Прибыль:
- Способность обобщать и интерпретировать три основных принципа Solvency II, SCR/MCR (требования к капиталу) и концепции технического обеспечения при поддержке искусственного интеллекта.
- Возможность настройки проверки модели, бэктестинга, анализа чувствительности и независимых проверок с помощью искусственного интеллекта.
- Способность понимать, что искусственный интеллект сам по себе является моделью, которую необходимо проверить, и что окончательная ответственность за счет операций с капиталом остается за назначенным актуарием и руководством.
Страховая компания дает обещания, рассчитанные на десятилетия, с каждым продаваемым полисом. Чтобы сдержать эти обещания, оно должно не только выделить достаточные резервы, но и сохранить достаточный капитал на случай плохих сценариев. Капитал — это буфер компании, который поглощает непредвиденные убытки, мера ее финансовой устойчивости. Основой, регулирующей эту устойчивость в Европе и в основном в Турции, является Solvency II. В этом модуле мы рассмотрим логику Solvency II, требования к капиталу (SCR/MCR) и проверку модели, одну из наиболее зрелых дисциплин актуарной деятельности; Мы увидим, как использовать ИИ в этой области и почему ИИ сам по себе является моделью, которую необходимо проверять.
Напомним с самого начала: расчет достаточности капитала определяет, выживет компания или нет; От этого зависит доверие регулятора, рейтинговых агентств и страхователей. В этой области ИИ создает сводки, кодексы и проекты; но конечная ответственность за величину капитала лежит на назначенном актуарии и руководстве, и каждая модель, включая ИИ, должна пройти независимую проверку.
Три столпа платежеспособности II
Solvency II построен на трех «столпах». Столбец 1 — Количественные требования: определяет, как будут рассчитываться технические резервы и требования к капиталу. Здесь есть два порога. SCR (требование к капиталу платежеспособности): это капитал, который компания должна сохранить, чтобы выполнить свои обязательства в течение года с уровнем достоверности 99,5 процентов, даже при плохом сценарии, который произойдет примерно раз в 200 лет. MCR (минимальные требования к капиталу) — это абсолютный нижний предел, ниже которого лицензия окажется под угрозой. Компонент 2 — Управление и управление рисками: охватывает внутренний контроль, систему управления рисками и собственную оценку рисков (ORSA). Компонент 3 — Прозрачность и отчетность: обязательства по раскрытию информации перед общественностью и регулирующим органом.
SCR можно рассчитать двумя способами. Стандартная формула: с готовыми модулями рисков и параметрами, определяемыми регулятором. Внутренняя модель: собственная разработанная компанией модель, одобренная регулирующими органами (обычно основанная на методе Монте-Карло). Внутренние модели более точны, но требуют гораздо более обременительного процесса проверки и проверки. Регулирующим органом в Турции является SEDDK (Агентство по регулированию и надзору в области страхования и частных пенсий), и законодательство постепенно приближается к принципам Solvency II.
В следующей таблице обобщены ключевые понятия:
концепция
Значение
критическая точка
Технический ответ
Текущая стоимость обязательств
Наилучшее предположение + маржа риска
СКР
Убыточный капитал на 1 год с достоверностью 99,5 %
Основной квалификационный критерий
МКР
Абсолютный минимальный капитал
Шесть = лицензионный риск
ОРСА
Собственная оценка рисков компании
Столп 2. Ответственность руководства.
Коэффициент платежеспособности
Акционерный капитал / SCR
Выше 100% = достаточно
Технический ответ: наилучшая оценка и маржа риска
В Solvency II техническое обеспечение состоит из двух частей. Наилучшая оценка: ожидаемая стоимость всех будущих денежных потоков, взвешенная с учетом вероятности и дисконтированная – несмещенная оценка, которая не является ни консервативной, ни оптимистичной. Маржа риска: дополнительный буфер, который потребует другая компания, если она унаследует неопределенность; добавлено к вашему лучшему предположению. Это различие напрямую связано с расчетом допусков в модуле 3: к наилучшей оценке, которую вы получаете с помощью цепной лестницы или BF, добавляется маржа риска, полученная из неопределенности, которую вы измеряете с помощью Mack/bootstrap. ИИ помогает объяснить эти компоненты и сгенерировать учетный код.
Совет: не читайте число вроде «Уровень платежеспособности 160 процентов» само по себе. Спросите, на основе каких предположений (проценты, смертность, катастрофический сценарий) рассчитывается эта ставка и на каком уровне стресса она основана; Коэффициент, который выглядит хорошо, может быть результатом плохих предположений.
Проверка модели: проверяется каждая модель, включая ИИ.
Одной из наиболее зрелых дисциплин актуарной деятельности является проверка моделей. Ни одной модели — ни GLM, ни Монте-Карло, ни инструменту искусственного интеллекта — нельзя доверять без проверки. Проверка состоит из нескольких компонентов. Бэктестирование: сравнение прошлых прогнозов модели с фактическими результатами; Если модель постоянно недооценивает или переоценивает (предвзятость), возникает проблема. Анализ чувствительности: изменение исходных предположений и наблюдение за тем, насколько изменяются выходные данные; Чрезмерно чувствительная модель хрупка. Бенчмаркинг: сравнение результата с альтернативным методом или отраслевыми данными. Независимая проверка: проверка, проводимая квалифицированным актуарием, не являющимся лицом, создавшим модель. Solvency II прямо призывает к такой независимости.
Здесь есть критический момент: ИИ сам по себе является моделью и должен быть проверен. Код, расчет или предложение, создаваемое языковой моделью, должны пройти бэктестинг, оценку и независимую проверку, как и GLM. Более того, то, как ИИ выдает ответ, зачастую непрозрачно (черный ящик); Это требует более тщательного подхода к проверке. Вы можете использовать ИИ для структурирования процесса проверки, но вы не можете делегировать саму проверку ИИ — это будет конфликт интересов.
Внимание: заставить ИИ сказать «подтвердить и подтвердить мою модель» — это все равно, что заставить студента прочитать свой собственный экзамен. Проверка осуществляется независимым и компетентным лицом посредством документации. ИИ может только помочь в создании контрольных списков и тестового кода.
Как использовать ИИ в платежеспособности и проверке
1) Краткое изложение концепции и перевод на деловой язык:
Ваша роль: ассистент по актуарному обучению. Объясните Solvency II помощнику генерального директора по 6 пунктам: SCR, MCR, технический ответ (наилучшая оценка + маржа риска), коэффициент платежеспособности, стандартная формула и внутренняя модель, ORSA. Напишите каждый пункт в одном предложении простым языком. Не придумывайте цифры; просто объясните понятия.
2) Контрольный список проверки:
Я проверю модель резервирования в рамках Solvency II. Дайте мне контрольный список для проверки модели: - Этапы бэктестинга - Допущения, которые следует изменить для анализа чувствительности - Варианты сравнительного анализа - Вопросы, которые следует задать для независимой проверки Пусть это будет основой; Я приму решение и оценку.
3) Код бэктеста:
Напишите код бэктестинга на Python (с комментариями): Входные данные: прогнозируемый ответ для каждого периода и последующее реализованное значение. 1) Прогноз – рассчитываем фактическое смещение за каждый период. 2) Сообщите среднее отклонение и его направление (постоянно ли оно низкое/высокое). 3) Предложите простой статистический тест знаков. Я интерпретирую результат; Данные предоставлю.
4) Сценарий уровня платежеспособности:
Мой капитал составляет 320 миллионов, мой SCR — 200 миллионов. Рассчитайте мой коэффициент платежеспособности. Затем, если SCR под нагрузкой увеличивается до 250M, рассчитайте новое соотношение. В обоих случаях прокомментируйте, является ли соотношение достаточным (порог 100 %). Просто используйте цифры, которые я дал.
Слабая подсказка / Сильная подсказка
Слабая подсказка:
Рассчитайте мои требования к капиталу и убедитесь, что моя модель верна.
Две ошибки: нет данных и нет метода; Кроме того, если заставить ИИ сказать «подтвердить», проверка станет недействительной.
Мощная подсказка:
Ваша роль: помощник по актуарной проверке. Задача А: расчет коэффициента платежеспособности — собственный капитал 320 миллионов, 200 миллионов сингапурских рупий; найдите соотношение и интерпретируйте его на основе порогового значения 100%. Задача B. Предоставьте контрольный список и проект кода обратного тестирования для независимой проверки этой модели бронирования. Примечание. Вы не будете проверять модель; Независимый актуарий проведет проверку. Вы просто создаете структуру, код и задаете вопросы. Не придумывайте цифры.
три мини-кейса
Случай 1 — Хорошая ставка при слабом допущении. Уровень платежеспособности одной компании составил 180 процентов, и руководство было расслаблено. Независимый обзор показал, что ставка была рассчитана с учетом очень оптимистичной процентной ставки и низкого катастрофического сценария; При реалистичных предположениях этот показатель упал до 115 процентов. Урок: шансы настолько хороши, насколько хороши предположения, лежащие в их основе. ИИ быстро пересчитал влияние изменения предположения; Эту оценку дал независимый актуарий.
Случай 2. Систематическое отклонение. Тестирование модели показало, что она занижала резервы в среднем на 8 процентов в течение трех лет подряд. Отдельные годы казались «приемлемыми», но постоянное отклонение в одном и том же направлении было признаком предвзятости. Исправлен выбор коэффициента эволюции модели. ИИ создал код бэктеста и график отклонений; Актуарий интерпретировал закономерность.
Случай 3. Ловушка передачи проверки ИИ. Помощник сказал ИИ «подтвердить, соответствует ли эта внутренняя модель Solvency II»; ИИ выдал беглый текст «доступно». Но на самом деле ИИ не проверял данные или предположения модели; Это было внешнее подтверждение, а не фактическое подтверждение. Когда вмешался независимый актуарий, были обнаружены две серьезные ошибки в предположениях. Урок: проверка – это ответственность человека; ИИ не может взять на себя управление.
Распространенные ошибки
- Чтение коэффициента платежеспособности без допущений. Хорошее соотношение может быть результатом плохих предположений; Подвергните сомнению приведенные ниже предположения.
- Глядя на отдельные годы и не замечая систематической предвзятости. Постоянно небольшое отклонение в одном и том же направлении является признаком серьезной предвзятости.
- Проведение проверки и одобрение AI. Это конфликт интересов и одобрение внешнего вида; Проверка осуществляется независимым человеком.
- Путаница наилучшего предположения с маржой риска. Это два отдельных компонента; Маржа риска представляет собой буфер неопределенности и не включается в прогноз.
- Использование результатов ИИ, как если бы они были реальными, а не как непроверенная модель. ИИ также является моделью; должны пройти бэктестинг, чувствительность и независимый контроль.
В итоге
Solvency II регулирует финансовую устойчивость страховых компаний; Его тремя столпами являются количественные требования, управление и прозрачность. SCR — капитал, способный покрыть годовой убыток с вероятностью 99,5 процента, MCR — абсолютный минимум; Техническое обеспечение состоит из наилучшей оценки и маржи риска. Проверка модели — тестирование на исторических данных, оценка мнений, сравнительный анализ, независимая оценка — это дисциплина, которую должна пройти каждая модель, включая ИИ, прежде чем ей можно будет доверять. ИИ создает концептуальные описания, коды и контрольные списки; Но ответственность за капитальную цифру лежит на назначенном актуарии и руководстве, проверка принадлежит независимому человеку, и фраза ИИ «одобрить» не заменяет фактическую проверку.
Задача приложения
Настройте сценарий коэффициента платежеспособности с анонимными цифрами (собственный капитал и SCR). Попросите ИИ (а) рассчитать ставку и пересчитать ее в стрессовой ситуации, (б) создать контрольный список проверки и черновик кода бэктеста для модели резервирования. Проверьте соотношение вручную. Затем сознательно попросите ИИ «проверить мою модель» и критически оцените его реакцию: что он на самом деле контролировал, а что не контролировал?
контрольный список
- [ ] Прочитал ли я коэффициент платежеспособности, ставящий под сомнение лежащие в его основе предположения?
- [ ] Исследовал ли я систематическую погрешность, а также отдельные годы в ретроспективном тестировании?
- [ ] Поручил ли я проверку независимому и компетентному человеку или не делегировал ее ИИ?
- [ ] Правильно ли я распределил наилучшую оценку и маржу риска?
- [ ] Рассматривал ли я результаты ИИ как модель, которую необходимо проверить?
- [ ] Утверждал ли я, что окончательная ответственность за величину капитала лежит на назначенном актуарии?