти:
концепт
Значење
критична точка
Технички одговор
Сегашна вредност на обврските
Најдобра претпоставка + маржа на ризик
SCR
Капитал за загуба од 1 година со доверба од 99,5%.
Главен критериум за квалификација
MCR
Апсолутен минимален капитал
Шест = ризик од лиценца
ОРСА
Сопствена проценка на ризикот на компанијата
Столб 2, одговорност за управување
Сооднос на солвентност
Капитал / SCR
Над 100% = доволно
Технички одговор: најдобра проценка и маржа на ризик
Во Солвентност II, техничката резерва се состои од два дела. Најдобра проценка: очекуваната вредност на сите идни парични текови, пондерирана според веројатноста и дисконтирана - непристрасна проценка која не е ниту конзервативна ниту оптимистичка. Маржа на ризик: дополнителниот тампон што ќе го бара друга компанија ако ја наследи неизвесноста; додадена на вашата најдобра претпоставка. Оваа разлика директно се поврзува со пресметката на додатокот во единица 3: на најдобрата проценка што ја наоѓате со скалата на синџирот или BF се додава маргина на ризик што произлегува од неизвесноста што ја мерите со Mack/bootstrap. ВИ помага да се објаснат овие компоненти и да се генерира сметководствената шифра.
Совет: Не читајте сам број како „Стапка на солвентност 160 проценти“. Прашајте со какви претпоставки (камата, смртност, катастрофално сценарио) се пресметува оваа стапка и на колку стрес се заснова; Соодносот што изгледа добро може да биде производ на лоши претпоставки.
Проверка на моделот: Секој модел вклучувајќи вештачка интелигенција е потврден
Една од најзрелите дисциплини на актуарството е валидацијата на моделот. На ниту еден модел – ниту GLM, ниту Монте Карло, ниту алатка за вештачка интелигенција – не може да му се верува без валидација. Верификацијата се состои од неколку компоненти. Повторно тестирање: споредување на претходните предвидувања на моделот со реалните резултати; Ако моделот постојано потценува или преценува (пристрасност), постои проблем. Анализа на чувствителност: менување на влезните претпоставки и гледање колку се менува излезот; Премногу чувствителен модел е кревок. Бенчмаркинг: споредување на резултатот со алтернативен метод или податоци од индустријата. Независен преглед: ревизија од квалификуван актуар различен од лицето кое го изградило моделот. Солвентност II експлицитно повикува на оваа независност.
Овде има критична точка: самата вештачка интелигенција е модел и мора да биде потврдена. Кодот, пресметката или сугестијата што ја произведува јазичниот модел мора да биде подложен на заднинско тестирање, чувство и независна проверка, исто како и GLM. Покрај тоа, начинот на кој вештачката интелигенција произведува одговор честопати не е транспарентен (црна кутија); Ова бара попрецизно ракување во однос на верификацијата. Можете да користите вештачка интелигенција за да го структурирате процесот на верификација, но не можете да ја делегирате самата верификација на вештачката интелигенција - тоа би било конфликт на интереси.
Внимание: Да се натера вештачката интелигенција да каже „потврди и потврди го мојот модел“ е исто како да го натераш студентот да го прочита својот испит. Проверката ја врши независно и компетентно лице, преку документација. Вештачката интелигенција може да помогне само во генерирање списоци за проверка и код за тестирање.
Како да се користи вештачката интелигенција во солвентност и верификација
1) Резиме на концептот и превод на деловен јазик:
Вашата улога: асистент за обука за актуар. Објаснете му Solvency II на помошник генерален менаџер во 6 ставки: SCR, MCR, технички одговор (најдобра проценка + маржа на ризик), коефициент на солвентност, стандардна формула наспроти внатрешен модел, ORSA. Напишете ја секоја ставка во една реченица, на обичен јазик. Не правете бројки; само објаснете ги концептите.
2) Список за проверка за верификација:
Ќе потврдам модел на резервација според Солвентност II. Дајте ми листа за проверка на валидација на моделот: - Чекори за заднинско тестирање - Претпоставки што треба да се променат за анализа на чувствителност - Опции за споредување - Прашања што треба да се постават за независен преглед Нека ова е рамка; Јас ќе ја донесам одлуката и проценката.
3) Код за заден тест:
Напишете код за заднинско тестирање во Python (со коментари): Влез: предвиден одговор за секој период и последователна реализирана вредност. 1) Прогноза - пресметајте ја вистинската пристрасност за секој период. 2) Пријавете го просечното отстапување и неговата насока (дали е постојано ниско/високо). 3) Предложете едноставен тест за статистички знаци. Јас ќе го протолкувам резултатот; Ќе ги дадам податоците.
4) Сценарио за стапка на солвентност:
Мојот капитал е 320 милиони, мојот SCR е 200 милиони. Пресметајте го мојот коефициент на солвентност. Потоа, ако SCR се зголеми на 250M под стрес, пресметајте го новиот сооднос. Во двата случаи, коментирајте дали соодносот е доволен (100% праг). Само користете ги броевите што ги дадов.
Слаб промпт / Силен промпт
Слаба навестување:
Пресметајте го мојот потребен капитал и потврдете дека мојот модел е точен.
Две грешки: нема податоци и без метод; Исто така, правењето на вештачката интелигенција да каже „потврди“ ја поништува верификацијата.
Моќен потсетник:
Вашата улога: асистент за актуарска верификација. Задача А: Пресметка на коефициентот на солвентност — капитал 320 милиони, SCR 200 милиони; Најдете го соодносот и протолкувајте го врз основа на прагот од 100%. Задача Б: Обезбедете листа за проверка и нацрт-код за назад тест за независно да го потврдите овој модел на резервација. Забелешка: нема да го потврдите моделот; Независен актуар ќе ја изврши верификацијата. Вие само произведувате рамка, код и прашања што треба да ги поставите. Не измислувајте бројки.
три мини футроли
Случај 1 - Добра стапка со слаба претпоставка. Стапката на солвентност на една компанија се чинеше дека е 180 проценти и менаџментот беше опуштен. Независниот преглед покажа дека стапката е пресметана со претпоставка за многу оптимистичка каматна стапка и ниско катастрофално сценарио; Со реални претпоставки стапката падна на 115 отсто. Поука: шансите се исто толку добри како и претпоставките што се во основата на нив. Вештачката интелигенција брзо го рекалкулираше влијанието на промената на претпоставката; Независен актуар ја направи проценката.
Случај 2 - Систематско отстапување. Повторното тестирање на моделот покажа дека тој не ја предвидува одредбата во просек за 8 проценти три последователни години. Поединечните години изгледаа „прифатливо“, но постојаното отстапување во иста насока беше знак на пристрасност. Поправен избор на фактор на еволуција на моделот. Вештачката интелигенција го произведе заден код и графикон за отстапување; Актуарот ја толкуваше шемата.
Случај 3 - Замката на аутсорсинг верификација на ВИ. Асистентот и рекол на вештачката интелигенција да „потврди дали овој внатрешен модел е усогласен со Solvency II“; Вештачката интелигенција произведе течен текст „достапно е“. Но, вештачката интелигенција всушност не ги прегледала податоците или претпоставките на моделот; Ова беше фасадна потврда, а не вистинска потврда. Кога се вклучи независниот актуар, беа откриени две сериозни грешки во претпоставката. Лекција: верификацијата е човечка одговорност; ВИ не може да го преземе.
Вообичаени грешки
- Читање на коефициентот на солвентност без претпоставки. Добриот сооднос може да биде производ на лоши претпоставки; Преиспитајте ги претпоставките подолу.
- Гледајќи ги поединечните години и недостасува систематска пристрасност. Постојаното мало отстапување во иста насока е знак на сериозна пристрасност.
- По извршената проверка и одобрена од ВИ. Ова е одобрување за конфликт на интереси и изглед; Верификацијата ја врши независен човек.
- Збунувачки најдобра претпоставка со маргина на ризик. Двете се посебни компоненти; Маржата на ризик е тампон на несигурност и не е вклучена во прогнозата.
- Користење на излез на вештачка интелигенција како да е реален, а не како невалиден модел. ВИ е исто така модел; мора да биде подложен на назад тестирање, чувствителност и независна контрола.
Сумирано
Солвентност II ја регулира финансиската отпорност на осигурителните компании; Нејзините три столба се квантитативните барања, управувањето и транспарентноста. SCR е капитал за покривање на годишна загуба со 99,5 проценти доверба, MCR е апсолутен минимум; Техничката резерва се состои од најдобра проценка и маржа на ризик. Потврдувањето на моделот - заднинско тестирање, расположение, бенчмаркинг, независен преглед - е дисциплина низ која мора да помине секој модел, вклучувајќи ја и вештачката интелигенција, пред да може да му се верува. Вештачката интелигенција произведува концепти, кодови и списоци за проверка; Но, одговорноста за бројката на капитал е на назначениот актуар и раководството, верификацијата му припаѓа на независниот човек, а ако вештачката интелигенција вели „одобрува“ не е замена за вистинската верификација.
Задача за апликација
Поставете сценарио за коефициент на солвентност со анонимни бројки (капитал и SCR). Побарајте од вештачката интелигенција (а) да ја пресмета стапката и повторно да ја пресмета под стрес, (б) да произведе листа за проверка за валидација и нацрт-код за назад тест за модел на резервација. Потврдете го соодносот рачно. Потоа свесно побарајте од вештачката интелигенција да „го потврди мојот модел“ и критички да го оцени неговиот одговор: што всушност контролираше, што не контролираше?
листа за проверка
- [ ] Дали го прочитав односот на солвентност доведувајќи ги во прашање основните претпоставки?
- [ ] Дали барав систематска пристрасност, како и поединечни години во задниот тест?
- [ ] Дали верификацијата ја оставив на независен и компетентен човек или не ја делегирав на вештачката интелигенција?
- [ ] Дали правилно ја распределив најдобрата проценка и маржата на ризик?
- [ ] Дали го третирав излезот на вештачката интелигенција како модел што треба да се потврди?
- [ ] Дали сум тврдел дека конечната одговорност за бројката од капиталот ја има назначениот актуар?