Dobički:
- Sposobnost povzemanja in interpretacije treh stebrov Solventnosti II, SCR/MCR (kapitalske zahteve) in konceptov tehničnih rezervacij s podporo umetne inteligence
- Zmožnost konfiguriranja validacije modela, testiranja za nazaj, analize občutljivosti in korakov neodvisnega pregleda z umetno inteligenco
- Sposobnost razumevanja, da je sama umetna inteligenca model, ki ga je treba preveriti, in da končno odgovornost za kapitalski račun nosijo imenovani aktuar in vodstvo.
Zavarovalnica z vsako polico, ki jo proda, daje obljube, ki trajajo desetletja. Da bi izpolnil te obljube, mora ne samo dodeliti zadostne rezervacije, ampak tudi vzdrževati zadosten kapital za primer slabih scenarijev. Kapital je blažilnik podjetja, ki absorbira nepričakovane izgube, kar je merilo njegove finančne odpornosti. Okvir, ki ureja to odpornost v Evropi in predvsem v Turčiji, je Solventnost II. V tej enoti bomo obravnavali logiko Solventnosti II, kapitalske zahteve (SCR/MCR) in validacijo modela, eno najbolj zrelih disciplin aktuarstva; Videli bomo, kako uporabiti AI na tem področju - in zakaj je AI model, ki ga je treba potrditi.
Naj spomnimo že na začetku: od izračuna kapitalske ustreznosti je odvisno, ali bo podjetje preživelo ali ne; Od tega je odvisno zaupanje regulatorja, bonitetnih agencij in zavarovancev. Na tem področju umetna inteligenca izdeluje povzetke, kode in osnutke; vendar je končna odgovornost za kapitalsko številko na imenovanem aktuarju in vodstvu, vsak model – vključno z umetno inteligenco – pa mora biti podvržen neodvisnemu preverjanju.
Trije stebri Solventnosti II
Solventnost II je zgrajena na treh "stebrih". Stolpec 1 – Kvantitativne zahteve: določa, kako bodo izračunane tehnične rezervacije in kapitalske zahteve. Tukaj sta dva praga. SCR (zahtevani solventnostni kapital): To je kapital, ki ga mora podjetje obdržati, da lahko izpolni svoje obveznosti v enem letu z 99,5-odstotno stopnjo zaupanja, tudi v slabem scenariju, ki se bo zgodil približno enkrat v 200 letih. MCR (Minimum Capital Requirement) je absolutna spodnja meja, pod katero bo licenca ogrožena. 2. steber – Upravljanje in obvladovanje tveganj: zajema notranji nadzor, sistem obvladovanja tveganj in lastno oceno tveganja (ORSA). Steber 3 – Preglednost in poročanje: obveznosti razkritja javnosti in regulatorju.
SCR se lahko izračuna na dva načina. Standardna formula: z že pripravljenimi moduli tveganja in parametri, ki jih določi regulator. Notranji model: lastno razvit model podjetja, ki ga je odobril regulator (običajno temelji na Monte Carlu). Notranji modeli so natančnejši, vendar zahtevajo veliko bolj obremenjujoč postopek preverjanja in validacije. Regulativni organ v Turčiji je SEDDK (Agencija za ureditev in nadzor zavarovanj in zasebnih pokojnin), zakonodaja pa se postopoma približuje načelom Solventnosti II.
Naslednja tabela povzema ključne pojme:
koncept
Pomen
kritična točka
Tehnični odgovor
Sedanja vrednost obveznosti
Najboljši ugibanje + meja tveganja
SCR
1-letni kapital izgube z 99,5-odstotno zanesljivostjo
Glavno kvalifikacijsko merilo
MCR
Absolutni minimalni kapital
Šest = licenčno tveganje
ORSA
Lastna ocena tveganja podjetja
2. steber, odgovornost vodstva
Stopnja plačilne sposobnosti
Kapital / SCR
Nad 100 % = zadostuje
Tehnični odgovor: najboljša ocena in marža tveganja
V Solventnosti II so zavarovalno-tehnične rezervacije sestavljene iz dveh delov. Najboljša ocena: pričakovana vrednost vseh prihodnjih denarnih tokov, ponderirana in diskontirana – nepristranska ocena, ki ni niti konzervativna niti optimistična. Marža tveganja: dodatni blažilnik, ki ga bo zahtevalo drugo podjetje, če bo podedovalo negotovost; dodano vaši najboljši ugibanju. To razlikovanje je neposredno povezano z izračunom dodatka v enoti 3: najboljši oceni, ki jo najdete z verižno lestvijo ali BF, se doda marža tveganja, ki izhaja iz negotovosti, ki jo merite z Mack/bootstrap. AI pomaga razložiti te komponente in ustvariti računovodsko kodo.
Namig: številke, kot je "Stopnja plačilne sposobnosti 160 odstotkov", ne preberite same. Vprašajte, s kakšnimi predpostavkami (obresti, umrljivost, katastrofalni scenarij) je ta stopnja izračunana in na kolikšnem stresu temelji; Razmerje, ki je videti dobro, je lahko rezultat slabih predpostavk.
Preverjanje modela: vsak model, vključno z AI, je preverjen
Ena najbolj zrelih disciplin aktuarstva je validacija modelov. Nobenemu modelu – ne GLM, ne Monte Carlo, ne orodju AI – ni mogoče zaupati brez validacije. Verifikacija je sestavljena iz več komponent. Testiranje za nazaj: primerjava preteklih napovedi modela z dejanskimi rezultati; Če model nenehno podcenjuje ali precenjuje (pristranskost), je problem. Analiza občutljivosti: spreminjanje vhodnih predpostavk in opazovanje, koliko se spreminja izhod; Preveč občutljiv model je krhek. Primerjalna analiza: primerjava rezultata z alternativno metodo ali industrijskimi podatki. Neodvisni pregled: revizija kvalificiranega aktuarja, ki ni oseba, ki je izdelala model. Solventnost II to neodvisnost izrecno zahteva.
Tukaj je kritična točka: AI sama je model in mora biti potrjena. Koda, izračun ali predlog, ki ga proizvede jezikovni model, morajo biti podvrženi testiranju za nazaj, občutku in neodvisnemu pregledu, tako kot GLM. Poleg tega način, kako umetna inteligenca proizvede odgovor, pogosto ni pregleden (črna škatla); To zahteva bolj natančno ravnanje v smislu preverjanja. Umetno inteligenco lahko uporabite za strukturiranje postopka preverjanja, vendar samega preverjanja ne morete prenesti na umetno inteligenco – to bi bilo navzkrižje interesov.
Pozor: prisiliti umetno inteligenco, da reče "potrdi in potrdi moj model", je tako, kot bi prisilili študenta, da prebere svoj izpit. Preverjanje opravi neodvisna in kompetentna oseba z dokumentacijo. AI lahko pomaga le pri ustvarjanju kontrolnih seznamov in testne kode.
Kako uporabljati AI pri Solventnosti in preverjanju
1) Povzetek koncepta in prevod v poslovni jezik:
Vaša vloga: pomočnik pri usposabljanju aktuarjev. Razložite Solventnost II pomočniku generalnega direktorja v 6 točkah: SCR, MCR, tehnični odziv (najboljša ocena + marža tveganja), razmerje solventnosti, standardna formula v primerjavi z notranjim modelom, ORSA. Vsak element napišite v enem stavku v preprostem jeziku. Ne izmišljujte si številk; samo razloži pojme.
2) Kontrolni seznam za preverjanje:
Potrdil bom model rezervacije v okviru Solventnosti II. Daj mi kontrolni seznam za preverjanje veljavnosti modela: - koraki testiranja za nazaj - predpostavke, ki jih je treba spremeniti za analizo občutljivosti - možnosti primerjalne analize - vprašanja za neodvisen pregled Naj bo to okvir; Jaz bom sprejel odločitev in oceno.
3) Koda preizkusa nazaj:
Napišite kodo za testiranje za nazaj v Pythonu (s komentarji): Vnos: predvideni odziv za vsako obdobje in naknadno realizirana vrednost. 1) Napoved - izračunajte dejansko pristranskost za vsako obdobje. 2) Sporočite povprečno odstopanje in njegovo smer (ali je dosledno nizko/visoko). 3) Predlagajte preprost test statističnega znaka. Rezultat bom interpretiral; Posredoval bom podatke.
4) Scenarij stopnje solventnosti:
Moj kapital je 320M, moj SCR je 200M. Izračunajte moj količnik plačilne sposobnosti. Če se SCR pod obremenitvijo poveča na 250 M, izračunajte novo razmerje. V obeh primerih komentirajte, ali je razmerje zadostno (100-odstotni prag). Samo uporabite številke, ki sem jih dal.
Šibek poziv/močan poziv
Šibek poziv:
Izračunajte mojo kapitalsko zahtevo in potrdite, da je moj model pravilen.
Dve napaki: ni podatkov in ni metode; Poleg tega, če prisilite AI, da reče "potrdi", razveljavi preverjanje.
Močan poziv:
Vaša vloga: pomočnik pri aktuarskem preverjanju. Naloga A: Izračun solventnosti — kapital 320M, SCR 200M; poiščite razmerje in ga interpretirajte na podlagi 100-odstotnega praga. Naloga B: Zagotovite kontrolni seznam in osnutek kode za testiranje za neodvisno potrditev tega modela rezervacije. Opomba: modela ne boste potrdili; Preverjanje bo opravil neodvisni aktuar. Izdelate samo okvir, kodo in vprašanja, ki jih morate zastaviti. Ne izmišljuj si številk.
trije mini kovčki
1. primer – dobra stopnja s šibko predpostavko. Stopnja plačilne sposobnosti enega podjetja je bila 180-odstotna in vodstvo je bilo sproščeno. Neodvisni pregled je pokazal, da je bila obrestna mera izračunana ob predpostavki zelo optimistične obrestne mere in nizkega katastrofalnega scenarija; Ob realnih predpostavkah je stopnja padla na 115 odstotkov. Nauk: možnosti so toliko dobre, kot so dobre predpostavke, na katerih temeljijo. Umetna inteligenca je hitro preračunala vpliv spremembe predpostavke; Oceno je opravil neodvisni aktuar.
Primer 2 – Sistematično odstopanje. Preizkus modela za nazaj je pokazal, da je v treh zaporednih letih v povprečju za 8 odstotkov prenizko napovedal rezervacijo. Posamezne letnice so se zdele »sprejemljive«, vendar je bilo dosledno odstopanje v isto smer znak pristranskosti. Popravljena izbira faktorja razvoja modela. AI je izdelal kodo za testiranje za nazaj in graf odstopanj; Aktuar je razložil vzorec.
Primer 3 – Past zunanjega izvajanja preverjanja AI. Asistent je AI rekel, naj "potrdi, ali je ta notranji model skladen s Solventnostjo II"; Umetna inteligenca je ustvarila tekoče besedilo »je na voljo«. Vendar AI dejansko ni pregledal podatkov ali predpostavk modela; To je bila fasadna potrditev, ne dejanska potrditev. Ko je vskočil neodvisni aktuar, sta bili odkriti dve resni napaki predpostavk. Lekcija: preverjanje je človeška odgovornost; AI tega ne more prevzeti.
Pogoste napake
- Branje razmerja solventnosti brez predpostavk. Dobro razmerje je lahko rezultat slabih predpostavk; Podvomite v spodnje predpostavke.
- Če pogledamo posamezna leta in pogrešamo sistematično pristranskost. Stalno majhno odstopanje v isto smer je znak resne pristranskosti.
- Preverjanje je opravljeno in odobreno s strani AI. To je navzkrižje interesov in potrditev videza; Preverjanje opravi neodvisen človek.
- Zamenjajte najboljšo ugibanje z maržo tveganja. Oba sta ločeni komponenti; Marža tveganja je blažilnik negotovosti in ni vključena v napoved.
- Uporaba izhoda AI, kot da bi bil resničen, ne kot nepreverjen model. AI je tudi model; mora opraviti testiranje za nazaj, občutljivost in neodvisen nadzor.
Če povzamem
Solventnost II ureja finančno odpornost zavarovalnic; Njegovi trije stebri so kvantitativne zahteve, upravljanje in preglednost. SCR je kapital za pokrivanje letne izgube z 99,5-odstotno zanesljivostjo, MCR je absolutni minimum; Zavarovalno-tehnične rezervacije so sestavljene iz najboljše ocene in marže za tveganje. Validacija modela – testiranje za nazaj, mnenje, primerjalna analiza, neodvisni pregled – je disciplina, skozi katero mora iti vsak model, vključno z umetno inteligenco, preden mu lahko zaupamo. AI izdeluje konceptualne povzetke, kodo in kontrolne sezname; Toda odgovornost za kapitalsko številko nosita imenovani aktuar in vodstvo, preverjanje pripada neodvisnemu človeku in to, da AI reče "odobri", ni nadomestilo za dejansko preverjanje.
Aplikacijska naloga
Nastavite scenarij razmerja solventnosti z anonimnimi številkami (lastniški kapital in SCR). Prosite umetno inteligenco, da (a) izračuna stopnjo in jo znova izračuna pod stresom, (b) izdela kontrolni seznam za preverjanje veljavnosti in osnutek kode za testiranje za model rezervacije. Ročno preverite razmerje. Nato zavestno prosite umetno inteligenco, da "potrdi moj model" in kritično oceni svoj odziv: kaj je dejansko nadzoroval, česa ni?
kontrolni seznam
- [ ] Ali sem prebral razmerje solventnosti in dvomil v temeljne predpostavke?
- [ ] Ali sem iskal sistematično pristranskost in posamezna leta v testu za nazaj?
- [ ] Ali sem preverjanje prepustil neodvisnemu in kompetentnemu človeku ali ga nisem prenesel na AI?
- [ ] Ali sem pravilno dodelil najboljšo oceno in maržo tveganja?
- [ ] Ali sem izhod AI obravnaval kot model, ki ga je treba potrditi?
- [ ] Ali sem trdil, da je končna odgovornost za kapitalsko številko na imenovanem aktuarju?