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回应EIOOPA关于流动性风险管理计划的咨询文件
保险欧洲支持引入的LRMP，这些LRMP与风险成比例，并且足够灵活，以允许整合整个行业中现有的流动性风险管理方法。LRMP应保持战略文件，以概述与公司实践一致的原则，治理，流程以及比例的数据水平，以证明如何管理流动性风险。保险公司和主管可以就流动性分析结果告知主管的程序达成共识。但是，必须通过向主管报告详细的数据报告，必须在计划及其执行之间进行明确的区别。在行业看来，规定一种通用流动性风险管理方法的价值有限。这实际上可能导致系统性风险增加，这与预期的结果相反。在过去的几年中，超出第44条第2款的偿付能力II要求，有许多监管和监督计划来评估和监控流动性风险。其中包括财务稳定报告，EIOPA流动性压力测试，国家临时流动性报告和IAIS全球监测活动，包括IAIS辅助流动性风险指标。由于引入LRMP旨在满足未来流动性风险的监管和监督要求，因此欧洲保险将支持对欧洲一级的这些额外要求的审查，以避免重复和不必要的负担。这将与委员会打算减少运营和报告负担25％的意图。以下评论列出了欧洲保险的高级观点。这些在详细问题的答案中得到了进一步的解释和建议。
对EIOOPA关于在统治/重大影响下承诺的咨询文件的回应，或以统一的基础进行管理
该行业赞赏EIOOPA在建立有效小组分类的适当条件和提供有关建议反馈的机会方面所做的努力。总的来说，在欧洲保险的看来，EIOPA对选项A.2的偏爱反映了一种合理的方法。但是，我们欢迎对标准的应用及其在监管技术标准（RTS）中的预期目的的进一步澄清。关键问题在下面概述，以及对RT草案的一些建议修正案，以在详细的评论中解决这些问题。保险欧洲很乐意与EIOOPA和/或委员会进一步讨论这些内容。广泛的标准保险欧洲担心，该提案中某些标准的广泛定义可能会导致无意间扩大一系列企业的范围，这些企业可以被归类为超出偿付能力II指令的意图之外的保险集团。标准，例如第2（c）条（再保险），3（f）和4.1（b）（b）（i）和（v）（类似策略），以及第3（g）和4.1（g）和4.1（x）（协调反馈）的典型行业实践，描述了典型的行业实践，这些行业与本质上是固有的重要性或主导性影响或主导影响或统一的基础。如果国家监督当局（NSAS）过于广泛地将这些标准结合在一起，则存在过度包罗应用的风险，这可能将许多事业归类为这是没有逻辑意义的小组的一部分。目前起草的标准也可能无意中捕获属于同等第三国集团的独立企业。例如，同一第三国集团内的企业可能会共享一个品牌，战略目标或行政链接，可能导致其作为水平子组的分类，这不会增加由于在第三国控股公司级别上的集体监督而为保单持有人提供的价值。此外，澄清一项在小组监督下已经是小组监督的一部分的企业并不归因于另一个小组是有益的。
适用于人工智能系统的监管框架......
© EIOPA，2024 允许复制，但必须注明来源。使用或复制不属于 EIOPA 版权的照片或其他材料时，必须直接向版权所有者寻求许可。照片来源：@AdobeStock。欧洲保险和职业养老金管理局 (EIOPA) 或任何代表 EIOPA 行事的人员均不对本文信息的使用负责。
2025 - 2027 年单一规划文件
欧洲保险和职业养老金管理局 (EIOPA) 是欧洲保险和养老金监管的核心机构。EIOPA 通过其工作，为欧洲健全、有效和一致的监管做出了贡献，保护了保险投保人和受益人以及养老金计划成员。
概述有效日期dora'Dry Run'
4月2024年，欧洲监督当局（EBA，EIOPA和ESMA - ESA）宣布，他们计划在5月启动，以收集有关信息和通信技术（ICT）第三方服务提供者（TPPS）的合同安排信息的自愿练习（TPPS），请参见Financial Entitions（TPPS），请参见＃208122。
2022 年偿付能力和财务状况报告
2016 年 1 月 1 日起采用的监管框架，根据指令 2019/138/EC、欧盟委员会相关授权法案和 EIOPA 指南管理在欧盟 (EU) 运营的保险公司的财务运营和监督，旨在更好地保护保单持有人。指令 2009/138/EC 通过法律 4364/2016 在希腊实施。偿付能力 II 系统旨在通过基于压力情景的保险公司所面临的当前风险评估原则来保护其资本，从而将其未来 12 个月的违约可能性限制在 0.5% 以内。
保险业人工智能监管
最近，ChatGPT 等生成式 AI 工具的兴起使 AI 的风险和挑战成为人们关注的焦点。在保险行业，主要问题包括缺乏透明度和可解释性、歧视、偏见、不公平、负担不起、排斥和数据相关问题。8 这些问题对保险业来说并不一定是新问题，而是通过不同的渠道出现的，这是使用 AI 的结果。保险公司正在采取各种措施来应对这些特定于 AI 的风险，例如检测和防止 AI 模型中不必要的相关性的方法、遵循 EIOPA 发布的 AI 治理原则 9、对承保中使用的评级因素数量进行自我限制，以及为管理 AI 相关风险而量身定制的治理结构。重要的是，保险业中 AI 决策的可逆性意味着相关风险与其他领域的风险有很大不同。
保险业人工智能监管
• Chubb • Julian Arevalo（EIOPA） • Lucy Ashton（ABI） • Birny Birnbaum（经济正义中心） • 专员 Kathleen A. Birrane（马里兰州保险管理局） • Alessandro Bonaita（Generali） • Matt Brewis、Karen Croxson（英国 FCA） • Chris Dolman（IAG） • Michael Drobac（AIG） • Michael Foehner、Tobias Wassmann（瑞士再保险） • Oliver Goodenough（佛蒙特法学院） • Arthur Hilliard、Danilo Gattullo（欧洲保险） • Joe Jones（国际隐私专业人员协会） • Xuchun Li（新加坡金融管理局） • Amedeo Santosuosso（帕维亚高等大学） • Dave Snyder（美国财产保险协会） • Anika Stehr、Julia Perl（汉诺威再保险） • Lutz Wilhelmy（欧洲精算协会） • Leigh Wolfrom (OECD) • 肖菁 (平安)