保险资产负债管理实务系列培训第一模块在北京成功举办

2018年6月27-29日，在监管部门指导下，应广大会员单位的需求，mg游戏_mg游戏官网￥【电子平台】在北京举办“保险资产负债管理实务系列培训班”第一模块，该模块分财产险和人身险两个会场，内容聚焦于资产负债模型与工具、量化匹配管理实务操作与重点难点，邀请保险资产负债管理监管制度建设项目组与保险机构的专家进行专题分享。中国银行保险监督管理委员会保险资金运用监管部门资金处杜林副处长出席本次会议。共有来自49家财产险公司、66家人身险公司、6家保险集团公司、4家再保险公司以及14家保险资管公司的精算、投资、风控、财务等部门的高管、相关负责人及业务骨干近350人参加了本次培训。

杜林副处长指出，希望通过培训可以提升整个行业对政策的理解，便于下一步工作的贯彻落实，因此，内容的设计也更聚焦实操。在培训班的设计上也分为两个层次：一是针对各保险机构高管层，二是针对实际操作人员，自上而下推动资产负债管理监管规则真正落实到位。接下来，他就保险资产负债管理的制度框架、能力评估规则、量化评估规则、测试结果以及当前工作进展与下一步工作安排进行了总体介绍。首先，监管规则的设计充分考虑了资产负债管理的职能以及行业资产负债管理的多目标体系，在管理架构上，强调资产端与负债端的相互联动。在此背景下，在原保监会资产负债管理监管委员会的领导下，保险资金运用监管部们牵头开展监管制度建设工作，设立多个项目组，历时一年多的研究、调研和测试，建立了保险资产负债管理监管制度，包括监管办法、量化评估、能力评估等规则。接下来，他介绍了人身险公司和财产险公司能力评估和量化评估规则的评分体系和设计思路，并对当前行业的测试结果做了分析。最后，他表示下一步中国银保监会将出台《保险资产负债管理监管暂行办法》，组织开展资产负债管理能力自评估及监管试评估，尽快完成资产负债管理监管系统模块的搭建工作等。

——财产险会场——

保险资产负债管理监管制度建设项目组代表肖纲璟就财产险公司的资产负债管理量化评估监管规则进行了解读。首先，他介绍了量化评估指标体系的设计框架。接下来，他分析了财产险公司的资产负债特性，对量化评估规则与指标体系以及相应的评分规则进行了深入分析，并就监管规则发布之后行业普遍关注的数据报送问题进行了详细解答。同时，作为中国太平洋财产保险股份有限公司资产管理部负责资产负债管理的专家，他在资产负债管理量化评估实践方面也具有丰富的经验，从公司的工作开展情况、沉淀资金匹配、成本收益匹配以及现金流匹配等方面分享了他们的实践做法。

中国平安财产保险股份有限公司资产管理部总经理卢凡专门就财产险公司的资产负债模型与工具进行了分享。首先，在资产负债管理的理解上，平安将保险资金运用的环节按照自上而下进行分解，包括ALM、SAA、分盘、TAA、个券选择和交易，其中ALM是平安保险资金运用的首要步骤，并基于此建立了非常精细化的管理架构。接下来，他介绍了平安产险的资产负债管理模型体系，并就资产风险模型、现金流压力测试模型、ALM沉淀资金预测模型、偿付能力压力测试模型、经济资本管理模型的建立、使用等问题进行了详细介绍。最后，他重点介绍了资产配置模型的使用，包括战略资产配置模型需解决的问题以及公司战略资产配置模型的不断改进与强化。

上海复星高科技（集团）有限公司助理CFO/保险集团CFO袁曦主要就中小保险公司的资产负债模型与工具管理经验进行了分享。首先，她重点介绍了资产端模型、负债端模型、资产负债联动模型所分别包含的模型以及每一模型的功能、特点、解决的问题等。最后，她指出中小财产险公司在实施过程中面临的挑战，包括专业人员较少、需求不明确、高管认识不足、调整转型短期到位难度较大等。

——人身险会场——

保险资产负债管理监管制度建设项目组代表袁洋就人身险公司的资产负债管理量化评估监管规则进行了解读。首先，他简单介绍了资产负债管理监管规则框架、量化评估指标体系框架。接下来，他重点分析了期限结构匹配、成本收益匹配、现金流匹配等方面量化评估指标的计算，以及相应的评分规则。最后，他就监管规则发布之后行业普遍关注的数据报送问题进行了详细解答。

工银安盛人寿保险有限公司风险管理部总经理李进专门就人身险公司的模型与工具操作实务、重点难点进行了深入分享。首先，他对能力评估中对模型与工具的要求做了分析，包括模型需要实现的功能、模型的管理、数据质量、参数维护等。接下来，他重点对几类资产配置模型的优缺点、注意问题、适用情况进行了详细分析，并结合实例对各类模型的操作进行了演示。最后，他又重点介绍了模型的管理体系、治理架构以及生命周期管理等，并建议模型建设方面要数据先行、选择适合本公司的、并尽可能利用已有的资源。

中德安联人寿保险有限公司首席投资官朱彦就人身险公司的匹配管理经验进行了分享。首先，安联的投资管理注重价值链的管理，其中资产负债管理就作为价值链的起始端，从而实现从资产负债管理到投资管理的价值传导。接下来，他介绍了新的监管规则下人身险公司新增业务对资产负债的影响，包括负债现金流组成部分对实际组合回报的敏感性、期缴保费对有效久期的影响、新产品久期差的计算等实操问题。第三，他还介绍了安联有效业务资产负债管理的解决方案，包括资产配置管理和优化、资产负债管理生态系统等。最后，他简单介绍了SAA优化中的机器学习，机器学习技术提供了复杂寿险负债的解决方案、机器学习加速了寿险负债的评估过程、机器学习可以评估多种策略等。

由于模型与工具、量化匹配管理是资产负债管理过程中的重点难点，并且该项工作没有现成的经验可循，应行业的需求，协会组织本次参会人员分别就财产险公司、大型人身险公司、中小型人身险公司在模型与工具、量化评估工作中比较关注的问题进行了分组研讨，并就每个组的研讨成果进行了充分展示。在研讨过程中，参会人员就监管政策、行业实践提出了非常多的宝贵意见与建议。协会将在研讨成果的基础上整理成报告报送监管部门，并与行业分享，为行业的资产负债管理工作建言献策。