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第1页，共9页草稿，2024年6月3日加速承销（A ...
2024年6月3日草案加速承销（a）工作组起草亚组监管指南和考虑因素加速承销（a）工作组为州保险公司（DOIS）提供以下监管指南，以审查生命保险公司对加速下的下营计划的使用时使用。监管指南旨在为监管机构提供参考的框架，并将其分为三个重点：a）监管考虑； b）审查策略； c）请求信息。监管机构应确保加速的承保计划是公平，透明，安全和安全的，并且符合现有法律。确保使用加速承保对消费者很重要，因为其使用会影响消费者人寿保险的可用性，访问和负担能力。确保保险公司以透明的方式使用加速承保很重要，因为消费者应该了解保险公司正在访问哪些个人数据以及如何使用该数据。访问敏感消费者数据的保险公司有责任确保该数据以保护消费者免受未经授权披露的伤害。最后，至关重要的是，保险公司对加速承销的使用至关重要，符合所有适用的保险法规和法规。从第5页开始包括一个“背景”部分，以解释该监管指导的发展历史。还包括来自其他NAIC群体的工作产品的时间顺序清单，这些NAIC群体还解决了与加速承保相关的类似或重叠问题。为了在这个迅速发展的领域中，NAIC的整个工作都影响了这一指南文件，但该指南文档包括对监管指南所依赖的其他工作产品的定义的具体参考。
高风险抵押贷款市场中的算法承销*
我们研究了一项政策的影响，该政策增加了对低学分，高杠杆抵押贷款借款人的依赖算法承销的依赖。估计围绕该政策的债务到收益阈值的贷款，我们发现了大量的信贷扩张到受违约风险几乎没有变化的借款人。在非西班牙裔白人借款人和更高收入借款人中，这种影响更大。这些变化会导致真正的影响：在实施政策后，低学分的个人更有可能搬到评级更高的学区。我们使用一种结构方法来量化政策变化的福利含义并隔离信用供应渠道。总体而言，我们的结果表明，算法的承保可以帮助增加财务包容性，同时控制风险，这是有条件的。但是，他们还可以在种族群体和收入分配中产生不同的影响。
高风险抵押贷款市场中的算法承销*
我们研究了一项政策的影响，该政策增加了对低学分，高杠杆抵押贷款借款人的依赖算法承销的依赖。估计围绕该政策的债务到收益阈值的贷款，我们发现了大量的信贷扩张到受违约风险几乎没有变化的借款人。在非西班牙裔白人借款人和高收入借款人中，这种影响更为明显。These changes leadto real effects: low-credit-scoreindividualsare morelikelytomovetobetter-ratedschooldistricts after the policy implementation.我们使用一种结构方法来量化政策变化的福利含义并隔离信用供应渠道。总体而言，我们的结果表明，算法的承保可以帮助增加财务包容性，同时控制风险，这是有条件的。但是，他们还可以在种族群体和收入分配中产生不同的影响。
Gen Re 医疗承保计划高级水平
承保在所有人寿保险公司中都发挥着重要作用。随着市场管制的放松、保险金额的提高以及医疗案件的日益复杂，近年来对承保人的要求也越来越高。只有承保专家才能满足这些高要求。Gen Re 商学院为承保人制定了全面的培训计划，帮助他们发展理论知识和实践技能。
劳合社最低标准 MS1 – 承保策略...
基准保费：根据获批准的辛迪加业务计划，管理代理人预计实现其要求的结果时为每个风险支付的价格。 灾难建模：（也称为巨灾建模）是使用计算机辅助计算来估计飓风或地震等灾难性事件可能造成的损失的过程。 委托授权：将承保和索赔权委托给另一个实体的所有形式的业务（例如，有约束力的授权机构、财团、保险单等）。 ERM：企业风险管理 ILW：行业损失担保 KPI：关键绩效指标 LCM：劳合社灾难模型 LCR：劳合社资本回报 LITA：劳合社内部交易建议 劳合社回报：包括但不限于：经纪人报酬回报；LCM 提交；PMDR；QMB；RDL；RDS；相关方回报；SBF；遵守劳合社承保和索赔标准的自我评估；辛迪加业务计划；辛迪加再保险计划回报；索赔交换 ORSA：自身风险和偿付能力评估 PBQA：预绑定质量保证
绿色氢能：从财产险角度思考承保
1 截至 2021 年 8 月（基于电解槽容量），全球拟议的最大绿色氢气生产项目，https://www.statista.com/statistics/1011849/largest-planned- green-hydrogen-projects-worldwide/ 2 https://www.rechargenews.com/energy-transition/world-s-largest-green-hydrogen-project-unveiled-in-texas-with-plan- to-produce-clean-rocket-fuel-for-elon-musk/2-1-1178689 3 https://www.asue.de/sites/default/files/asue/themen/bio-erdgas/2020/broschueren/ASUE_Energietraeger- Wasserstoff_2020-02_Online.pdf 4 https://www.dke.de/de/normen-standards/dokument? id=7115571&type=dke%7Cdokument 5 https://www.beuth.de/de/norm/din-en-iso-iec-80079-34/290448402 6 Leo Ronken，“大型电池存储：承保挑战和指导”，2021 年 10 月，General Reinsurance AG，https://www.genre.com/knowledge/publications/2021/october/pmint21-3-en。
使用Amazon Bedrock使用生成AI的简化保险
该解决方案利用了Amazon Bedrock的力量，Amazon Bedrock是一项全面管理的服务，可选择高性能的基础模型，以在保险承保过程中自动化关键任务。通过将生成性AI模型与亚马逊S3，EventBridge和STEP功能等AWS服务相结合，该解决方案解决了文档理解，规则验证，承保准则的遵守和决策理由的关键挑战。
利用人工智能提高承保的准确性和透明度，从而改变人寿保险行业
ife 保险是数百万家庭的重要金融工具，通过减少过早死亡的财务影响，为家庭提供保障。仅在美国，人寿保险公司就共同管理着数万亿美元的保障，同时每年向受益人支付数十亿美元；根据美国人寿保险协会的数据，截至 2018 年底，个人的有效保险金额接近 12.1 万亿美元，向受益人支付的金额为 570 亿美元。1 为了支持这个庞大的金融生态系统，同时提供可承受的价格，保险公司必须通过承保流程估计个人人寿保险申请人的死亡风险。承保的准确性最终推动了人寿保险行业的长期稳定，因为承保后固定的保费总额必须足以抵消未来保证死亡福利的支出。与大多数每年更新和重新评估的保险类型（如财产和健康）不同，几乎所有的人寿保险单都是一次性的长期合同协议。因此，用于死亡风险评估的健康和行为数据的真实性和完整性至关重要。在过去的几十年里，人寿承保一直以人工审查和积分制系统为指导，这些系统主要独立考虑因素。因此，传统承保限制了保险公司准确估计数据风险和实现产品最佳价格效率的程度。
人工智能承保为人寿保险带来新挑战：政策和监管考虑
詹娜·伯雷尔 (Jenna Burrell) 教授指出了三类不透明性，这些不透明性使得算法对用户来说可能难以理解，有时对设计者来说也是如此。12 虽然并非所有算法都是“黑箱”系统，但更先进的算法依赖于深度学习或 ML 技术，这些技术旨在处理大量输入数据和相关结果（即“学习集”）来“训练”机器识别模式，最终生成自己的实现期望结果的途径。这些系统是不透明的，因为它们处理大量数据并推断数据点之间的关系，而这种关系超出了人类在类似时间限制内可以合理计算的能力。算法的准确性和预测能力与其复杂性成正比。此类系统自动化程度最高，但截至本文发表时，业界使用的可能性最小。