CEO Corner

これが今日の運用上の決定である理由

保険数理業務では、長年にわたって統計学習と計算による近似が使用されてきました。新たな機会は、これらのメソッドを、技術資料を検索し、コードを支援し、制御された分析作業を調整できるシステムと接続することです。これらの機能により、評価内のモデルを選択的に改善しながら、評価に関わる作業を再設計することが可能になります。保険数理上の判断を実行できる自律システムの導入を待つ必要はありません。

具体的なガバナンスのスケジュール表もあります。 2025 年 9 月に発行された OSFI の最終ガイドライン E-23 は、2027 年 5 月 1 日に発効します。これは、保険会社を含む連邦政府の規制を受ける金融機関全体にモデル リスク管理の期待を拡張し、AI と機械学習に明示的に取り組んでいます。この版の時点では、その発効日はまだ先です。私は準備期間を利用して、確立された保険数理モデルと新しい AI コンポーネントの両方をカバーするモデル目録、所有権、検証証拠を確立します。

国際アクチュアリー協会も、AI のガバナンス、テスト、文書化に関する教育論文を出版しています。これらは専門的な実践のためのリソースであり、普遍的な規制当局の承認ではありません。技術的な機会と開発中のガバナンス フレームワークが一体となって、計画的な導入プログラムをサポートします。遅延には機会コストが伴います。チームは、AI がどこで機能するのか、どこで失敗するのか、どの程度のレビューが必要なのかの学習を先延ばしにします。その学習は保険会社の商品、データ、意思決定に特有のものです。ソフトウェア ライセンスを後で簡単に購入することはできません。

各 AI コンポーネントに正確な保険数理上の役割を与える

投資を承認する前に、私は 3 つの役割を区別します。統計学習により、死亡率の差、放棄行動、保険金請求の深刻度または支出パターンなどの関係が推定されます。数値近似は、たとえば、完全なモデル実行の制御されたセットから負債曲面を推定することによって、高価な計算を加速します。 Generative AI は、製品条項の取得、テストの提案、または承認された出力からの説明の草案など、言語とコードの操作をサポートします。これらの役割には、信頼性のさまざまな証拠が必要です。

言語モデルの流暢な説明は、死亡率推定値が調整されていることを証明するものではありません。プロキシと参照エンジンとの緊密な合意は、参照エンジンがコントラクトを正しく表現していることを確立するものではありません。予測モデルの過去の強力なパフォーマンスは、提案された管理アクションが予測された結果を引き起こすことを証明するものではありません。 AI プログラムにおける主任保険数理人の最初の責任は、これらの区別を明確にすることです。

私が好むアーキテクチャは、保険数理エンジンに指定された計算の責任を与え、AI に狭義の分析タスクや調整タスクを与え、認可された専門家に仮定と決定の責任を与えます。 AI が数値手法自体を変更する場合、そのコンポーネントはモデルのインベントリと検証プロセスに入ります。アシスタントと呼ばれるアプリケーション内では消えません。

複雑になる前に仮定プロセスを改善する

生命ポートフォリオの場合、死亡率分析は、エクスポージャーの構成、到達年齢、期間、引受クラス、給付金額、報告された死亡のタイミングから始まります。露出オフセットを備えたポアソン モデル、一般化された加算モデル、および生存モデルは、有用で解釈可能な開始点を提供します。機械学習は、実際と期待の比率が広いために隠蔽されている相互作用を調査できますが、経験が乏しいため、依然として信頼性と規律あるプールが必要です。非常に詳細な推定値が必ずしも信頼性の高い仮定であるとは限りません。

同じ保険契約者間での情報漏洩に対する保護とともに、その後の経験期間と関連する商品コホートについての検証を必要とします。セグメントごとの調整、ビジネスミックスの変化の影響、欠損データに対する感度などを調査します。過去の死亡率の適合と将来の死亡率の改善の選択は別のタスクです。モデルは最近の経験に厳密に適合しますが、長期的な改善の仮定についてはほとんど証拠を提供しません。

ラプスモデリングにも同じ規律が必要です。生存または競合リスク モデルは、死、降伏、その他の出口を表すことができます。より豊富なモデルでは、信用金利、市場代替案、解約手数料、分配の相互作用を調査できます。しかし、過去の保険契約者の行動は金利条件をカバーしていない可能性や、ストレス下で重要なインセンティブを保証していない可能性があります。私はこれらのギャップについて明確なシナリオ判断を保持します。介入と定着の間の予測的関連性も、介入戦略をサポートする前に因果分析が必要です。

生命保険と年金の評価は契約を保存しなければなりません

単純な期間契約の場合、将来のキャッシュ フロー計算では、一貫した減額と割引の仮定を使用して保険料、死亡保険金、支出が予測されます。終身保険とユニバーサル保険では、口座価値、保険料の柔軟性、信用金利、解約返戻金、保証などの追加の依存関係が導入されます。年金では、生存条件に応じた支払い、保証の可能性、および保険契約者のオプションが導入されています。 AI は仕様の組み立てや不一致の特定に役立ちますが、重要な契約上の各機能は実行可能なロジックに変換されても存続する必要があります。

同じ人口動態の変化でも、製品ごとに異なる経済的影響を与える可能性があります。一般に、死亡率が低いと終身年金の支払いが延長される一方、定期保険帳簿上の予想死亡保険金請求額が減少します。その場合でも、保険料、経費、失効、保証が全体の結果に影響します。 「死亡率が改善した」というだけの説明は不十分である。私は、影響を受けたコホート、キャッシュフローの変化、特定の評価基準に対する影響を特定することを期待しています。

IFRS 17 は、もう 1 つの重要な違いを追加します。履行キャッシュ フローと契約上のサービス マージンには異なる役割があります。単純な総保険料準備金の変化は、自動的に報告利益の変化にはなりません。治療法は、測定モデル、移動の原因、およびそれが将来のサービスに関連するか、現在および過去のサービスに関連するかによって異なります。 AI を使用して、会計処理を承認されたポリシーまで追跡し、証拠を実行し、分類と結論を担当の保険数理チームと財務チームがレビューするのに役立ちます。

確率的評価の高速化により、より多くの挑戦を買う必要がある

材料オプションや保証のある製品の場合、計算はさらに要求が厳しくなる可能性があります。リスクを行使するには、一連の外側の経済シナリオと、将来の各状態における内側の評価が必要になる場合があります。回帰、最小二乗モンテカルロ、機械学習プロキシにより、選択した計算のコストを削減できます。アクチュアリー協会は、予測分析と機械学習のこの使用法に関する実際の生命保険と年金のケーススタディを発表しました。これは、特定の書籍のパフォーマンスを保証するものではなく、調査すべき信頼できる領域を確立するものです。

プロキシをトレーニングする前に、プロキシの許可された入力ドメインを定義します。検証には、ストレスの多い状態、リスク要因の組み合わせ、および保証しきい値に近い契約を含める必要があります。平均適合だけでなく、体系的なバイアス、テールエラー、感度推定値を検査する必要があります。負債が 100 億 CU の単なる例示的なポートフォリオでは、0.1% の体系的な評価誤差は 1,000 万 CU に相当します。エラーがヘッジや資本に与える影響を考慮する前に、明らかに小さな割合が問題になる可能性があります。

リファレンス エンジンは引き続き不可欠です。ドメイン外のケースは完全な計算または明示的な例外をトリガーする必要があり、モデルの変更はプロキシの再評価をトリガーする必要があります。将来の結果を研究するために使用される現実世界のシナリオと、市場と整合性のある評価に使用されるリスク中立のシナリオは、異なる目的を果たします。デザインではその区別を維持する必要があります。私の投資ケースでは、保存された計算によってどの程度の追加のストレス テストが可能になるかが問われます。狭い一連のシナリオをより速く繰り返すことは、これまで調査されていないエクスポージャーを理解することよりも小さな成果です。

負債の結果を資産、流動性、資本に結び付ける

負債の見積りは、決定を変更するときに役立ちます。資産負債管理においては、分析の改善によってデュレーションギャップ、主要金利エクスポージャー、コンベクシティ、またはキャッシュフロー不足の解釈が変わるかどうかを尋ねたいと思います。デュレーションマッチには、ベーシスリスク、スプレッドリスク、非流動性資産および保険契約者オプションが共存する可能性があります。通常の条件でトレーニングされたモデルは、解約インセンティブと資産実現コストが相互作用する場合、信頼性が最も低くなる可能性があります。

資本については、懸念はさらにジョイントテールに移ります。平均負債価値を再現する代理は、依然として、不利なシナリオのランキング、テールパーセンタイル、またはリスク全体への資本の配分を歪める可能性があります。相関関係と依存関係の仮定は、それ自体が挑戦されるに値します。私は、シナリオのサンプリング誤差や基礎となる仮定の不確実性とは別に、近似誤差を報告します。 3 つすべてを 1 つの説明のつかない信頼スコアに組み合わせると、結果の管理が難しくなります。

同じ原則が生命保険以外にも当てはまります。損害賠償引当では、保険金のインフレ、決済の変更、ポートフォリオの組み合わせに注意を払い、関連するチェーンラダー、Bornhuetter–Ferguson、またはその他のベンチマークに対して AI 手法がその地位を獲得する必要があります。予測がより複雑になっても、選択した引当金がビジネスにとって適切である理由を説明する必要がなくなるわけではありません。

次の質問に答えることができるバリュエーションクローズ

負債が予想外に増加する年金決算の例を考えてみましょう。新しいビジネスとポートフォリオの動き、予想される流出、経済変化、経験の逸脱、仮定の更新、モデルの修正をワークフローで分離したいと考えています。制御された再実行により、これらの貢献が確立されるはずです。逐次帰属は変更が適用される順序に依存する可能性があるため、レポートではその規則を示し、重要な相互作用の影響を特定する必要があります。

AI アシスタントは、以前に承認された根拠を取得し、変更された仮定の記録を特定し、必要な再実行を提案し、結果として得られた証拠を組み立てることができます。関連する数値出力が利用可能になった後にのみ、コメントの草案を作成することができます。モデルが動きを一致させることができない場合、アシスタントは未解決の残差を公開する必要があります。表が完全であるかのように見せるために、説得力のある経済ストーリーを提供するべきではありません。

レビューパックには、キャッシュフロー流出グラフ、移動ブリッジ、コホート経験分析、感度比較が含まれます。各材料数値は、そのソース実行、モデルのバージョン、および仮定の根拠を特定します。物語は、計算された貢献と解釈および提案されたアクションを区別します。私はここに、短期的に重要な機会があると考えています。保険計理士に調査のより良い出発点を与え、2 番目の質問を追求するのに十分な時間を与えることです。

​​不確実性と責任を可視化する

制作のスピードに応じてプロフェッショナルの基準も向上するはずです。 ASOP No. 56 は、使用目的、モデルの理解、テスト、検証、文書化に役立つ米国の参考資料を提供します。これは、ローカル標準に代わる世界的なものではありません。該当する専門的および規制の枠組みは、関連する事業体および業務に対して特定される必要があります。これらの設定全体にわたって、他の資格のある査読者が重要な判断と制限を理解できるかどうかという中心的な疑問が残ります。

生成 AI については、裏付けのない数値的主張、誤った情報源の検索、省略された修飾、矛盾する証拠への対応をテストします。また、信頼できない資料によってエージェントが指示を変更したり、不正なアクションを試みたりする可能性があるかどうかもテストします。モデル リポジトリへのアクセスは、評価を公開する権限を意味するものであってはなりません。言語モデル、取得ソース、プロンプト、または接続されたツールを変更すると、動作が変わる可能性があり、それに応じた再評価が必要になります。

予測 AI の場合、モニタリングではデータ母集団の変化と、校正や意思決定の品質の低下を区別する必要があります。ポートフォリオのミックスシフトは、モデルを誤ることなく、観察された結果を変えることができます。安定した集計エラーにより、小規模だが重要なコホートのパフォーマンスの低下が隠れる可能性があります。結果が顧客に影響を及ぼす場合、合法的な使用、公平性、エラーの結果については特別な検査が必要です。指名された査読者は、その人が結果に異議を唱える証拠、時間、権限を持っている場合にのみ意味を持ちます。

最初の 90 日間に費やしたいこと

私は、繰り返される 1 つの決定とその証拠の痕跡から始めたいと思います。生命評価運動の見直しや年金仮定の調査は、「AI を使用する」という一般的な指示よりも強力な出発点です。現在の経過時間、保険数理上の準備作業、レビュー担当者の作業、未解決の例外および再作業を確立します。技術を選択する前に、重大なエラーを特定する方法を含む許容基準に同意します。

最初の 1 か月間、選択したデータを調整し、モデルと根拠を文書化し、過去のベンチマークを確立し、決定権を割り当てます。 2 番目の期間では、提案されたワークフローを過去の事例に対して並行して実行し、困難なコホート、不利なシナリオ、矛盾する文書を意図的に含めます。 3 番目の期間では、管理された報告サイクルで評価し、延長するか、改訂するか、停止するかを決定します。 90 日間は提案された学習期間であり、材料評価モデルがそのスケジュールで承認されることを約束するものではありません。

経済評価には、統合、計算、検証、継続的なモニタリング、および人間によるレビューが含まれなければなりません。製図に費やした分は、考えられるエラーのチェックに費やした時間で相殺できます。私は、決定期限までに回答された追加の質問、動きの説明の質、変更後の結果の安定性を測定します。私は保険数理開発も守ります。後輩はインターフェースの操作だけを学ぶのではなく、計算を再現し、失敗について説明すべきです。

今私が下す決断

私は今、指定された保険数理責任者、独立した課題、および測定可能な受け入れ基準を備えた、制限付き保険数理 AI プログラムを承認します。私はアプリケーションと並行してデータと検証作業に資金を提供します。私は、最初の結果が、限界を明らかにしながら、より良い調査やより信頼性の高い決定プロセスを実証することを期待しています。

長期的な報酬は、オプションがクローズする前に、仮定を調査し、困難なシナリオをテストし、ビジネスにアドバイスするために、より多くの能力を費やすことができる保険数理機能です。その能力は、繰り返しの使用、修正、専門的な挑戦を通じて発達します。テクノロジーの構築にはテクノロジーのインストールよりも時間がかかるため、今が始める時期です。