侯岳（七炅信息科技公司）
2021年11月30日上午，“北京大学-北美产险精算协会（PKU-CAS）精算月”的第三场讲座暨经济学院第155次保险专硕讲座在北京大学理科教学楼213举行。来自七炅信息科技公司的侯岳女士以“产险基本定价实务”为主题，给同学们介绍了产险公司定价流程和实务，并分享精算师职业发展经验。讲座由北京大学经济学院风险管理与保险学系陈凯副教授主持。
（图1 侯女士演讲中）
在讲座的开头，侯女士先向同学们简单介绍了非寿险的门类和精算师的职责。非寿险包括财产险和责任险，而精算师的工作包括准备金评估、再保险和产品定价，而定价具体包括基础定价、核保定价、价格优化和市场弹性四方面。定价精算师首要的任务是给保险产品定价，定价时成本是未知的，因此需要根据历史赔付数据预计未来赔付金额——费率厘定的工作实际上是计算保单的预期赔付。
接着，侯女士展示了一个基本定价流程，分为四步：纯保费、费用、利润和费率的计算。计算纯保费需要经过数据收集和整理、筛选定价变量、设计及运行GLM模型和结果分析及调整四个过程，而计算费用需要考虑直接理赔费用、间接理赔费用、保单获取费用和保单维持费用。利润则包括核保利润和投资利润两部分，由于产险大部分期限较短，因此更看重核保利润。最后这三项加总就是整体的费率。
在产险定价中数据的数量和质量都非常重要，侯女士提到优质和可靠的数据是精准定价的关键，这些数据包括保单数据和理赔数据，用于确认风险特征、计算风险暴露和预计索赔金额。一般来说，数据越精细，就可以进一步细分风险分类，但同时也必须平衡数据一致性及信用度。例如，给一款高档车型计算系数，最准确的数据来源就是该款车型的相应数据，但往往会出现数据量不足的问题，因此需要加入类似车型的数据，这里就涉及到信用度的问题，并做出相应的调整，让组内方差变下，组间方差变大。侯女士也提到使用数据的另一个问题——筛选定价变量。这要求精算师不仅找到合适的能够准确反映风险的因子，还要符合监管要求——监管方往往考虑保护被保险人的隐私和利益。以美国为例，她讲解如何在监管细则中妥协和寻求平衡。随着近年来大数据技术的广泛应用，保险公司有越来越多的手段给用户画像，进而消除信息不对称带来的逆向选择问题，但是技术的应用也带来了数据伦理和监管要求的挑战。
最后，侯女士分享了自己的职业生涯发展历程。她在美国博士毕业后曾在美国的数家产险精算公司工作，回国后先后在大型的产险公司和初创的保险科技公司任职。成为一名精算师平均要经历15场考试，平均耗时五到七年。精算师除了需要保险知识、统计水平、程序编写、英语水平等硬技能以外，还需要有团队精神、沟通技巧、主动学习和解决问题的能力等软技能，需要培养回顾、洞察、预见的精算思维方式。精算师可以在保险公司、咨询公司、保险科技公司任职，不同类型企业对精算师的要求、负责的工作以及职业发展路径不同，需要根据自身的偏好和需求选择，也可以在不同企业之间转换。
（图2 讲座全景）
在提问环节，侯女士回答了同学们普遍关心的职业发展和市场热点问题，包括刚毕业的应届生该到哪种公司工作、寿险与非寿险的区别、保险科技的应用新趋势等。她认为需要考虑个人的性格、考试时间安排等因素选择第一份工作，保险公司和咨询公司都可以。在市场趋势方面，需要关注新能源车险和UBI车险的应用，这两个会是车险市场和新科技应用的重点。
本次讲座构建了一个产险定价的基本框架，加深了大家对实务中如何定价的理解，以及精算师的职业发展道路。为大家选择精算方向提供了宝贵的建议，整体取得了良好的教学效果。
（风险管理与保险学系 梁凡 供稿/摄影）
