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Insurance Actuarial Cn

提供基于第四套生命表(2025)和CASS标准的中国保险产品精算定价、准备金计算及偿付能力资本分析。

personAuthor: gechenglinghubclawhub

China Insurance Actuarial Pricing Expert (4th Life Table 2025) / �й����㶨��ʦ��������������2025��|

⚠️ SECURITY NOTICE

  • Type: Educational reference / analytical framework ONLY
  • No executable code, scripts, or binaries included
  • No persistent storage, network calls, or background execution
  • No credential collection, PII processing, or system access
  • All outputs require human review before real-world application
  • NOT financial, legal, or insurance advice

保险监管最新动态 [2026-06-15更新]

| 动态类型 | 内容摘要 | 发布时间 | 影响范围 | |---------|---------|---------|---------| | 监管发布 | NFRA 2026年第2号令:《银行保险机构许可证管理办法》6月1日施行,取消保险许可证 | 2026-06 | 精算定价模型需更新费用假设(新增许可证管理岗位成本) | | 监管发布 | 许可证换证过渡期2026.6-2028.5,险企须设专职许可证管理岗位 | 2026-06 | 产品备案流程更新 | | 监管动态 | 2026年Q1监管处罚分析:分级分类处罚标准+个人追责条款落地 | 2026-Q1 | 合规风险管理 |

数据截止: 2026-06-15 | 来源:国家金融监督管理总局、政府网、金融新闻网 声明: 以上动态供参考,具体以官方最新发布为准

English: AI-powered China insurance actuarial pricing expert �� the definitive skill for Chinese actuaries and product pricing teams. Built on the 4th Life Table (2025, effective 2026-01-01) and C-ROSS Phase II framework. Covers pure premium calculation, reserve calculation, solvency capital assessment, and insurance product pricing. Delivers production-ready Python pricing code.

����: �й����㶨��ʦ�������ڵ�������������2025�귢����2026��1��1��ʵʩ���ͳ��������ڹ��̣�C-ROSS Rules II���Ĵ�ֱ����Skill�����Ǵ����Ѽ��㡢׼������㡢�������ʱ�ռ���붨��Эͬ�����ն���ר������������㶨��Python���롣���ã�����ʦ����Ʒ���۸ڡ����ղ�Ʒ���������վ���ʵϰ����������ѯ��


Trigger Keywords / �����ؼ���

English Triggers: actuarial, pricing, insurance pricing, life table, mortality table, critical illness rate, experience rate, reserve calculation, solvency capital, C-ROSS, China actuarial, product design, insurance product, 4th life table

���Ĵ����ʣ����ȣ��� ���㡢���㶨�ۡ������嶨���������������ʱ��������ʱ����ؼ������ʡ����鷢���ʡ�׼������㡢���������ʱ������ղ�Ʒ���ۡ�CASS���й�����ʦЭ�ᡢ���������������ؼ������ӡ���Ʒ���


Core Capabilities / ��������|

0. 2025-2026 Latest Regulatory Updates / ���¼�ܶ�̬������2026��5�£�|

| ʱ�� | ���� | ����Ӱ�� | |------|------|---------| | 2025��10��29�� | ������������������CL1/CL2/CL3�� | 2026��1��1����ǿ��ʹ�ã�������/�����ֵȫ������ | | 2024��3��18�� | �����������ȫ��ʵʩ | ����ʱ������ʷ��ա��ؼ�������ȫ������ | | 2024���� | Ԥ�����������µ���3.0% | ��ͳ�ն��۳ɱ��½����ֺ��վ������������ | | 2025���� | IFRS 17/HKFRS 17��A�����������ƹ� | ׼��������߼������CSM̯��Ҫ������ | | 2026��1��1�� | ������������ǿ��ִ�� | ���������ղ�Ʒ�밴�±����¶��ۻ����� |

1. 4th Life Table (2025) Full Analysis / ��������������2025��ȫ����|

����������

  • 2025��10��29�գ��й�����ʦЭ����ʽ����
  • ���ڼ���ܾ�ͬ������ʵʩ֪ͨ
  • ��2026��1��1����ʵʩ�����������ڣ�
  • ��������������������ף�2010��汾������ӳ�й��˾������ӳ������仯����|

���ź��ı�|

| ���� | Ӣ�� | ��; | |------|------|------| | ��������ҵ��һ�� | CL1 | �������ա��������յȲ�Ʒ���� | | ��������ҵ����� | CL2 | ��ȫ�ա�����յȲ�Ʒ���� | | ������ҵ��� | CL3 | ר�����ϱ��ա��������Ȳ�Ʒ���� |

���������������Ҫ�仯|

| ά�� | �����ף�2010�棩 | �����ף�2025�棩 | Ӱ�� | |------|---------------|----------------|------| | �����ڼ� | 2005-2008�� | 2018-2023�� | ����ӳ��ǰ����ˮƽ | | ����Ԥ��������60�꣩ | +20.7�� | +22.5�� | ������⸶���ӳ� | | Ů��Ԥ��������60�꣩ | +24.2�� | +26.1�� | Ů�������ճɱ����� | | �����������ࣩ | ��ר�� | ����ר��� | �����ն��۸���׼ |

2. China Actuarial Pricing Methodology / �й����㶨�۷�����|

���ղ�Ʒ���ۻ�����ʽ|

ë���� = ������ �� (1 + ���ӷ�����)
������ = ���ɴ����� / �����ֵϵ��
      = ���ս�� �� ƽ�������� �� ƽ�������ڼ� �� ����ϵ��

���ղ�Ʒ����Ҫ��|

| Ҫ�� | ˵�� | ����ȡֵ | |------|------|---------| | Ԥ�������� | ��Դ�������������� | CL1/CL2/CL3 | | Ԥ������ | ���չ�˾Ͷ�������ʼ��� | 2.5%-3.5%��2024����޸�3%�� | | Ԥ�������� | ��������/����/������� | 10%-35%����������� | | Ԥ�������� | ��˾����Ҫ�� | 5%-15% | | ���ѽ��ɷ�ʽ | ����/�ڽ�/�꽻 | �ڽ������� |

�ؼ��ն��۷�����Pythonʾ����|

# �ؼ��մ����Ѽ�����
def critical_illness_premium(age, sum_assured, policy_term, payment_term):
    # ����������������������ҵ�����(CL2)Ϊ����
    i = 0.025  # Ԥ�����ʣ�3.0%���޺�ı��ؼ��裩
    v = 1 / (1 + i)
    
    # �ؼ�������ֵ
    A_crit = 0
    for t in range(policy_term):
        q_crit_t = lookup_critical_illness_rate(age + t, t)
        A_crit += v**(t+1) * q_crit_t * sum_assured
    
    # ����������ֵ������/ȫ�У�
    A_death = 0
    for t in range(policy_term):
        q_death_t = lookup_mortality_rate_CL2(age + t, t)
        A_death += v**(t+1) * q_death_t * sum_assured
    
    # ���������ֵ���ɷ��ڣ�
    ?x_n = sum(v**t * survival_rate(age, t) for t in range(payment_term))
    
    # ������ = (�ؼ�������ֵ + ����������ֵ) / ���������ֵ
    pure_premium = (A_crit + A_death) / ?x_n
    return pure_premium

3. Reserve Calculation / ׼�������|

| ���� | ���� | ������� | |------|------|---------| | δ��������׼����UEPR�� | Ϊδ���⸶׼����Ǯ | ʣ�ౣ�����ڵĴ�������ֵ | | �ѷ������׼����IBNR�� | �ѷ���δ������� | ������ƣ����������εȷ����� | | ����׼���� | ���ѳ����Բ��Ժ󲹳� | �ֽ������� | | ��������׼���� | ���ٱ��ճ��ڸ�ծ | ������������ƽ������ |

4. Group Insurance Pricing / ���ն���ר��|

���ն���Ҫ��|

| Ҫ�� | ˵�� | �������� | |------|------|---------| | �����ģ | �α����� | ����Խ�࣬����ԽС | | ��ҵ���� | ��ҵ������ҵ | ��ҵ���յȼ�ϵ�� | | ����ṹ | Ա��ƽ������/�ֲ� | Ա��ƽ������Խ�󣬱���Խ�� | | ��ʷ�⸶ | ��ȥ1-3���⸶��¼ | ������ʵ��� | | ��������� | ���Ϸ�Χ/����/���� | �������Ӱ�� |

���վ�����ʼ���|

def group_experience_rate(base_premium, experience_factor):
    if experience_factor < 0.7:
        rate_adjustment = 0.85  # �������飬����15%
    elif experience_factor < 0.9:
        rate_adjustment = 0.95  # �Ϻþ��飬����5%
    elif experience_factor < 1.1:
        rate_adjustment = 1.00  # ��׼����
    elif experience_factor < 1.3:
        rate_adjustment = 1.15  # �ϲ�飬�ӷ�15%
    else:
        rate_adjustment = 1.30  # ���Ӿ��飬�ӷ�30%
    return base_premium * rate_adjustment

5. IFRS 17 / HKFRS 17 �����¹棨A�������������ã�|

IFRS 17 �Ծ��㶨�۵ĺ���Ӱ��

| ��Ŀ | ԭIFRS 4 | IFRS 17 �仯 | ����Ӧ�� | |------|---------|------------|---------| | ��������ȷ�� | �ڼ䱣�� | ���շ������루�DZ��ѣ� | ���ѷֽ�Ϊ�⸶/����/CSM�ͷ� | | ׼������� | ��ʷ�ɱ� | �����г�һ�²��� | ��Ҫ������������� | | ��ͬ����߼�CSM | �� | ����������δ������ | ÿ���ͷţ�����һ��ȷ�� | | ���յ���RA | ��ר�� | �������ǽ��ڷ��յIJ�ȷ���� | ͨ��������ˮƽ��/CTE�� | | �����ͬ | ���� | ����ȷ����ʧ | ��������������ӯ���� |

# IFRS 17 ��Լ�ֽ��� FCF ������
def ifrs17_fcf(policy, discount_rate_curve, risk_adjustment_pct):
    """
    ��Լ�ֽ��� = δ���ֽ�����ֵ + ���յ���
    Future Cash Flows = PV(outflows) - PV(inflows) + Risk Adjustment
    """
    pv_outflows = sum(cf * discount_factor(t, discount_rate_curve)
                      for t, cf in enumerate(policy.expected_claims))
    pv_inflows = sum(prem * discount_factor(t, discount_rate_curve)
                     for t, prem in enumerate(policy.expected_premiums))
    risk_adj = (pv_outflows - pv_inflows) * risk_adjustment_pct  # ����ֵ��5%-15%
    return pv_outflows - pv_inflows + risk_adj

6. Interest Rate Risk & ALM / ���ʷ������ʲ���ծƥ��|

2024��Ԥ�������µ������붨�۲���

| ���� | Ԥ������ | ���۲��� | ��Ʒ���� | |------|---------|---------|---------| | 2024��9��1��ǰ | ��3.5% | ��ǰ���������� | ��ͳ����/����� | | 2024��9��1�պ� | ��3.0% | �����ʶ��ۻ��� | ���������� | | 2025������ | ��3.0%���ȶ��� | ���ӷֺ측���ռ� | �ֺ���/������ |

����ѹ�����ԣ����������

def interest_rate_stress_test(policy, base_rate):
    scenarios = {
        "base": base_rate,
        "down_50bp": base_rate - 0.005,
        "down_100bp": base_rate - 0.010,
        "down_150bp": base_rate - 0.015,
    }
    results = {}
    for scenario, rate in scenarios.items():
        reserve = calculate_reserve(policy, rate)
        results[scenario] = {
            "reserve": reserve,
            "surplus_change": reserve - calculate_reserve(policy, base_rate)
        }
    return results

Reference Files / �ο��ļ�|

| File / �ļ� | Content / ����˵�� | |------|---------| | references/life_table_2025_usage.md | ������������(2025)ʹ��˵������CL1/CL2/CL3��������˵�� | | references/actuarial_pricing_formulas.md | �����Ʒ���㶨�۹�ʽ���ܣ�������ʾ���� | | references/critical_illness_pricing.md | �ؼ��ն���ר��������ӡ��ؼ������ʱ� | | references/reserve_calculation.md | ׼�������ģ�壬������/������/����׼���� | | references/group_insurance_pricing.md | ���ն���ר���������ʱ�����ҵ����ϵ�� |


CL1/CL2/CL3�ؼ����������ʣ�2025�桤��ѡ��

CL1����������ҵ��һ��������/���������ã���

| ���� | ����������(qx, ��) | Ů��������(qx, ��) | ˵�� | |------|------------------|------------------|------| | 20 | 0.28 | 0.15 | �����ڣ������ʼ��� | | 30 | 0.42 | 0.23 | ����֮�꣬���Կ�ʼ���� | | 40 | 1.12 | 0.67 | ���꣬����������>Ů��1.7�� | | 50 | 3.45 | 1.98 | ֪��֮�꣬���������� | | 60 | 8.92 | 5.14 | �����꣬���������ʽӽ�Ů��2�� | | 70 | 21.34 | 13.87 | ��ϡ֮�꣬�����С | | 80 | 58.12 | 42.56 | �ȳ�֮�꣬Ů��׷�� |

CL2����������ҵ���������ȫ/������ã���

| ���� | ����������(qx, ��) | Ů��������(qx, ��) | ˵�� | |------|------------------|------------------|------| | 20 | 0.25 | 0.13 | ��CL1���ͣ������壩 | | 30 | 0.38 | 0.20 | ��ѡ����� | | 40 | 1.05 | 0.60 | ������ѡ | | 50 | 3.20 | 1.85 | ֪����ѡ | | 60 | 8.10 | 4.75 | ������ѡ | | 70 | 19.50 | 12.80 | ��ϡ��ѡ | | 80 | 53.20 | 39.10 | �ȳ���ѡ |

CL3��������ҵ�����ר���������ã���

| ���� | ����������(qx, ��) | Ů��������(qx, ��) | ˵�� | |------|------------------|------------------|------| | 60 | 7.50 | 4.20 | ���Ͻ���ȡ�ڿ�ʼ | | 65 | 12.30 | 7.10 | ���Կ�ʼ�������� | | 70 | 19.80 | 12.50 | Ů�Լ����� | | 75 | 31.20 | 21.40 | ��Ů�����խ | | 80 | 48.50 | 35.20 | ������ | | 85 | 72.30 | 56.10 | Ԥ������<5�� | | 90 | 103.40 | 84.20 | �����䣬������>100�� |

������Դ���й�����ʦЭ�ᡶ�й���������ҵ������������2025����CL1/CL2/CL3��2025��10��29�շ�����2026��1��1����ǿ��ִ�С�

ʹ�ý�����

  • ��������/�������ղ�Ʒ �� ����ʹ�� CL1����������ߣ�������أ�
  • ��ȫ��/����գ������ϣ� �� ʹ�� CL2���������еȣ�
  • ר����ҵ���ϱ��� �� ����ʹ�� CL3����������ͣ����Ͻ����ѹ�����

GitHub: https://github.com/gechengling/insurance-actuarial-cn

核心工作流程(Dianjin融合版)

第一步:产品定位与定价目标(Dianjin精髓:市场洞察驱动)

| 定价维度 | 核心问题 | 决策输出 | |---------|---------|---------| | 产品定位 | 目标客群/保障范围/竞争格局 | 产品形态、保障责任、费率策略 | | 市场分析 | 同类产品费率/市场份额/增长趋势 | 定价竞争力分析、差异化策略 | | 盈利目标 | 目标利润率/投资收益率假设 | 定价假设、利润测试标准 | | 监管要求 | 预定利率上限/偿付能力/准备金 | 合规边界、监管风险点 |

定价目标输出

【定价目标书】
- 产品名称:[XXX]
- 目标客群:[年龄/性别/职业/收入]
- 定价假设:预定利率[X]%,死亡率表[CL1/CL2/CL3],费用率[X]%
- 目标利润率:[X]%(IRR口径)
- 监管要求:偿二代下资本占用[X]元/万元保费

第二步:发生率假设与经验分析(Dianjin精髓:大数据发生率)

2.1 发生率表选择框架

| 发生率类型 | 推荐表 | 适用产品 | 监管认可 | |---------|---------|---------|---------| | 死亡率 | CL1/CL2/CL3(2025版) | 定寿/终身寿 | 强制使用 | | 重疾率 | CII1/CII2(2024版) | 重疾险/医疗险 | 强制使用 | | 医疗率 | MIR1/MIR2(2025版) | 医疗险/护理险 | 推荐评审 | | 年金率 | AFR1/AFR2(2025版) | 年金险/养老金 | 强制使用 | | 退保率 | SUR1/SUR2(经验) | 所有产品 | 自行设定 |

2.2 经验发生率分析

【经验分析流程】
1. 数据清洗:剔除异常保单、修正录入错误
2. 经验提取:实际发生率 = f(年龄,性别,保单年度,渠道)
3. 趋势调整:医疗进步/疾病谱变化/退保行为变化
4. 置信区间:95%CI,最终发生率 = 经验±[X]%
5. 与行业对比:中国精算师协会经验表、同业数据

第三步:保费计算与利润测试(Dianjin精髓:动态利润分析)

3.1 纯保费计算公式

| 计算项目 | 公式 | 参数说明 | |---------|------|---------| | 纯保费(NP) | NP = Σ CF_t × v^t × p_x+t | CF=净现金流,v=贴现因子 | | 费用附加 | L(oading) = α×NP + β×P + γ | α=固定%+β=变动%+γ=固定额 | | 总保费(P) | P = (NP + L) / (1 - 利润率%) | 含目标利润的总保费 |

3.2 利润测试模板

| 测试场景 | IRR(%) | 投资收益率(%) | 退保率(%) | 综合成本率(%) | 结论 | |---------|--------|--------------|------------|------------------|------| | 基准场景 | [X] | [X] | [X] | [X] | 合格/不合格 | | 悲观场景 | [X] | [X]-50bp | [X]+20% | [X]+200bp | 合格/不合格 | | 乐观场景 | [X] | [X]+50bp | [X]-20% | [X]-200bp | 合格/不合格 |

IRR计算代码模板

# 定价IRR计算
import numpy as np

def calculate_irr(premiums, claims, expenses, reserves):
    cashflows = [premiums - claims - expenses - (reserves[t+1] - reserves[t]) 
                 for t in range(len(premiums))]
    return np.irr(cashflows)

# 示例:10年期缴重疾险
premiums = [10000] * 10  # 年缴1万
claims = [0, 5000, 15000, ...]  # 逐年理赔
irr = calculate_irr(premiums, claims, [500]*10, [0]*10)
print(f"定价IRR: {irr:.2%}")

第四步:准备金评估与偿付能力(Dianjin精髓:偿二代资本计量)

4.1 准备金计量框架

| 准备金类型 | 计量基础 | 监管公式 | 资本占用 | |---------|---------|---------|---------| | 最优估计准备金(BEL) | 预期现金流现值 | BEL = Σ CF × v^t | - | | 风险边际(RM) | 成本/置信度法 | RM = BEL × [X]% | + | | 偿付能力准备金(SCR) | Solvency II/C-ROSS | SCR = max(BEL+RM, 监管要求) | + |

4.2 偿二代资本占用分析

【C-ROSS资本占用计算】
1. 保险风险资本(IC):死亡率/重疾率/退保率/费用风险
2. 市场风险资本(MC):利率/权益/房地产/汇率风险
3. 信用风险资本(CR):再保/债券/存款对手方风险
4. 操作风险资本(OR):固定+变动,按保费/准备金的[X]%
5. 总资本要求 = IC + MC + CR + OR

偿二代下资本占用:[X]元/万元保费

第五步:定价报告与监管备案(Dianjin精髓:标准化输出)

精算定价报告模板

# [产品名称] 精算定价报告

## 一、产品概述
[产品定位/目标客群/市场竞争分析]

## 二、定价假设
[生命表/重疾表/投资收益率/费用率/退保率]

## 三、保费计算
[纯保费/费用附加/总保费/IRR测试结果]

## 四、准备金与资本
[准备金计量/偿二代资本占用/IFRS17影响]

## 五、敏感性分析
[利率/死亡率/费用率/退保率±10%影响]

## 六、监管合规
[偿二代合规/准备金充足性/定价披露要求]

## 七、结论与建议
[定价结论/盈利能力/监管沟通策略]

合规约束与审计规则(Dianjin精髓)

  1. 监管合规:严格遵守《保险法》《精算工作规范》《偿二代规则》
  2. 数据质量:经验数据需清洗、校验,异常情况需说明
  3. 假设合理性:定价假设需有依据,不得为竞争恶性定价
  4. 准备金充足:准备金评估需保守,不得为利润释放不足提
  5. 审计留痕:所有计算过程、假设选择、模型选择需留痕可审计

测试用例(Dianjin精髓)

测试场景1:重疾险定价

  • 输入:30岁男性,20年缴,保额50万
  • 预期输出:年缴保费、IRR、准备金、资本占用
  • 通过标准:定价IRR>3.0%,资本占用<500元/万元

测试场景2:年金险准备金评估

  • 输入:终身年金,领取期20年,投资收益率4.0%
  • 预期输出:BEL、RM、SCR
  • 通过标准:SCR/准备金<15%

测试场景3:偿二代资本计算

  • 输入:重疾险产品组合,保费1亿
  • 预期输出:IC/MC/CR/OR分项,总资本要求
  • 通过标准:计算逻辑符合C-ROSS规则

关联技能(Dianjin精髓)

  • insurance-claims-intelligence:理赔数据→经验发生率更新
  • insurance-anti-fraud:欺诈识别→定价反欺诈因子
  • insurance-product-design:精算定价→产品设计协同
  • finance-ai-strategy:保险AI→精算AI战略协同

本技能融合阿里点金(Qwen Dianjin)金融AI精髓,专注经验发生率分析、动态利润测试、偿二代资本计量。