导读：“社会发展和科技进步都将给保险和精算行业带来更多的机遇和挑战。”中国精算师协会创始会长魏迎宁近日在出席精算与保险国际论坛(以下简称“论坛”)时直言，当前迫切需要精算师队伍自身不断提升专业化水平，担当起引领行业转型升级、提质增效的历史使命。
事实正是如此，一方面，越来越多的保险公司已经开始认识到精算在保险经营中的重要性;另一方面，我国精算发展现状与保险业对其提出的要求还有一段差距，如何进一步提升精算技术水平日益成为保险业发展提质增效的关键一环。
协助健康险专业化经营
在论坛上，对外经济贸易大学保险学院发布了《中国精算与风险管理报告(2015)》(以下简称《报告》)，明确提出，专业化经营是国际健康保险发展的成功经验，也是保险监管部门所着力倡导的，是中国健康保险未来发展的必由之路。但就目前我国的实际情况来看，商业健康保险规模小，专业化经营还处于探索阶段，有关健康保险精算的研究还有待深入。
“提高信息化水平是化解商业健康保险市场上最难应对的道德风险和逆向选择问题、降低交易成本、提高经营效率的最有力武器，也是商业健康保险公司风险测算、产品开发和医疗机构管理的基础。”《报告》表示，目前大量的健康数据和医保数据还掌握在社保部门和医疗机构，尚未对行业开放，因此，大部分保险公司尚未建立起健康保险业务的专业信息系统，现有的健康保险业务大多依靠寿险业务系统进行管理，相关的数据也按照寿险业务的标准进行记录和管理。
不过，随着互联网信息技术的发展，商业健康保险机构或将有机会把握健康管理服务领域的发展机遇，建立涵盖流程管控、健康信息在内的电子化数据库，提高经验数据分析能力，利用其在专业技术和风险管理上的优势更好地了解被保险人的就医信息，使保险公司在保费厘定和健康管理服务费用比率确定等精算环节更准确，从而更好地控制经营风险。
《报告》认为，在经营上，健康风险管理则需要多考虑疾病发生率。鉴于寿险和健康保险在精算原理、风险评估、风险控制技术、管理与服务方法等方面的不同，两者的混合经营并不利于保险公司的稳健经营，需要健康保险机构建立内部独立的风险控制和管理机制，保证持续有效地运行。
推动巨灾保险逐渐起步
与此同时，中国再保险精算与风险管理部副总经理袁曦在论坛上介绍了风险量化的方法，并用历史数据和经济资本模型，演示了“巨灾风险不适于传统定价”结论的推导过程。
对此，《报告》指出，巨灾保险的费率精算除了需要考虑一般保险产品定价因素外，还要考虑结合巨灾保险的概念、特点和费率体系等特殊因素。巨灾保险是按照单一巨灾风险分开定价的，费率主要由基本费率、梯度费率、安全费率以及调整系数构成。
值得注意的是，作为目前运用最广泛的巨灾风险证券化工具，我国第一只以地震风险为保障对象的巨灾债券日前在境外市场成功发行，发起人为中再产险，发行主体为设在百慕大的特殊目的机构(SPV)Panda Re，募集金额5000万美元。中再集团和中再产险以再保险转分的方式，将其所承保的部分中国大陆地区地震风险分保给特殊目的机构Panda Re，再由Panda Re在境外资本市场发行巨灾债券进行融资，以融资本金为这部分风险提供全额抵押的保险保障。
“巨灾债券将保险市场与资本市场联系在一起，是一种特殊形式的债券。”《报告》强调，巨灾债券不仅仅有到期支付形式，还包含一种触发支付形式，即当巨灾没有发生时，与一般的债券无异;一旦巨灾发生，就要根据该债券发行时的约定来确定支付金额。此外，其优点有基差风险较小，基本无信用风险;增加保险公司或者再保险公司的承保能力;稳定再保险市场价格;降低投资组合风险，基本不存在市场风险;促使投资者根据承担风险的大小赚取合理的报酬。
促进产品服务创新发展
互联网、大数据、云计算等新技术对精算发展的影响无疑也是此次论坛上的焦点之一。
魏迎宁坦言，近年来，保险业借助互联网、云计算、大数据和移动互联网等信息科技新技术的快速发展和广泛应用，不断开拓新的销售渠道和服务模式，进一步推动保险业创新发展。通过新技术可以采集到更多、更全、更有价值的用户数据，对客户消费特征和生活习性的分析会更为精确，产品设计将更加科学，以此作为建立保险产品和服务体系的基础，可以更加突出市场差异化竞争，为客户提供更为个性化、精确化的服务。
无独有偶，清华大学经济管理学院金融系教授陈秉正也在演讲中指出，互联网使得风险评估与定价更加个性化、精准，并且是实时、动态的，而大数据则使得数据由样本转变为全量、单维转变为多维、相对静态转变为实时动态。
具体而言，传统的人寿与健康保险，其保险人主要根据生命表包括修正的生命表对被保险人的余寿进行预测，而忽略了可以收集到的被保险人的纵向信息，即没有将被保险人到目前为止对医疗保险的使用情况和未来的死亡风险放到一个模型中来分析。
但事实上，被保险人使用医疗服务的强度和类型等方面的信息是非常有价值的，可用于对其未来生存概率及医疗支出高于期望值的风险的数额进行预测。借助互联网平台，保险人将能够利用大数据技术对记录下的被保险人的医疗情况、健康记录、生活习惯等进行多维度的、实时的数据采集和分析，调整对被保险人未来健康和死亡风险的评估和定价。
