Добици:
- Способност да се сумирају и тумаче три стуба Солвентности ИИ, СЦР/МЦР (капитални захтев) и концепта техничког обезбеђења уз подршку вештачке интелигенције
- Могућност конфигурисања валидације модела, тестирања уназад, анализе осетљивости и независних корака прегледа са вештачком интелигенцијом
- Способност разумевања да је вештачка интелигенција сама по себи модел који треба проверити и да коначна одговорност за капитални рачун остаје на именованом актуару и менаџменту.
Осигуравајућа компанија даје обећања која се протежу деценијама са сваком полисом коју продаје. Да би одржао ова обећања, мора не само да издвоји довољне резерве, већ и да задржи довољан капитал против лоших сценарија. Капитал је тампон компаније који апсорбује неочекиване губитке, мера њене финансијске отпорности. Оквир који регулише ову отпорност у Европи и углавном у Турској је Солвентност ИИ. У овој јединици ћемо покрити логику Солвентности ИИ, капиталног захтева (СЦР/МЦР) и валидације модела, једне од најзрелијих дисциплина актуара; Видећемо како да користимо АИ у овој области — и зашто је сама вештачка интелигенција модел који треба да се потврди.
Подсетимо од почетка: обрачун адекватности капитала одређује да ли ће предузеће опстати или не; Од тога зависи поверење регулатора, агенција за кредитни рејтинг и осигураника. У овој области, АИ производи извештаје, кодове и нацрте; али крајњу одговорност за капиталну цифру сноси именовани актуар и менаџмент, а сваки модел — укључујући АИ — мора проћи независну верификацију.
Три стуба Солвентности ИИ
Солвентност ИИ је изграђена на три „стуба“. Колона 1 — Квантитативни захтеви: дефинише како ће се израчунавати техничке резерве и капитални захтеви. Овде постоје два прага. СЦР (Захтеви за солвентни капитал): То је капитал који компанија мора да задржи да би испунила своје обавезе у року од годину дана уз ниво поверења од 99,5 процената, чак и у лошем сценарију који ће се десити отприлике једном у 200 година. МЦР (Минимум Цапитал Рекуиремент) је апсолутна доња граница испод које ће лиценца бити у опасности. Стуб 2 — Управљање и управљање ризиком: обухвата интерну контролу, систем управљања ризиком и сопствену процену ризика (ОРСА). Стуб 3 — Транспарентност и извештавање: обавезе обелодањивања јавности и регулатора.
СЦР се може израчунати на два начина. Стандардна формула: са готовим модулима ризика и параметрима које дефинише регулатор. Интерни модел: сопствени развијен модел компаније, одобрен од стране регулатора (обично заснован на Монте Карлу). Интерни модели су тачнији, али захтевају много тежи процес верификације и валидације. Регулаторни орган у Турској је СЕДДК (Агенција за регулисање и надзор осигурања и приватних пензија) и законодавство се постепено приближава принципима Солвентности ИИ.
Следећа табела сумира кључне концепте:
концепт
Значење
критична тачка
Технички одговор
Садашња вредност обавеза
Најбоља претпоставка + маргина ризика
СЦР
1-годишњи капитал са губитком са 99,5% поверења
Главни критеријум квалификације
МЦР
Апсолутни минимални капитал
Шест = ризик лиценце
ОРСА
Процена сопственог ризика компаније
Стуб 2, одговорност управљања
Однос солвентности
Екуити / СЦР
Изнад 100% = довољно
Технички одговор: најбоља процена и маргина ризика
У Солвентности ИИ, техничка резерва се састоји из два дела. Најбоља процена: очекивана вредност свих будућих новчаних токова, пондерисана вероватноћом и дисконтована – непристрасна процена која није ни конзервативна ни оптимистична. Маржа ризика: додатни тампон који ће друга компанија захтевати ако наследи неизвесност; додато на вашу најбољу претпоставку. Ова разлика је директно повезана са обрачуном дозвољеног износа у јединици 3: најбољој процени коју нађете са ланчаним лествицама или БФ додаје се маргина ризика изведена из несигурности коју мерите са Мацк/боотстрап-ом. АИ помаже да се објасне ове компоненте и генерише рачуноводствени код.
Савет: Не читајте сам број попут „Стопа солвентности 160 процената“. Питајте на основу којих претпоставки (камата, морталитет, катастрофални сценарио) се израчунава ова стопа и на ком се стресу заснива; Однос који изгледа добро може бити производ лоших претпоставки.
Верификација модела: Сваки модел укључујући АИ је верификован
Једна од најзрелијих актуарских дисциплина је валидација модела. Ниједном моделу – ни ГЛМ-у, ни Монте Карлу, ни АИ алату – не може се веровати без валидације. Верификација се састоји од неколико компоненти. Тестирање уназад: поређење претходних предвиђања модела са стварним резултатима; Ако модел стално потцењује или прецењује (пристрасност), постоји проблем. Анализа осетљивости: промена улазних претпоставки и увиђање колико се мења излаз; Превише осетљив модел је крхак. Бенцхмаркинг: поређење резултата са алтернативним методом или подацима из индустрије. Независна ревизија: ревизија од стране квалификованог актуара који није особа која је изградила модел. Солвентност ИИ експлицитно позива на ову независност.
Овде постоји критична тачка: сама вештачка интелигенција је модел и мора бити потврђена. Код, прорачун или сугестија коју производи језички модел морају да прођу тестирање, сентимент и независну ревизију, баш као ГЛМ. Штавише, начин на који АИ производи одговор често није транспарентан (црна кутија); Ово захтева пажљивије руковање у смислу верификације. Можете користити АИ да структурирате процес верификације, али не можете делегирати саму верификацију на АИ – то би био сукоб интереса.
Опрез: Натерати АИ да каже „потврди и потврди мој модел“ је као да натераш ученика да чита свој испит. Проверу врши независно и компетентно лице, путем документације. АИ може помоћи само у генерисању контролних листа и кода за тестирање.
Како користити АИ у Солвентности и верификацији
1) Резиме концепта и превод на пословни језик:
Ваша улога: асистент за обуку актуара. Објасните Солвентност ИИ помоћнику генералног директора у 6 ставки: СЦР, МЦР, технички одговор (најбоља процена + маргина ризика), однос солвентности, стандардна формула наспрам интерног модела, ОРСА. Напишите сваку ставку у једној реченици, на једноставном језику. Не измишљајте бројеве; само објасните појмове.
2) Контролна листа за верификацију:
Потврдићу модел резервације према Солвентности ИИ. Дајте ми контролну листу за валидацију модела: - Кораци тестирања уназад - Претпоставке за промену за анализу осетљивости - Опције бенцхмаркинга - Питања за независну ревизију Нека ово буде оквир; Ја ћу донети одлуку и проценити.
3) Бацктест код:
Напишите код за тестирање уназад у Питхон-у (са коментарима): Улаз: предвиђени одговор за сваки период и накнадно реализована вредност. 1) Прогноза - израчунајте стварну пристрасност за сваки период. 2) Пријавите просечно одступање и његов правац (да ли је константно ниско/високо). 3) Предложите једноставан тест статистичких знакова. Ја ћу тумачити резултат; Ја ћу дати податке.
4) Сценарио стопе солвентности:
Мој капитал је 320 милиона, мој СЦР је 200 милиона. Израчунај мој коефицијент солвентности. Затим, ако се СЦР повећа на 250М под стресом, израчунајте нови однос. У оба случаја, коментаришите да ли је однос довољан (100% праг). Само користи бројеве које сам дао.
Слаби промпт / Јаки промпт
Слабо обавештење:
Израчунајте мој капитални захтев и потврдите да је мој модел тачан.
Две грешке: нема података и нема методе; Такође, навођење АИ да каже „потврди“ поништава верификацију.
Снажан упит:
Ваша улога: помоћник у актуарској верификацији. Задатак А: Израчунавање коефицијента солвентности — капитал 320М, СЦР 200М; пронађите однос и протумачите га на основу прага од 100%. Задатак Б: Обезбедите контролну листу и нацрт кода за тестирање да бисте независно потврдили овај модел резервације. Напомена: Нећете валидирати модел; Верификацију ће обавити независни актуар. Ви само направите оквир, код и питања која треба да поставите. Не измишљајте бројеве.
три мини кофера
Случај 1 — Добра стопа са слабом претпоставком. Чинило се да је стопа солвентности једне компаније 180 посто, а менаџмент је био опуштен. Независни преглед је показао да је стопа израчуната под претпоставком веома оптимистичне каматне стопе и ниског катастрофалног сценарија; Уз реалне претпоставке, стопа је пала на 115 одсто. Поука: шансе су добре онолико колико су добре претпоставке на којима се заснивају. АИ је брзо поново израчунао утицај промене претпоставке; Процену је извршио независни актуар.
Случај 2 — Систематско одступање. Посљедњим тестом модела утврђено је да је недовољно предвиђао одредбе за у просјеку 8 посто у три узастопне године. Појединачне године су изгледале „прихватљиве“, али доследно одступање у истом правцу био је знак пристрасности. Кориговани избор фактора еволуције модела. АИ је произвео бацктест код и график одступања; Актуар је протумачио образац.
Случај 3 — Замка верификације спољних сарадника АИ. Помоћник је рекао АИ да „потврди да ли је овај интерни модел усклађен са Солвентношћу ИИ“; АИ је произвео течан текст „доступан је“. Али АИ заправо није прегледала податке или претпоставке модела; Ово је била фасадна потврда, а не стварна потврда. Када је независни актуар ушао, пронађене су две озбиљне грешке у претпоставкама. Поука: верификација је људска одговорност; АИ то не може преузети.
Уобичајене грешке
- Читање коефицијента солвентности без претпоставки. Добар однос може бити производ лоших претпоставки; Доведите у питање претпоставке у наставку.
- Гледајући појединачне године и недостаје систематска пристрасност. Конзистентно мало одступање у истом правцу је знак озбиљне пристрасности.
- Након што је верификацију обавила и одобрила АИ. Ово је сукоб интереса и одобравање изгледа; Верификацију врши независни човек.
- Збуњујући најбољу претпоставку са маргином ризика. То су две одвојене компоненте; Маржа ризика је бафер несигурности и није укључена у прогнозу.
- Коришћење АИ излаза као да је стваран, а не као непотврђени модел. АИ је такође модел; мора да се подвргне тестирању, осетљивости и независној контроли.
Укратко
Солвентност ИИ регулише финансијску отпорност осигуравајућих друштава; Његова три стуба су квантитативни захтеви, управљање и транспарентност. СЦР је капитал за покривање годишњег губитка са 99,5 одсто поверења, МЦР је апсолутни минимум; Техничка резерва се састоји од најбоље процене и маргине ризика. Валидација модела — тестирање уназад, сентимент, бенцхмаркинг, независна ревизија — је дисциплина кроз коју сваки модел, укључујући АИ, мора да прође пре него што му се може веровати. АИ производи сажетке концепта, код и контролне листе; Али одговорност за капиталну цифру лежи на именованом актуару и менаџменту, верификација припада независном човеку, а то што АИ каже „одобри“ није замена за стварну верификацију.
Задатак апликације
Поставите сценарио коефицијента солвентности са анонимним цифрама (капитал и СЦР). Замолите АИ да (а) израчуна стопу и поново је израчуна под стресом, (б) изради контролну листу за валидацију и нацрт кода за тестирање уназад за модел резервације. Проверите однос ручно. Затим свесно замолите АИ да „потврди мој модел“ и критички процени његов одговор: шта је заправо контролисала, шта није контролисала?
контролна листа
- [ ] Да ли сам прочитао коефицијент солвентности доводећи у питање основне претпоставке?
- [ ] Да ли сам тражио систематску пристрасност, као и појединачне године у бацктест-у?
- [ ] Да ли сам верификацију препустио независном и компетентном човеку или је нисам делегирао АИ?
- [ ] Да ли сам правилно доделио најбољу процену и маржу ризика?
- [ ] Да ли сам третирао АИ излаз као модел који треба да се потврди?
- [ ] Да ли сам остао при ставу да коначну одговорност за капиталну цифру има именовани актуар?