การละลาย II ความเพียงพอของเงินทุนและการตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลอง

กำไร:

• ความสามารถในการสรุปและตีความสามเสาหลักของ Solvency II, SCR/MCR (ความต้องการเงินทุน) และแนวคิดการจัดหาทางเทคนิคด้วยการสนับสนุนของปัญญาประดิษฐ์
• ความสามารถในการกำหนดค่าการตรวจสอบโมเดล การทดสอบย้อนหลัง การวิเคราะห์ความไว และขั้นตอนการตรวจสอบอิสระด้วยปัญญาประดิษฐ์
• ความสามารถในการเข้าใจว่าปัญญาประดิษฐ์นั้นเป็นแบบจำลองที่ต้องได้รับการตรวจสอบ และความรับผิดชอบขั้นสุดท้ายสำหรับบัญชีทุนยังคงเป็นของนักคณิตศาสตร์ประกันภัยและผู้บริหารที่ได้รับการแต่งตั้ง

บริษัทประกันภัยให้คำมั่นสัญญาที่ครอบคลุมหลายทศวรรษกับทุกกรมธรรม์ที่ขาย เพื่อรักษาสัญญาเหล่านี้ จะต้องไม่เพียงแต่จัดสรรสำรองที่เพียงพอเท่านั้น แต่ยังต้องรักษาเงินทุนให้เพียงพอต่อสถานการณ์ที่เลวร้ายอีกด้วย ทุนเป็นเกราะป้องกันของบริษัทที่ดูดซับความสูญเสียที่ไม่คาดคิด ซึ่งเป็นตัวชี้วัดความสามารถในการฟื้นตัวทางการเงินของบริษัท กรอบการทำงานที่ควบคุมความยืดหยุ่นนี้ในยุโรปและส่วนใหญ่ในTürkiyeคือ Solvency II ในหน่วยนี้ เราจะครอบคลุมถึงตรรกะของ Solvency II ความต้องการเงินทุน (SCR/MCR) และการตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลอง ซึ่งเป็นหนึ่งในสาขาวิชาที่เป็นผู้ใหญ่มากที่สุดของคณิตศาสตร์ประกันภัย เราจะมาดูวิธีใช้ AI ในด้านนี้ และเหตุใด AI จึงเป็นแบบจำลองที่ต้องได้รับการตรวจสอบ

เราขอเตือนคุณตั้งแต่ต้น: การคำนวณความเพียงพอของเงินทุนเป็นตัวกำหนดว่าบริษัทจะอยู่รอดหรือไม่ ความเชื่อมั่นของผู้กำกับดูแล หน่วยงานจัดอันดับเครดิต และผู้ถือกรมธรรม์ขึ้นอยู่กับความเชื่อมั่นนั้น ในพื้นที่นี้ AI จะจัดทำบรีฟ รหัส และแบบร่าง แต่ความรับผิดชอบสูงสุดสำหรับตัวเลขทุนอยู่ที่นักคณิตศาสตร์ประกันภัยและผู้บริหารที่ได้รับการแต่งตั้ง และแต่ละโมเดล รวมถึง AI จะต้องได้รับการตรวจสอบโดยอิสระ

เสาหลักสามประการของ Solvency II

Solvency II สร้างขึ้นจาก "เสาหลัก" สามต้น คอลัมน์ 1 — ข้อกำหนดเชิงปริมาณ: กำหนดวิธีคำนวณข้อกำหนดทางเทคนิคและข้อกำหนดด้านเงินทุน มีเกณฑ์สองประการที่นี่ SCR (Solvency Capital Requirement): เป็นเงินทุนที่บริษัทต้องรักษาไว้เพื่อให้บรรลุภาระผูกพันภายในหนึ่งปีที่ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 99.5 แม้ในสถานการณ์เลวร้ายที่จะเกิดขึ้นประมาณหนึ่งครั้งในรอบ 200 ปี MCR (ข้อกำหนดเงินทุนขั้นต่ำ) คือขีดจำกัดล่างสุดที่แน่นอนซึ่งใบอนุญาตจะตกอยู่ในอันตราย เสาที่ 2 — การกำกับดูแลและการบริหารความเสี่ยง: ครอบคลุมการควบคุมภายใน ระบบการบริหารความเสี่ยง และการประเมินความเสี่ยงของตนเอง (ORSA) เสาหลักที่ 3 — ความโปร่งใสและการรายงาน: ภาระหน้าที่ในการเปิดเผยข้อมูลต่อสาธารณะและผู้กำกับดูแล

SCR สามารถคำนวณได้สองวิธี สูตรมาตรฐาน: พร้อมโมดูลความเสี่ยงสำเร็จรูปและพารามิเตอร์ที่กำหนดโดยหน่วยงานกำกับดูแล โมเดลภายใน: โมเดลที่บริษัทพัฒนาขึ้นเองและได้รับการรับรองจากหน่วยงานกำกับดูแล (โดยปกติจะเป็นแบบมอนติคาร์โล) โมเดลภายในมีความแม่นยำมากกว่า แต่ต้องมีกระบวนการตรวจสอบและยืนยันที่ยุ่งยากกว่ามาก หน่วยงานกำกับดูแลในตุรกีคือ SEDDK (หน่วยงานกำกับดูแลและกำกับดูแลการประกันภัยและบำนาญเอกชน) และกฎหมายจะค่อยๆ ผสานเข้ากับหลักการ Solvency II

ตารางต่อไปนี้สรุปแนวคิดหลัก:

แนวคิด

ความหมาย

จุดวิกฤติ

การตอบสนองทางเทคนิค

มูลค่าปัจจุบันของหนี้สิน

การคาดเดาที่ดีที่สุด + อัตราความเสี่ยง

เอสซีอาร์

ทุนขาดทุน 1 ปี ความเชื่อมั่น 99.5%

เกณฑ์คุณสมบัติหลัก

เอ็มซีอาร์

ทุนขั้นต่ำแน่นอน

หก = ความเสี่ยงด้านใบอนุญาต

ออร์ซ่า

การประเมินความเสี่ยงของบริษัทเอง

เสาหลักที่ 2 ความรับผิดชอบของฝ่ายบริหาร

อัตราส่วนความสามารถในการละลาย

อิควิตี้ / SCR

สูงกว่า 100% = เพียงพอ

การตอบสนองทางเทคนิค: การประมาณการที่ดีที่สุดและส่วนต่างความเสี่ยง

ใน Solvency II ข้อกำหนดทางเทคนิคประกอบด้วยสองส่วน ค่าประมาณที่ดีที่สุด: มูลค่าที่คาดหวังของกระแสเงินสดในอนาคตทั้งหมด ถ่วงน้ำหนักความน่าจะเป็นและคิดลด ซึ่งเป็นค่าประมาณที่เป็นกลางซึ่งไม่เป็นทั้งแบบระมัดระวังหรือในแง่ดี อัตราความเสี่ยง: บัฟเฟอร์เพิ่มเติมที่บริษัทอื่นจะเรียกร้องหากสืบทอดความไม่แน่นอน เพิ่มในการคาดเดาที่ดีที่สุดของคุณ ความแตกต่างนี้เชื่อมโยงโดยตรงกับการคำนวณค่าเผื่อในหน่วยที่ 3: การประมาณที่ดีที่สุดที่คุณพบจากบันไดลูกโซ่หรือ BF จะเพิ่มส่วนต่างความเสี่ยงที่ได้มาจากความไม่แน่นอนที่คุณวัดด้วย Mack/bootstrap AI ช่วยอธิบายองค์ประกอบเหล่านี้และสร้างรหัสทางบัญชี

เคล็ดลับ: อย่าอ่านตัวเลข เช่น "อัตราการละลาย 160 เปอร์เซ็นต์" เพียงอย่างเดียว ถามสมมติฐานอะไรบ้าง (ดอกเบี้ย อัตราการเสียชีวิต สถานการณ์ภัยพิบัติ) อัตรานี้คำนวณและอิงจากความเครียดมากน้อยเพียงใด อัตราส่วนที่ดูดีอาจเป็นผลมาจากสมมติฐานที่ไม่ดี

การตรวจสอบโมเดล: ทุกรุ่นรวมถึง AI ได้รับการตรวจสอบแล้ว

สาขาวิชาคณิตศาสตร์ประกันภัยที่เป็นผู้ใหญ่มากที่สุดประการหนึ่งคือการตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลอง ไม่มีโมเดลใด ไม่ว่าจะเป็น GLM, Monte Carlo หรือเครื่องมือ AI ที่สามารถเชื่อถือได้โดยไม่มีการตรวจสอบความถูกต้อง การตรวจสอบประกอบด้วยองค์ประกอบหลายอย่าง การทดสอบย้อนหลัง: เปรียบเทียบการคาดการณ์ในอดีตของโมเดลกับผลลัพธ์จริง หากแบบจำลองประเมินค่าต่ำเกินไปหรือประเมินค่าสูงเกินไป (อคติ) แสดงว่ามีปัญหา การวิเคราะห์ความไว: การเปลี่ยนแปลงสมมติฐานอินพุตและการดูว่าเอาต์พุตเปลี่ยนแปลงไปมากน้อยเพียงใด โมเดลที่มีความละเอียดอ่อนมากเกินไปจะเปราะบาง การเปรียบเทียบ: การเปรียบเทียบผลลัพธ์กับวิธีการอื่นหรือข้อมูลอุตสาหกรรม การตรวจสอบโดยอิสระ: การตรวจสอบโดยนักคณิตศาสตร์ประกันภัยที่มีคุณสมบัติเหมาะสม นอกเหนือจากบุคคลที่สร้างแบบจำลอง Solvency II เรียกร้องอย่างชัดเจนถึงความเป็นอิสระนี้

มีจุดสำคัญอยู่ที่นี่: AI เองก็เป็นแบบจำลองและต้องได้รับการตรวจสอบ โค้ด การคำนวณ หรือข้อเสนอแนะที่โมเดลภาษาสร้างขึ้นต้องผ่านการทดสอบย้อนหลัง ความเห็น และการตรวจสอบโดยอิสระ เช่นเดียวกับ GLM นอกจากนี้วิธีที่ AI สร้างคำตอบมักจะไม่โปร่งใส (กล่องดำ) ซึ่งต้องมีการจัดการอย่างพิถีพิถันมากขึ้นในแง่ของการตรวจสอบ คุณสามารถใช้ AI เพื่อจัดโครงสร้างกระบวนการตรวจสอบได้ แต่คุณไม่สามารถมอบหมายการตรวจสอบให้กับ AI ได้ นั่นอาจเป็นความขัดแย้งทางผลประโยชน์

ข้อควรระวัง: การทำให้ AI พูดว่า "ตรวจสอบและตรวจสอบแบบจำลองของฉัน" ก็เหมือนกับการให้นักเรียนอ่านข้อสอบของตัวเอง การตรวจสอบยืนยันกระทำโดยบุคคลที่เป็นอิสระและมีความสามารถผ่านเอกสารประกอบ AI สามารถช่วยในการสร้างรายการตรวจสอบและโค้ดทดสอบเท่านั้น

วิธีใช้ AI ในการละลายและการตรวจสอบ

1) สรุปแนวคิดและแปลเป็นภาษาธุรกิจ:

บทบาทของคุณ: ผู้ช่วยฝึกอบรมนักคณิตศาสตร์ประกันภัย อธิบาย Solvency II ให้กับผู้ช่วยผู้จัดการทั่วไปใน 6 รายการ: SCR, MCR, การตอบสนองทางเทคนิค (ค่าประมาณที่ดีที่สุด + ส่วนต่างความเสี่ยง), อัตราส่วนความสามารถในการละลาย, สูตรมาตรฐานเทียบกับแบบจำลองภายใน, ORSA เขียนแต่ละรายการเป็นประโยคเดียวโดยใช้ภาษาธรรมดา อย่าสร้างตัวเลข เพียงแค่อธิบายแนวคิด

2) รายการตรวจสอบการยืนยัน:

ฉันจะตรวจสอบรูปแบบการจองภายใต้ Solvency II ขอรายการตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลองแก่ฉัน: - ขั้นตอนการทดสอบย้อนกลับ - ข้อสันนิษฐานในการเปลี่ยนแปลงสำหรับการวิเคราะห์ความอ่อนไหว - ตัวเลือกการเปรียบเทียบประสิทธิภาพ - คำถามเพื่อขอการตรวจสอบโดยอิสระ ให้นี่เป็นกรอบงาน; ฉันจะตัดสินใจและประเมินผล

3) รหัสการทดสอบย้อนหลัง:

เขียนโค้ด backtesting ใน Python (พร้อมความคิดเห็น): ข้อมูลเข้า: การตอบสนองที่คาดการณ์ไว้สำหรับแต่ละช่วงเวลาและมูลค่าที่รับรู้ในภายหลัง 1) พยากรณ์ - คำนวณอคติที่เกิดขึ้นจริงในแต่ละช่วงเวลา 2) รายงานค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ยและทิศทาง (ต่ำ/สูงสม่ำเสมอ) 3) เสนอแนะการทดสอบสัญญาณทางสถิติอย่างง่าย ฉันจะตีความผลลัพธ์ ฉันจะให้ข้อมูล

4) สถานการณ์อัตราการละลาย:

อิควิตี้ของฉันคือ 320M SCR ของฉันคือ 200M คำนวณอัตราส่วนความสามารถในการละลายของฉัน จากนั้น หาก SCR เพิ่มขึ้นเป็น 250M ภายใต้ความเครียด ให้คำนวณอัตราส่วนใหม่ ในทั้งสองกรณี ให้แสดงความคิดเห็นว่าอัตราส่วนเพียงพอหรือไม่ (เกณฑ์ 100%) เพียงใช้ตัวเลขที่ฉันให้ไป

พรอมต์อ่อน / พรอมต์แรง

พรอมต์ที่อ่อนแอ:

คำนวณความต้องการเงินทุนของฉันและยืนยันว่าแบบจำลองของฉันถูกต้อง

ข้อผิดพลาดสองประการ: ไม่มีข้อมูลและไม่มีวิธีการ นอกจากนี้การที่ AI พูดว่า "ยืนยัน" จะทำให้การตรวจสอบเป็นโมฆะ

พรอมต์อันทรงพลัง:

บทบาทของคุณ: ผู้ช่วยตรวจสอบนักคณิตศาสตร์ประกันภัย งาน A: การคำนวณอัตราส่วนการละลาย — อิควิตี้ 320M, SCR 200M; ค้นหาอัตราส่วนและตีความตามเกณฑ์ 100% งาน B: จัดทำรายการตรวจสอบและร่างโค้ดทดสอบย้อนหลังเพื่อตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลองการจองนี้อย่างอิสระ หมายเหตุ: คุณจะไม่ตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลอง นักคณิตศาสตร์ประกันภัยอิสระจะทำการตรวจสอบ คุณเพียงแค่สร้างเฟรมเวิร์ก โค้ด และคำถามที่จะถาม อย่าสร้างตัวเลข

มินิเคสสามอัน

กรณีที่ 1 — อัตราดีแต่สมมติฐานอ่อน อัตราการละลายของบริษัทแห่งหนึ่งดูเหมือนจะอยู่ที่ 180 เปอร์เซ็นต์ และฝ่ายบริหารก็ผ่อนคลายลง การทบทวนโดยอิสระแสดงให้เห็นว่าอัตราดังกล่าวได้รับการคำนวณโดยสมมติว่ามีอัตราดอกเบี้ยในแง่ดีมากและสถานการณ์ภัยพิบัติต่ำ ด้วยสมมติฐานที่เป็นจริง อัตรานี้จึงลดลงเหลือ 115 เปอร์เซ็นต์ บทเรียน: โอกาสจะดีพอๆ กับสมมติฐานที่เป็นรากฐานของมันเท่านั้น AI จะคำนวณผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงสมมติฐานอย่างรวดเร็ว นักคณิตศาสตร์ประกันภัยอิสระได้ทำการประเมิน

กรณีที่ 2 — การเบี่ยงเบนอย่างเป็นระบบ การทดสอบย้อนหลังของแบบจำลองพบว่ามีการคาดการณ์ต่ำกว่าข้อกำหนดโดยเฉลี่ย 8 เปอร์เซ็นต์เป็นเวลาสามปีติดต่อกัน แต่ละปีดูเหมือน "ยอมรับได้" แต่การเบี่ยงเบนไปในทิศทางเดียวกันอย่างต่อเนื่องเป็นสัญญาณของอคติ การเลือกปัจจัยวิวัฒนาการของโมเดลที่ถูกต้อง AI สร้างโค้ด backtest และกราฟส่วนเบี่ยงเบน นักคณิตศาสตร์ประกันภัยตีความแบบแผน

กรณีที่ 3 — กับดักของการรับรองความถูกต้องจากภายนอกไปยัง AI ผู้ช่วยบอกให้ AI "ยืนยันว่าโมเดลภายในนี้สอดคล้องกับ Solvency II หรือไม่"; AI ​​สร้างข้อความ "พร้อมใช้งาน" ได้อย่างคล่องแคล่ว แต่ AI ไม่ได้ตรวจสอบข้อมูลหรือสมมติฐานของโมเดลจริงๆ นี่เป็นการยืนยันด้านหน้า ไม่ใช่การยืนยันจริง เมื่อนักคณิตศาสตร์ประกันภัยอิสระก้าวเข้ามา พบข้อผิดพลาดในการสันนิษฐานที่ร้ายแรงสองประการ บทเรียน: การตรวจสอบเป็นความรับผิดชอบของมนุษย์ AI ไม่สามารถจัดการมันได้

ข้อผิดพลาดทั่วไป

• การอ่านอัตราส่วนความสามารถในการละลายโดยไม่มีสมมติฐาน อัตราส่วนที่ดีอาจเป็นผลมาจากสมมติฐานที่ไม่ดี ถามสมมติฐานด้านล่าง
• เมื่อพิจารณาแต่ละปีแล้วยังขาดอคติอย่างเป็นระบบ การเบี่ยงเบนเล็กน้อยไปในทิศทางเดียวกันอย่างต่อเนื่องเป็นสัญญาณของอคติร้ายแรง
• มีการตรวจสอบและอนุมัติโดย AI นี่คือความขัดแย้งทางผลประโยชน์และการรับรองรูปลักษณ์ การตรวจสอบเสร็จสิ้นโดยมนุษย์อิสระ
• สับสนระหว่างการคาดเดาที่ดีที่สุดกับส่วนต่างความเสี่ยง ทั้งสองเป็นส่วนประกอบที่แยกจากกัน อัตราความเสี่ยงเป็นบัฟเฟอร์ความไม่แน่นอนและไม่รวมอยู่ในการคาดการณ์
• การใช้เอาท์พุต AI เสมือนว่าเป็นของจริง ไม่ใช่โมเดลที่ไม่ผ่านการตรวจสอบ AI ก็เป็นแบบจำลองเช่นกัน ต้องผ่านการทดสอบย้อนหลัง ความไว และการควบคุมที่เป็นอิสระ

โดยสรุป

Solvency II ควบคุมความยืดหยุ่นทางการเงินของบริษัทประกันภัย เสาหลักสามประการของบริษัท ได้แก่ ข้อกำหนดเชิงปริมาณ การกำกับดูแล และความโปร่งใส SCR เป็นเงินทุนสำหรับชดเชยการสูญเสียทั้งปีด้วยความเชื่อมั่น 99.5 เปอร์เซ็นต์ MCR คือขั้นต่ำที่แน่นอน ข้อกำหนดทางเทคนิคประกอบด้วยการประมาณการที่ดีที่สุดและส่วนต่างความเสี่ยง การตรวจสอบโมเดล เช่น การทดสอบย้อนหลัง ความรู้สึก การเปรียบเทียบ และการทบทวนโดยอิสระ ถือเป็นระเบียบวินัยที่โมเดลทุกรุ่น รวมถึง AI ต้องผ่านก่อนจึงจะเชื่อถือได้ AI สร้างบทสรุปแนวคิด โค้ด และรายการตรวจสอบ แต่ความรับผิดชอบด้านตัวเลขทุนอยู่ที่นักคณิตศาสตร์ประกันภัยและผู้บริหารที่ได้รับการแต่งตั้ง การตรวจสอบเป็นของมนุษย์อิสระ และการที่ AI บอกว่า "อนุมัติ" ไม่ได้ทดแทนการตรวจสอบจริง

งานสมัคร

ตั้งค่าสถานการณ์อัตราส่วนความสามารถในการละลายด้วยตัวเลขที่ไม่ระบุชื่อ (ส่วนของผู้ถือหุ้นและ SCR) ขอให้ AI ​​(a) คำนวณอัตราและคำนวณใหม่ภายใต้ความเครียด (b) สร้างรายการตรวจสอบการตรวจสอบและร่างโค้ด backtest สำหรับโมเดลการจอง ตรวจสอบอัตราส่วนด้วยตนเอง จากนั้นขอให้ AI “ตรวจสอบแบบจำลองของฉัน” อย่างมีสติ และประเมินการตอบสนองอย่างมีวิจารณญาณ: จริง ๆ แล้วโมเดลควบคุมอะไร สิ่งใดไม่ได้ควบคุม

รายการตรวจสอบ

• [ ] ฉันได้อ่านอัตราส่วนความสามารถในการละลายโดยตั้งคำถามถึงสมมติฐานที่ซ่อนอยู่หรือไม่
• [ ] ฉันเคยมองหาอคติอย่างเป็นระบบและแต่ละปีในการทดสอบย้อนหลังหรือไม่?
• [ ] ฉันปล่อยให้การตรวจสอบเป็นบุคคลที่เป็นอิสระและมีความสามารถ หรือฉันไม่ได้มอบหมายการตรวจสอบให้ AI?
• [ ] ฉันได้จัดสรรประมาณการและส่วนต่างความเสี่ยงที่ดีที่สุดอย่างถูกต้องหรือไม่?
• [ ] ฉันถือว่าเอาท์พุต AI เป็นแบบอย่างที่ต้องตรวจสอบหรือไม่?
• [ ] ฉันได้ยืนยันว่าความรับผิดชอบขั้นสุดท้ายสำหรับตัวเลขทุนขึ้นอยู่กับนักคณิตศาสตร์ประกันภัยที่ได้รับการแต่งตั้งหรือไม่?