تعتبر تقديرات احتياطيات التأمين من المهام الأساسية للعاملين في مجال التأمين، حيث تلعب دوراً محورياً في تسعير الأقساط وتقييم الملاءة المالية وإعداد التقارير المالية وتخطيط رأس المال وإدارة المخاطر. وعلى الرغم من الطرق الكلاسيكية الموثوق بها، فإن إجراء حسابات احتياطية متعددة يُصبح مكلفاً من الناحية الحسابية، مما يستدعي الحاجة إلى طرق مبتكرة.

في هذا السياق، تم تقديم منصة "Insurance Reserve Intelligence Platform" الجديدة، التي تمثل نقلة نوعية في نمذجة احتياطيات التأمين للحياة. تجمع هذه المنصة بين حل معادلة ثيلي الكلاسيكي والشبكات العصبية المستندة إلى المعرفة (Knowledge-Informed Neural Networks - KINNs)، مما يتيح لها الاستفادة من بيانات حقيقية وصيغ استراتيجية.

تحتوي المنصة على ميزات متعددة مثل إنشاء سياسات اصطناعية، حساب أقساط مالية مُعدلة حسب المخاطر، وتوليد مسارات احتياطية تقليدية، بالإضافة إلى تحليل الحساسية والمرونة. كما تتيح المنصة اختبار سيناريوهات أسعار الفائدة، حيث تم تحسين النموذج ليتحقق من الدقة التنبؤية العالية.

واحدة من أبرز التحسينات هي استخدام نسبة الأقساط والفصل الواضح بين سعر فائدة التسعير وسعر فائدة السيناريو. يعتمد النموذج النهائي على سبعة ميزات رئيسية هي: الزمن المنقضي، عمر الإصدار، سعر الفائدة في التسعير، سعر الفائدة في السيناريو، نسبة القسط، المبلغ المؤمن عليه، وكثافة الوفيات، مما يسمح له بالتنبؤ بنسبة احتياطي معيارية بدلاً من القيم الخام.

وقد أظهرت النتائج قدرة النموذج على تحقيق مُعدل تحديد (R²) قدره 0.9887، ومتوسط خطأ مطلق (MAE) بلغ 785.48، ومتوسط خطأ الجذر التربيعي (RMSE) بمقدار 1212.76 على مجموعة الاختبار.

فوق ذلك، كانت استدلالات الشبكة العصبية المستندة إلى المعرفة أسرع بـ 119.53 مرة من الحلول الكلاسيكية على 200 سياسة. ومع ذلك، تُركت بعض القيود في التوافق والأداء العام على البيانات خارجة التوزيع، مما يشير إلى أن هناك مساحة للمزيد من التحسين.

إن التفكير في سبل تطوير نماذج احتياطية أكثر دقة وسرعة يُعتبر عاملاً محوريًا في تعزيز القدرة التنافسية لشركات التأمين. ما رأيكم في هذه التطورات المثيرة في هذا المجال؟ شاركونا آرائكم في التعليقات!