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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;时盡?#26368;低?#26102;盡?#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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