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        新科技赋能险企风险偏好管理 构建风险偏好的新定位

        2019-03-06 11:15:48 中国保险报 

        在过去几年中随着一系列监管规则的出台与落地风险偏好体系在保险公司经营管理决策中的作用愈发重要越来越多的保险公司开始寻求如何将风险偏好与公司的经营决策建立更为紧密的联系着眼于这一思路笔者在近期的风险偏好建设工作中探索性的进行新保险科技的应用研究结合对于当前行业的一些观察特形成如?#24405;?#28857;想法和建议

        支持经营决策 构建风险偏好的新定位

        风险偏好承接了公司业务战略也是保险公司风险-?#26102;?价值三位一体的经营模式的关键载体其在公司经营决策中的作用在于帮助公司确定为了实现预期价值需要通过?#26102;?#25215;受的不确定性即风险水平因此除了作为保险公司的整体风险观和全面风险管理的逻辑起点外风险偏好的核心作?#27809;?#22312;于从前瞻性和动态性两方面对于公司经营决策进行补充和校正

        所谓前瞻性是指风险偏好应契合在战略制定与?#35797;?#20998;配的过程中通过分析业务经营预期目标与非预期风险损失为公司在制定业务规划全面预算产品策略资产配置等各类经营决策场景提供决策支持并?#20174;?#22312;风险偏好陈述风险容忍度与风险限额等三个层次中以关键风险指标作为主要抓手对各类经营管理活动所面临的风险进行监控

        所谓动态性是指要在风险偏好的设定中充分考虑未来可能面临的风险场景相这些风险场景需要将业务场景中的关键风险因子参数化并且应用于风险偏好的设定和测算中在情?#21543;?#23450;的过程中既需要?#20174;?#20844;司存量业务的特征也需要考虑战略规划下增量业务的变化同时还需要兼顾整体外部环境对于承保和投资两方面可能的趋势性影响

        技术短板制约风险偏好发挥作用

        传?#25104;?#22312;风险偏好体系建设中并非不考虑前瞻性和动态性但客观上如以下技术上的一些限制导致了风险偏好无法充?#22336;?#25381;其对于经营决策的支持作用

        1.模型处理能力不足

        风险偏好的设定既涉及?#25509;?#20844;司宏观规划的互动也涉及到对于当前具体的经营数据的汲取和归纳这种管理对象的复杂度会带来分析过程的复杂度目前保险公司在进行风险偏好相关计算过程中往往会涉及到多个不同系?#22330;?#35780;估工具量化分析工具和数据库工具很多公司最终只能从功能层面选择最大公约数即通过Excel作为整体分析平台和信息载体这就导致相关计算过程非常繁琐更有甚者一些公司由于无法?#34892;?#35299;决上述的计算复杂度问题导致风险偏好与风险容忍度风险限额以及关键风险指标阈值之间的缺乏量化钩稽关系

        2.数据管理效?#23454;?#19979;

        风险偏好的量化分析的核心是模型而基础在于数据随着风险偏好与经营决策的关系?#25214;?#32039;密对于数据颗粒度的要求也越来越高传?#25104;?#25353;照大类风险和业务条线归集的数据获取模式已经无法满足需要但这对于数据获取和管理模式的挑战是巨大的由于需要对接多个部门和岗位并对接多个业务财务和管理信息系统并且需要实际获得很多具体经营层面的信息其数据流转整理和准备过程中的管理复杂度和对应的人力成?#31350;?#24819;而知

        3.风险情景固化

        通过风险情景下的压力测试设定风险偏好评估业务规划是当前典型的实务方式但在风险情景的设定中经常会面临深度和广度不足风险情景既往依托于监管规则的比较多在此基础上很难进一步?#20174;?#20844;司面临的来自内外部的经营环境这就导?#36335;?#26512;的无法全面涵盖公司面临的主要风险为了?#20174;?#21644;分析这种不断变化的风险环境虽然通过ESG等工具随机生成经济情景是一个可行的解决思路但这种风险情景的设定思路从本质上?#20174;?#20110;已经先行固化了整个风险宇宙的框架并且预先定义了关键风险因子选取和分布因此其设定方式从本质上仍然是确定性而非随机性的风险情景的更新模式也是在参数赋值而非参数选取

        探索新科技手段对于风险偏好管理的赋能

        针对上述几点问题笔者尝试在近期风险偏好建设工作中探索性的应用了一些保险科技手段具体如下

        1.探索机器学习拓宽风险场景

        为了分析保险公司在面对不利情景时的风险承受能力确保业务计划资产配置等公司战略规划的相关风险在公司风险偏好约束?#27573;?#20869;需要选取合适的经济与非经济风险因素合理模拟风险情景在这个过程中笔者一方面基于公司业务结构产品策略资产配置等经营特点识别影响公司偿付能力盈利能力?#30830;?#38754;的主要风险因素并基于识别出的主要风险因素梳理公司内外部风险情景因子另一方面尝试初步运?#27809;?#22120;学习的方法对模型进行迭代与重构不断优化风险情景的选择并通过?#30701;?#38543;机模拟法将内外部情景进行有机结合从而形成更为全面系统的风险情景库

        2.借力RPA技术提高风险分析和计量的效率效果

        针对前述的管理和计算的复杂度问题笔者尝试引入RPA即所谓机器人流程自动化技术首先用RPA代替人工介入跨系统数据获取处理整理和校验等具有一定人工判?#31995;?#37325;复?#36234;?#39640;的工作?#40644;?#27425;RPA可以根据我们预先设定的规则代替人工进行风险偏好和业务规划的试算第三在针对大样本量的随机情景分析?#20445;?#36890;过将业务调整的规则预先内置于RPA由计算机更为高效的综合公司原有全面预算投资计划等预测情况更为科学动态的分析实?#39318;时M?#26368;低?#26102;M?#21487;投?#39318;?#20135;与各大类资产等变动情况从成本上看RPA在上述场景中所需要的人财物和时间成本?#23478;对?#20302;于系统开发并且可以随着公司经营的调整实现高效低耗的迭代和更新

        3.依托风控平台构建API 完善功能管理

        既往从风险偏好体系整体管理方式来看目前行业在技术层面的主要做法仍然依据场景例如偏好设定传导测算风险监测等随着场景的不断清晰笔者下一步考虑将整合不同场景的具体分析和计量需求通过将前述的模型工具从功能层面进行重组后布置在公司风控平台上这?#22336;?#24335;有助于简化风险偏好配套管理工具在IT系统层面的部署过程同?#20445;?#36890;过将风险偏好中?#35270;?#30340;功能模块通过公司内部的API形式进行管理并授权风险管理和业务分析人?#22791;?#25454;需要调用和开发具体功能模块包括风险计量确定性或随机情?#21543;?#23450;风险偏好传导财务业务动态预测以及前述的RPA管理等还可以显著相关工作的效率效果此外应用API技术有助于将上述风险偏好中的关键技术资产化降低相关人员发生变动时对于公司管理活动的影响

        众所周知以人工智能区块链云计算以及大数据等为代表的新兴科技对保险行业经营和管理?#21363;?#26469;了深刻的影响在以风险偏好体系建设及其他保险公司的传统风险管理工作中如何充分借鉴保险科技的成果提升保险公司风险管控的能力和水平并通过智能风控为公司经营保驾护航未雨绸缪将会是未来保险行业需要?#38505;?#24605;考的问题(王弢 陈竞)

        责任编辑赵梦佳
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