Faida:
- Uwezo wa kufupisha na kutafsiri nguzo tatu za Solvency II, SCR/MCR (mahitaji ya mtaji) na dhana za utoaji wa kiufundi kwa msaada wa akili ya bandia.
- Uwezo wa kusanidi uthibitisho wa mfano, uthibitishaji nyuma, uchambuzi wa unyeti na hatua za ukaguzi huru na akili ya bandia.
- Uwezo wa kuelewa kuwa akili ya bandia yenyewe ni kielelezo ambacho kinahitaji kuthibitishwa, na kwamba jukumu la mwisho la akaunti ya mtaji linabaki kwa mtaalamu aliyeteuliwa na usimamizi.
Kampuni ya bima hutoa ahadi ambazo huchukua miongo kadhaa kwa kila sera inayouza. Ili kutimiza ahadi hizi, ni lazima sio tu kutenga masharti ya kutosha lakini pia kudumisha mtaji wa kutosha dhidi ya matukio mabaya. Capital ni buffer ya kampuni ambayo inachukua hasara zisizotarajiwa, kipimo cha ustahimilivu wake wa kifedha. Mfumo wa kudhibiti ustahimilivu huu huko Uropa na kwa kiasi kikubwa nchini Türkiye ni Solvency II. Katika kitengo hiki, tutashughulikia mantiki ya Solvency II, mahitaji ya mtaji (SCR/MCR) na uthibitishaji wa mfano, mojawapo ya taaluma zilizokomaa zaidi za uhalisia; Tutaona jinsi ya kutumia AI katika uwanja huu - na kwa nini AI yenyewe ni mfano unaohitaji kuthibitishwa.
Hebu tukumbushe tangu mwanzo: hesabu ya utoshelevu wa mtaji huamua ikiwa kampuni itaishi au la; Kujiamini kwa mdhibiti, mashirika ya ukadiriaji wa mikopo na wamiliki wa sera hutegemea. Katika eneo hili, AI hutoa muhtasari, misimbo, na rasimu; lakini jukumu la mwisho la takwimu ya mtaji liko kwa mtaalamu na usimamizi aliyeteuliwa, na kila modeli - ikiwa ni pamoja na AI - lazima ipitie uthibitishaji wa kujitegemea.
Nguzo tatu za Solvency II
Solvency II imejengwa juu ya "nguzo" tatu. Safu wima ya 1 - Mahitaji ya kiasi: hufafanua jinsi masharti ya kiufundi na mahitaji ya mtaji yatahesabiwa. Kuna vizingiti viwili hapa. SCR (Mahitaji ya Mtaji wa Ufumbuzi): Ni mtaji ambao kampuni lazima ihifadhi ili kutimiza wajibu wake ndani ya mwaka mmoja kwa kiwango cha imani cha asilimia 99.5, hata katika hali mbaya ambayo itatokea takriban mara moja katika miaka 200. MCR (Kima cha Chini cha Mahitaji ya Mtaji) ni kikomo cha chini kabisa ambacho leseni itakuwa hatarini. Nguzo ya 2 - Utawala na usimamizi wa hatari: inashughulikia udhibiti wa ndani, mfumo wa usimamizi wa hatari na tathmini ya hatari (ORSA). Nguzo ya 3 - Uwazi na kuripoti: majukumu ya kutoa taarifa kwa umma na mdhibiti.
SCR inaweza kuhesabiwa kwa njia mbili. Fomula ya kawaida: na moduli za hatari zilizotengenezwa tayari na vigezo vilivyoainishwa na mdhibiti. Muundo wa ndani: mtindo wa kampuni ulioendelezwa, ulioidhinishwa na mdhibiti (kawaida ni msingi wa Monte Carlo). Miundo ya ndani ni sahihi zaidi lakini inahitaji mchakato mzito zaidi wa uthibitishaji na uthibitishaji. Mamlaka ya udhibiti nchini Türkiye ni SEDDK (Wakala wa Udhibiti na Usimamizi wa Pensheni ya Bima) na sheria inabadilika hatua kwa hatua hadi kanuni za Solvency II.
Jedwali lifuatalo linatoa muhtasari wa dhana kuu:
dhana
Maana
hatua muhimu
Jibu la kiufundi
Thamani ya sasa ya madeni
Bashiri bora + ukingo wa hatari
SCR
Mtaji wa hasara ya mwaka 1 na imani ya 99.5%.
Kigezo kuu cha kufuzu
MCR
Mtaji wa chini kabisa
Sita = hatari ya leseni
ORSA
Tathmini ya hatari ya kampuni yenyewe
Nguzo ya 2, jukumu la usimamizi
Uwiano wa kutengenezea
Usawa / SCR
Zaidi ya 100% = inatosha
Jibu la kiufundi: makadirio bora na ukingo wa hatari
Katika Solvency II, utoaji wa kiufundi una sehemu mbili. Kadirio bora: thamani inayotarajiwa ya mtiririko wote wa pesa siku zijazo, uwezekano wa kupimwa na kupunguzwa - makadirio yasiyopendelea ambayo si ya kihafidhina wala ya matumaini. Upeo wa hatari: bafa ya ziada ambayo kampuni nyingine itadai ikiwa itarithi kutokuwa na uhakika; imeongezwa kwa nadhani yako bora. Tofauti hii inafungamana moja kwa moja na hesabu ya posho katika kitengo cha 3: kwa makadirio bora zaidi unayopata na ngazi ya mnyororo au BF imeongezwa ukingo wa hatari unaotokana na kutokuwa na uhakika unaopima na Mack/bootstrap. AI husaidia kueleza vipengele hivi na kutoa msimbo wa uhasibu.
Kidokezo: Usisome nambari kama vile "Kiwango cha utozaji asilimia 160" peke yake. Uliza na mawazo gani (riba, vifo, hali ya janga) kiwango hiki kinahesabiwa na ni dhiki ngapi inategemea; Uwiano unaoonekana mzuri unaweza kuwa matokeo ya mawazo duni.
Uthibitishaji wa kielelezo: Kila modeli ikijumuisha AI imethibitishwa
Mojawapo ya taaluma zilizokomaa zaidi za actuarial ni uthibitishaji wa mfano. Hakuna kielelezo—sio GLM, si Monte Carlo, si chombo cha AI—kinachoweza kuaminiwa bila uthibitisho. Uthibitishaji unajumuisha vipengele kadhaa. Kurudisha nyuma: kulinganisha utabiri wa zamani wa mfano na matokeo halisi; Ikiwa mfano hudharau kila wakati au kuzidi (upendeleo), kuna shida. Uchambuzi wa unyeti: kubadilisha mawazo ya pembejeo na kuona ni kiasi gani pato linabadilika; Mfano nyeti kupita kiasi ni dhaifu. Kulinganisha: kulinganisha matokeo na mbinu mbadala au data ya tasnia. Mapitio ya kujitegemea: ukaguzi wa mtaalamu aliyehitimu isipokuwa mtu aliyeunda modeli. Solvency II inatoa wito kwa uhuru huu.
Kuna jambo muhimu hapa: AI yenyewe ni mfano na lazima idhibitishwe. Msimbo, hesabu, au pendekezo ambalo muundo wa lugha hutoa lazima lipitie majaribio ya nyuma, hisia, na uhakiki huru, kama vile GLM. Kwa kuongezea, jinsi AI inavyotoa jibu mara nyingi sio wazi (sanduku nyeusi); Hii inahitaji kuishughulikia kwa uangalifu zaidi katika suala la uthibitishaji. Unaweza kutumia AI kupanga mchakato wa uthibitishaji, lakini huwezi kukasimu uthibitishaji wenyewe kwa AI - hiyo itakuwa mgongano wa maslahi.
Tahadhari: Kufanya AI kusema "thibitisha na kuthibitisha mfano wangu" ni kama kumfanya mwanafunzi asome mtihani wake mwenyewe. Uthibitishaji unafanywa na mtu huru na mwenye uwezo, kupitia nyaraka. AI inaweza tu kusaidia katika kutengeneza orodha hakiki na msimbo wa majaribio.
Jinsi ya kutumia AI katika Solvency na uthibitishaji
1) Muhtasari wa dhana na tafsiri katika lugha ya biashara:
Jukumu lako: msaidizi wa mafunzo ya uhalisia. Eleza Suluhu II kwa msimamizi mkuu msaidizi katika vipengee 6: SCR, MCR, jibu la kiufundi (kadirio bora zaidi + ukingo wa hatari), uwiano wa utegemezi, fomula ya kawaida dhidi ya muundo wa ndani, ORSA. Andika kila kipengele katika sentensi moja, kwa lugha nyepesi. Usifanye nambari; eleza tu dhana.
2) Orodha hakiki ya uthibitishaji:
Nitathibitisha muundo wa kuhifadhi chini ya Solvency II. Nipe orodha ya uthibitishaji ya kielelezo: - Hatua za kurudisha nyuma - Mawazo ya kubadilika kwa uchanganuzi wa unyeti - Chaguzi za kulinganisha - Maswali ya kuuliza mapitio huru Acha hii iwe mfumo; Nitafanya uamuzi na tathmini.
3) Msimbo wa Backtest:
Andika msimbo wa kurudisha nyuma katika Python (pamoja na maoni): Ingizo: majibu yaliyotabiriwa kwa kila kipindi na thamani iliyopatikana baadaye. 1) Utabiri - hesabu upendeleo halisi kwa kila kipindi. 2) Ripoti kupotoka kwa wastani na mwelekeo wake (ni chini / juu mara kwa mara). 3) Pendekeza jaribio rahisi la ishara za takwimu. Nitatafsiri matokeo; Nitatoa data.
4) Hali ya kiwango cha utatuzi:
Usawa wangu ni 320M, SCR yangu ni 200M. Kokotoa uwiano wangu wa uteuzi. Kisha, ikiwa SCR itaongezeka hadi 250M chini ya dhiki, hesabu uwiano mpya. Katika visa vyote viwili, toa maoni ikiwa uwiano unatosha (kiwango cha 100%). Tumia tu nambari nilizotoa.
Mwongozo dhaifu / Mwongozo thabiti
Agizo dhaifu:
Kokotoa hitaji langu la mtaji na uthibitishe kuwa mfano wangu ni sahihi.
Makosa mawili: hakuna data na hakuna njia; Pia, kufanya AI kusema "kuthibitisha" kunabatilisha uthibitishaji.
Agizo lenye nguvu:
Jukumu lako: msaidizi wa uthibitishaji wa takwimu. Jukumu A: Hesabu ya uwiano wa utatuzi - usawa 320M, SCR 200M; tafuta uwiano na uufasiri kulingana na kiwango cha 100%. Jukumu B: Toa orodha hakiki na rasimu ya msimbo wa jaribio la nyuma ili kuthibitisha kwa kujitegemea mtindo huu wa kuhifadhi. Kumbuka: Hutathibitisha muundo; Mtaalamu wa kujitegemea atafanya uthibitishaji. Unazalisha tu mfumo, kanuni na maswali ya kuuliza. Usitengeneze nambari.
kesi tatu ndogo
Kesi ya 1 - Kiwango kizuri na dhana dhaifu. Kiwango cha ukopaji cha kampuni moja kilionekana kuwa asilimia 180 na usimamizi ulilegezwa. Ukaguzi huru ulionyesha kuwa kiwango kilikokotolewa kwa kuzingatia kiwango cha riba chenye matumaini makubwa na hali ya chini ya janga; Kwa mawazo ya kweli, kiwango hicho kilishuka hadi asilimia 115. Somo: tabia mbaya ni nzuri tu kama dhana zinazozisimamia. AI ilihesabu haraka athari za mabadiliko ya dhana; Mtaalamu wa kujitegemea alifanya tathmini.
Kesi ya 2 - kupotoka kwa utaratibu. Uchunguzi wa nyuma wa modeli uligundua kuwa ulitabiri utoaji kwa wastani wa asilimia 8 kwa miaka mitatu mfululizo. Miaka ya mtu binafsi ilionekana "inakubalika", lakini kupotoka mara kwa mara katika mwelekeo huo huo ilikuwa ishara ya upendeleo. Uteuzi wa kipengele cha mageuzi cha muundo uliorekebishwa. AI ilitoa msimbo wa backtest na grafu ya kupotoka; Mtaalamu alitafsiri muundo.
Kesi ya 3 - Mtego wa uthibitishaji wa nje kwa AI. Msaidizi aliiambia AI "kuthibitisha mtindo huu wa ndani kuwa unaambatana na Solvency II"; AI ilitoa maandishi fasaha "inapatikana". Lakini AI haikuwa kweli kukagua data au mawazo ya mfano; Huu ulikuwa uthibitisho wa facade, sio uthibitisho halisi. Wakati mtaalam wa kujitegemea alipoingia, makosa mawili makubwa ya kudhani yalipatikana. Somo: uhakiki ni wajibu wa binadamu; AI haiwezi kuichukua.
Makosa ya kawaida
- Kusoma uwiano wa solvens bila mawazo. Uwiano mzuri unaweza kuwa matokeo ya mawazo duni; Swali mawazo yaliyo hapa chini.
- Kuangalia miaka ya mtu binafsi na kukosa upendeleo wa kimfumo. Kupotoka kidogo mara kwa mara katika mwelekeo huo huo ni ishara ya upendeleo mkubwa.
- Baada ya uthibitishaji kufanywa na kuidhinishwa na AI. Huu ni mgongano wa maslahi na uidhinishaji wa kuonekana; Uthibitishaji unafanywa na mtu huru.
- Inachanganya ubashiri bora na ukingo wa hatari. Hizi mbili ni sehemu tofauti; Upeo wa hatari ni bafa ya kutokuwa na uhakika na haijajumuishwa katika utabiri.
- Kutumia pato la AI kana kwamba ni halisi, sio kama mfano ambao haujathibitishwa. AI pia ni mfano; lazima kupitia majaribio ya nyuma, unyeti na udhibiti wa kujitegemea.
Kwa muhtasari
Solvency II inadhibiti uthabiti wa kifedha wa kampuni za bima; Nguzo zake tatu ni mahitaji ya kiasi, utawala na uwazi. SCR ndio mtaji wa kufidia hasara ya mwaka kwa imani ya asilimia 99.5, MCR ndio kiwango cha chini kabisa; Utoaji wa kiufundi unajumuisha makadirio bora na kiwango cha hatari. Uthibitishaji wa mfano - uthibitishaji nyuma, hisia, uwekaji alama, uhakiki huru - ni nidhamu ambayo kila mtindo, pamoja na AI, lazima upitie kabla ya kuaminiwa. AI hutoa muhtasari wa dhana, msimbo, na orodha hakiki; Lakini jukumu la takwimu ya mtaji liko kwa mtaalamu aliyeteuliwa na usimamizi, uthibitishaji ni wa mtu huru, na kuwa na AI "kuidhinisha" sio mbadala wa uthibitishaji halisi.
Jukumu la maombi
Sanidi hali ya uwiano wa utegemezi na takwimu zisizojulikana (sawa na SCR). Uliza AI (a) kukokotoa kiwango na kuhesabu upya chini ya mkazo, (b) kutoa orodha hakiki ya uthibitishaji na rasimu ya msimbo wa jaribio la nyuma kwa modeli ya kuweka nafasi. Thibitisha uwiano wewe mwenyewe. Kisha kwa uangalifu uulize AI "kuhalalisha mfano wangu" na kutathmini kwa kina majibu yake: ilidhibiti nini, haikudhibiti nini?
orodha ya ukaguzi
- [ ] Je, nilisoma uwiano wa uteuzi nikihoji mawazo ya msingi?
- [ ] Je, nimetafuta upendeleo wa kimfumo na vile vile miaka ya mtu binafsi kwenye backtest?
- [ ] Je, niliacha uthibitishaji kwa mtu huru na mwenye uwezo, au sikuikabidhi kwa AI?
- [ ] Je, nimetenga makadirio bora na ukingo wa hatari kwa usahihi?
- [ ] Je, nimechukulia matokeo ya AI kama kielelezo kinachohitaji kuthibitishwa?
- [ ] Je, nimedumisha kwamba jukumu la mwisho la mtaji ni la mtaalamu aliyeteuliwa?