核心观点与关键数据
- 问题背景：过去十年，寿险和年金业务面临更复杂的随机监管和财务报告要求，传统精算计算引擎无法应对，导致精算人员工作压力增大，模型运行时间延长，价值分析时间减少。
- 解决方案：Oliver Wyman 的 Atlas 建模套件专为随机估值设计，支持对冲、法定估值、GAAP 估值、定价和临时分析，显著提升运行效率。
- 关键优势：
- 运行效率提升：系统运行时间缩短 90%，计算成本降低，实现敏捷性和运营效率。
- 自动化：95% 以上的产品功能可直接配置，剩余部分通过用户定义代码实现，假设信息跨应用统一管理。
- 云部署：支持本地工作站或云端高效运行，控制功能确保自动化和可靠性。
- 模型治理：集成模型和假设治理流程，降低操作风险。
- 案例研究：百慕大再保险公司使用 Atlas 管理 20 万份美国变额年金合同，通过自动化实现：
- 对冲：每日 265 敏感性分析，运行 2 小时，云成本 200 美元。
- 法定报告（VM-21）：400 内循环投影，压缩技术实现 500:1 压缩，运行时间 3 小时，云成本 300 美元/次。
- GAAP 报告：基础运行 + 14 惊震测试，运行时间 1 小时。
- 临时分析：支持本地和云端运行，多版本并发测试，变更通过合并流程管理。
- 技术支持：Atlas 集成 Oliver Wyman Fulcrum 平台，提供数据管理、新产品开发、政策合规等功能，结合行业专长提升效率。
- 研究结论：Atlas 通过自动化和性能优化，将 90% 的精算时间释放用于价值分析，显著降低云成本并满足监管要求。
总结
Atlas 建模套件通过高性能计算和自动化流程，解决寿险和年金业务中的随机估值挑战，帮助大型保险公司（如百慕大再保险公司）提升效率、降低成本并释放精算资源。其支持云部署、模型治理和灵活配置，结合 Oliver Wyman 专业知识，为行业提供全面的财务管理和风险管理解决方案。
