Прибуток:
- Здатність узагальнювати та інтерпретувати три стовпи Solvency II, SCR/MCR (вимоги до капіталу) та концепції технічного забезпечення за підтримки штучного інтелекту
- Можливість налаштувати перевірку моделі, ретестування, аналіз чутливості та етапи незалежного перегляду за допомогою штучного інтелекту
- Здатність зрозуміти, що штучний інтелект сам по собі є моделлю, яку необхідно перевірити, і що остаточна відповідальність за рахунок капіталу залишається за призначеним актуарієм і керівництвом.
Страхова компанія дає обіцянки, які охоплюють десятиліття з кожним полісом, який вона продає. Щоб виконати ці обіцянки, він повинен не тільки виділити достатні резерви, але й підтримувати достатній капітал на випадок поганих сценаріїв. Капітал — це буфер компанії, який поглинає несподівані збитки, міра її фінансової стійкості. Основою, яка регулює цю стійкість у Європі та переважно в Туреччині, є Solvency II. У цьому розділі ми розглянемо логіку Solvency II, вимоги до капіталу (SCR/MCR) і валідацію моделі, одну з найбільш зрілих дисциплін актуарії; Ми побачимо, як використовувати штучний інтелект у цій сфері — і чому сам штучний інтелект є моделлю, яку потрібно перевірити.
Нагадаємо з самого початку: від розрахунку достатності капіталу залежить, виживе компанія чи ні; Від цього залежить довіра регулятора, кредитних рейтингових агентств і страхувальників. У цій сфері штучний інтелект створює доповіді, кодекси та чернетки; але остаточна відповідальність за розмір капіталу лежить на призначеному актуарії та керівництві, і кожна модель, включаючи ШІ, повинна пройти незалежну перевірку.
Три стовпи Платоспроможності II
Платоспроможність II побудована на трьох «стовпах». Стовпець 1 — Кількісні вимоги: визначає спосіб розрахунку технічних резервів і вимог до капіталу. Тут є два пороги. SCR (вимоги до платоспроможного капіталу): це капітал, який компанія повинна зберігати, щоб виконати свої зобов’язання протягом року з довірчим рівнем 99,5 відсотків, навіть за поганого сценарію, який відбуватиметься приблизно раз на 200 років. MCR (мінімальний вимога до капіталу) — це абсолютна нижня межа, нижче якої ліцензія буде під загрозою. Стовп 2 — Управління та управління ризиками: охоплює внутрішній контроль, систему управління ризиками та власну оцінку ризиків (ORSA). Стовп 3 — Прозорість і звітність: зобов’язання щодо розкриття інформації перед громадськістю та регулятором.
SCR можна розрахувати двома способами. Стандартна формула: з готовими модулями ризику та параметрами, визначеними регулятором. Внутрішня модель: власна розроблена компанією, схвалена регулятором модель (зазвичай на основі Монте-Карло). Внутрішні моделі більш точні, але вимагають набагато обтяжливішого процесу перевірки та підтвердження. Регулюючим органом у Туреччині є SEDDK (Агентство з регулювання та нагляду за страхуванням і приватним пенсійним забезпеченням), і законодавство поступово наближається до принципів Платоспроможності II.
У наведеній нижче таблиці підсумовано основні поняття:
концепція
Значення
критична точка
Технічна відповідь
Поточна вартість зобов'язань
Найкраще припущення + маржа ризику
SCR
1-річний збитковий капітал із впевненістю 99,5%.
Основний кваліфікаційний критерій
MCR
Абсолютний мінімальний капітал
Шість = ліцензійний ризик
ОРСА
Власна оцінка ризиків компанії
Стовп 2, відповідальність керівництва
Коефіцієнт платоспроможності
Власний капітал / SCR
Більше 100% = достатньо
Технічна відповідь: найкраща оцінка та маржа ризику
У Solvency II технічне забезпечення складається з двох частин. Найкраща оцінка: очікувана вартість усіх майбутніх грошових потоків, зважена за ймовірністю та дисконтована — неупереджена оцінка, яка не є ні консервативною, ні оптимістичною. Маржа ризику: додатковий буфер, який вимагатиме інша компанія, якщо вона успадкує невизначеність; додано до вашого найкращого припущення. Ця відмінність безпосередньо пов’язана з розрахунком надбавки в блоці 3: до найкращої оцінки, яку ви знайдете за допомогою ланцюгової драбини або BF, додається маржа ризику, отримана з невизначеності, яку ви вимірюєте за допомогою Mack/bootstrap. AI допомагає пояснити ці компоненти та створити обліковий код.
Порада: не читайте таке число, як «Рівень платоспроможності 160 відсотків» окремо. Запитайте, на основі яких припущень (відсотки, смертність, катастрофічний сценарій) розраховується цей показник і на якому рівні стресу він базується; Співвідношення, яке виглядає добре, може бути результатом поганих припущень.
Перевірка моделі: перевіряється кожна модель, включаючи ШІ
Однією з найбільш зрілих актуарних дисциплін є перевірка моделі. Жодній моделі — ні GLM, ні Монте-Карло, ні інструменту ШІ — не можна довіряти без перевірки. Перевірка складається з кількох компонентів. Тестування за попередніми даними: порівняння попередніх прогнозів моделі з фактичними результатами; Якщо модель постійно недооцінює або переоцінює (зміщення), є проблема. Аналіз чутливості: зміна вхідних припущень і спостереження за тим, наскільки змінився результат; Надто чутлива модель тендітна. Бенчмаркінг: порівняння результату з альтернативним методом або галузевими даними. Незалежний огляд: аудит кваліфікованим актуарієм, відмінним від особи, яка створила модель. Solvency II чітко вимагає такої незалежності.
Тут є критичний момент: штучний інтелект сам по собі є моделлю і має бути перевірений. Код, розрахунок або пропозиція, створена мовною моделлю, повинні пройти тестування, оцінку та незалежний огляд, як і GLM. Крім того, те, як AI видає відповідь, часто не прозоро (чорний ящик); Це вимагає більш прискіпливого підходу до перевірки. Ви можете використовувати штучний інтелект для структурування процесу перевірки, але ви не можете делегувати саму перевірку штучному інтелекту — це було б конфліктом інтересів.
Застереження: змусити штучний інтелект сказати «перевірити та підтвердити мою модель» — це все одно, що змусити студента прочитати власний іспит. Перевірка здійснюється незалежною та компетентною особою за допомогою документації. ШІ може допомогти лише у створенні контрольних списків і тестового коду.
Як використовувати AI у платоспроможності та перевірці
1) Короткий зміст концепції та переклад на ділову мову:
Ваша роль: асистент актуарного навчання. Поясніть Solvency II помічнику генерального менеджера за 6 пунктами: SCR, MCR, технічна відповідь (найкраща оцінка + маржа ризику), коефіцієнт платоспроможності, стандартна формула проти внутрішньої моделі, ORSA. Запишіть кожен пункт одним реченням, зрозумілою мовою. Не складайте цифри; просто поясніть поняття.
2) Контрольний список перевірки:
Я перевірю модель бронювання в рамках Платоспроможності II. Дайте мені контрольний список для перевірки моделі: - Етапи тестування за попередніми даними - Припущення, які потрібно змінити для аналізу чутливості - Параметри порівняльного аналізу - Питання для незалежного перегляду Нехай це буде рамка; Я буду приймати рішення та оцінку.
3) Код перевірки:
Напишіть код тестування на Python (з коментарями): Вхідні дані: прогнозована відповідь для кожного періоду та подальше реалізоване значення. 1) Прогноз - розрахувати фактичне зміщення для кожного періоду. 2) Повідомте про середнє відхилення та його напрямок (чи воно постійно низьке/високе). 3) Запропонуйте простий тест статистичної ознаки. Я інтерпретую результат; Я надам дані.
4) Сценарій рівня платоспроможності:
Мій капітал становить 320 млн, мій SCR — 200 млн. Розрахувати мій коефіцієнт платоспроможності. Тоді, якщо SCR збільшиться до 250M під напругою, обчисліть новий коефіцієнт. В обох випадках прокоментуйте, чи достатній коефіцієнт (100% поріг). Просто використовуйте цифри, які я надав.
Слабка підказка / Сильна підказка
Слабка підказка:
Обчисліть мій потрібний капітал і підтвердьте, що моя модель правильна.
Дві помилки: немає даних і немає методу; Крім того, змусити ШІ сказати «підтвердити» робить перевірку недійсною.
Потужна підказка:
Ваша роль: асистент з актуарної перевірки. Завдання A: Розрахунок коефіцієнта платоспроможності — власний капітал 320M, SCR 200M; знайдіть співвідношення та інтерпретуйте його на основі 100% порогу. Завдання Б: надайте контрольний список і чернетку коду попереднього тестування для незалежної перевірки цієї моделі бронювання. Примітка: ви не перевірятимете модель; Перевірку зробить незалежний актуарій. Ви лише створюєте фреймворк, код і запитання. Не вигадуй цифри.
три міні-чохла
Випадок 1 — хороший показник із слабким припущенням. Рівень платоспроможності однієї компанії склав 180 відсотків, і керівництво було послаблено. Незалежний огляд показав, що ставку було розраховано з урахуванням дуже оптимістичної процентної ставки та низького катастрофічного сценарію; При реалістичних припущеннях показник знизився до 115 відсотків. Урок: шанси такі ж високі, як і припущення, що лежать в їх основі. ШІ швидко перерахував вплив зміни припущення; Оцінку зробив незалежний актуарій.
Випадок 2 — Систематичне відхилення. Ретестування моделі виявило, що вона занижувала прогнозування забезпечення в середньому на 8 відсотків протягом трьох років поспіль. Окремі роки здавалися «прийнятними», але постійне відхилення в одному напрямку було ознакою упередженості. Виправлений вибір фактора еволюції моделі. AI виготовив код тестування та графік відхилень; Актуарій інтерпретував шаблон.
Випадок 3. Пастка аутсорсингу перевірки ШІ. Асистент сказав ШІ «підтвердити, що ця внутрішня модель сумісна з Solvency II»; ШІ створив плавний текст «доступно». Але штучний інтелект насправді не перевіряв дані або припущення моделі; Це було фасадне, а не фактичне підтвердження. Коли в справу втрутився незалежний актуарій, було виявлено дві серйозні помилки в припущеннях. Урок: перевірка – обов’язок людини; ШІ не може це взяти.
Поширені помилки
- Читання коефіцієнта платоспроможності без припущень. Хороший коефіцієнт може бути результатом поганих припущень; Поставте під сумнів наведені нижче припущення.
- Дивлячись на окремі роки та втрачаючи систематичне упередження. Постійне невелике відхилення в одному напрямку є ознакою серйозної упередженості.
- Проведення перевірки та схвалення AI. Це конфлікт інтересів і схвалення зовнішнього вигляду; Перевірка виконується незалежною людиною.
- Плутання найкращого припущення з маржею ризику. Ці два є окремими компонентами; Маржа ризику є буфером невизначеності і не включається в прогноз.
- Використовуйте результати ШІ як реальні, а не як неперевірену модель. AI також є моделлю; повинні пройти ретестування, чутливість і незалежний контроль.
Підсумовуючи
Платоспроможність II регулює фінансову стійкість страхових компаній; Його три стовпи — це кількісні вимоги, управління та прозорість. SCR — це капітал для покриття річних збитків із впевненістю 99,5%, MCR — це абсолютний мінімум; Технічний резерв складається з найкращої оцінки та маржі ризику. Валідація моделі — ретроспективне тестування, настрої, порівняльний аналіз, незалежний огляд — це дисципліна, яку має пройти кожна модель, включно зі штучним інтелектом, перш ніж їй можна буде довіряти. AI створює концептуальні рекомендації, коди та контрольні списки; Але відповідальність за розмір капіталу лежить на призначеному актуарії та керівництві, перевірка належить незалежній людині, і запит ШІ «схвалити» не замінить фактичну перевірку.
Аплікаційне завдання
Налаштуйте сценарій коефіцієнта платоспроможності з анонімними цифрами (власний капітал і SCR). Попросіть штучний інтелект (a) обчислити ставку та перерахувати її під напругою, (b) створити контрольний список перевірки та проект коду попереднього тестування для моделі резервування. Перевірте співвідношення вручну. Потім свідомо попросіть штучний інтелект «перевірити мою модель» і критично оцінити його відповідь: що він насправді контролював, що не контролював?
контрольний список
- [ ] Чи читав я коефіцієнт платоспроможності, ставлячи під сумнів основні припущення?
- [ ] Чи шукав я систематичне зміщення, а також окремі роки під час тестування?
- [ ] Я доручив перевірку незалежній і компетентній людині чи не доручив її ШІ?
- [ ] Чи правильно я розподілив найкращу оцінку та маржу ризику?
- [ ] Чи вважав я вихід штучного інтелекту моделлю, яку потрібно перевірити?
- [ ] Чи стверджував я, що остаточна відповідальність за розмір капіталу лежить на призначеному актуарії?