财富引擎自主研发的国内首个智能资产负债决策系统投产上线

“ 一直以来,只有国外的少数高科技金融公司能研发这种state-of-the-art的智能决策系统。”

财富引擎(北京)科技有限公司开发的资产负债管理系统于近期成功投产,交付国内行业顶尖头部保险公司使用。该系统是国内首套具有资产负债联动建模、多周期决策算法优化等完整功能的智能资产负债决策系统,其中包含国内首套自主研发的经济情景生成器(ESG),在中国保险资产负债管理领域具有重大意义。

一直以来,只有国外的少数高科技金融公司能研发这种state-of-the-art的系统并服务金融机构。我司经过近4年持续不断的研发,站在国际先进理论与方法论的高度上,结合国内市场特性与大量实证研究,终于研发出了与国内市场无缝密合的智能资产负债决策系统。

财富引擎自主研发的国内首个智能资产负债决策系统投产上线!

图1 由经济情景生成器(ESG)得到全球市场资产资本市场假设——利率假设。通过real-world 测度模型和蒙特卡洛方法得到上万条利率曲线未来的可能衍化路径,进而统计得到预期利率曲面。

资产负债管理问题是金融领域最复杂最庞大的决策问题之一。近年来,我国监管层与行业都在大力推动这一领域的发展,尤其是去年与前年中国银保监会印发《保险资产负债管理监管暂行办法》与《保险资产负债管理监管规则(1-5号)》进一步对保险机构资产负债管理提出了明确的监管要求,使得这项保险公司的核心管理任务成为必须。我司创始人林常乐教授,也代表清华大学担任中国保险资管协会资产负债管理顾问专业委员会的学术委员,为推动行业建立资产负债管理的最佳实践建言献策。

林教授攻读博士期间曾师从资产负债管理领域的大师级学者,导师曾作为这个领域开创性学者之一为国际顶尖的保险投资咨询公司Towers Watson建立了首套智能资产负债管理系统,作为核心决策系统应用于一百多个国家的保险公司与养老基金。

随着我国保险行业的发展成熟,机构对投资管理的重视程度也日益增长,保险资产的长期特性对于机构自身做投资管理或是稳定资本市场都非常之好。而保险机构进行投资管理必须要考虑到负债与经营的特性,如何进行科学化决策,建立优秀的投资管理策略,成为了首要问题。根据国际上的最佳实践,资产负债管理的智能决策系统是保险公司形成最佳行动方案的必备辅助武器。

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图2.1
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图2.2

图2 为由经济情景生成器(ESG)得到全球市场资产资本市场假设。通过real-world 测度模型和蒙特卡洛方法得到上万条资产未来的可能衍化路径,进而统计得到资本市场各大类资产预期收益、风险、分布等各项统计指标。

资产负债管理决策算法也代表了投资管理领域最复杂与最精妙的决策技术。应用机器学习、大数据、蒙特卡罗模拟、随机优化、随机分析方程、因子分析等技术,资产负债管理系统根据对未来影响因素的建模,产生成千上万条可能的路径,统计不同的经营策略在这些不同的未来可能性中的指标数据,最终选取最优策略。

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图3 选择公司收益类/风险成本类指标(多种选择)后,生成的各类有效前沿。每一个点代表公司的一种候选策略,通过模拟路径,推演公司整体各项指标在未来的发展衍化

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图4 同时考虑收益、风险选择公司收益类/风险成本类指标后,生成的各类有效前沿。 图中每一个点代表公司的一种候选的经营策略。

资产负债管理决策算法也代表了投资管理领域最复杂与最精妙的决策技术。应用机器学习、大数据、蒙特卡罗模拟、随机优化、随机分析方程、因子分析等技术,资产负债管理系统根据对未来影响因素的建模,产生成千上万条可能的路径,统计不同的经营策略在这些不同的未来可能性中的指标数据,最终选取最优策略。

资产负债管理在保险领域将大有可为。近些年,我国保险行业的经营环境面临着各方面的考验。一方面,保险业竞争压力不断加剧,粗放式经营道路接近尽头。过去较为普遍的粗放式经营,带来了产品结构不合理,行业整体片面追求规模而忽视公司的盈利能力与管理水平的现代化。另一方面,投资约束放开,但资产市场不完善,投资端面临资产荒,并且在经济新常态下,利率环境将更加复杂。最后,偿二代及资产负债管理监管规则的出台,使得行业面临的监管压力不断增强。 在多方面考验下,大量险企面临新环境的适应问题,需要系统化的资产负债管理解决方案来应对这些问题。

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图5 点击添加某策略到候选策略列表。点击某策略点,可以方便地选择、指标查看、切换策略。

财富引擎(北京)科技有限公司推出的资产负债管理系统旨在帮助保险行业客户提升能力,应对上述挑战。该套系统包含经济情景生成器模块、策略生成管理模块、负债现金流建模模块、资产负债管理监控模块等四个子模块。其主要功能包括:

经济情景生成器可生成上万种随机情景

策略生成管理模块可根据给定的约束限制和参数范围,生成各类策略,也可存入外部的自定义策略

负债现金流模拟器可根据精算端需求,考虑分红等各因素后,生成现金流

资产负债管理监控模块在随机情景上产生上万次“推演”,对每种策略生成未来各项指标的概率分布