寿险精算模型实务-模型点生成流程

一般情况下，精算软件都会提供一套精算模型点生成方案。各家公司可以参照该方案生成保单数据模型点，也可以根据精算模型点的文件格式直接基于公司保单数据库开发模型点生成程序。对于保单数据的处理流程，主要包括数据采集、数据清理、数据转换、数据分组、数据检验等过程。

1.保单数据采集过程

保单原始数据一般会从公司保险业务系统中提取。我们建议开发有针对性的数据库采集程序，以提高数据采集效率。在数据采集过程中要注意存量数据与增量数据的区别，以免重复采集或有所遗漏。

2.保单数据检查清理

在采集数据后，我们建议采用专业的程序进行数据初次检查清洗。初次检查主要针对数据的错误以及缺失。不同险种的保单数据可以采用不同的清洗程序，以达到各自的检验目的。就未来精算模型趋势而言，建议保单数据的清洗步骤提前到公司保险业务系统中完成。必要的业务系统自我检查流程将大大提高精算模型输入端的处理效率。

3.保单数据转换

保单数据转换包括字段名称的转换、特殊产品的字段赋值、计算，以及对字段值的简单检查。完成该流程后保单数据将基本符合逐单评估需求。

4.保单数据分组

当逐单数据数量很大时，我们需要利用逐单保单数据中某一些字段值进行分组，明确分组规则，生成保单数据的分组模型点。同时，针对不同的评估目的，将分组后模型点进行修改。例如，新业务评估只需导出当年的业务数据，而变动分析模型点会选择性地导出更多字段值。

5.保单数据检验(www.xing528.com)

逐单法定准备金结果计算完成后，精算人员需要分产品做数据检验分析，对分析结果不合理的产品进行数据检查并修正，再重复进行数据转换及分组的工作，以确保数据分组质量。

保单数据模型点需要涵盖财务精算分析需要的信息。表6.1.1列出了非账户型产品最基本的保单数据字段信息。

表6.1.1　非账户型产品最基本的保单数据字段信息示例

对于账户型产品，模型点除了上表中的基本信息外，还需要包括账户余额、保费分配比例、风险管理费、初始费用等信息。

根据精算分析的需要，模型点除了提供最基本的保单信息外，还可能需要提供保单变动信息，如保单状态变更日期、理赔金额、退保金额等内容。在模型点生成时，我们建议注意以下事项：

（1）尽可能保持同类产品模型点文件格式的一致性，如非账户型产品保持统一的模型点格式，账户型产品根据万能型、投资连结型等业务类型适当拆分；

（2）对于保费交至某一时点的产品，需注意交费期限的转换规则；

（3）对于终身寿险，建议终极年龄统一为105岁或者106岁，以方便保险期限的确定。