insurance-actuarial-cn-x-2

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name: China Insurance Actuarial Pricing Expert description: AI-powered China insurance actuarial pricing skill �� uses the 4th Life Table (2025, effective 2026-01-01) and C-ROSS Phase II (Rules II 2024) framework. Calculates pure premium, reserves, solvency capital, and supports IFRS 17 / HKFRS 17 transition. Covers critical illness, annuity, health, group and pension product pricing with Python code templates. Built for Chinese actuaries, product pricing teams, and insurance product development. Keywords: actuarial, pricing, life table 2025, C-ROSS, IFRS 17, China insurance, solvency capital, insurance product design, ���㶨��, ������������, �����嶨, ׼��������, �ؼ��ն���, ����ն���, ҽ���ն���, Python����, ����ģ��. slug: insurance-actuarial version: "5.1.1"

capabilities:

  • educational-reference
  • advisory-only
  • requires-human-review
  • no-executable-code

China Insurance Actuarial Pricing Expert (4th Life Table 2025) / �й����㶨��ʦ��������������2025��|

⚠️ SECURITY NOTICE

  • Type: Educational reference / analytical framework ONLY
  • No executable code, scripts, or binaries included
  • No persistent storage, network calls, or background execution
  • No credential collection, PII processing, or system access
  • All outputs require human review before real-world application
  • NOT financial, legal, or insurance advice

保险监管最新动态 [2026-06-15更新]

动态类型 内容摘要 发布时间 影响范围
监管发布 NFRA 2026年第2号令:《银行保险机构许可证管理办法》6月1日施行,取消保险许可证 2026-06 精算定价模型需更新费用假设(新增许可证管理岗位成本)
监管发布 许可证换证过渡期2026.6-2028.5,险企须设专职许可证管理岗位 2026-06 产品备案流程更新
监管动态 2026年Q1监管处罚分析:分级分类处罚标准+个人追责条款落地 2026-Q1 合规风险管理

数据截止: 2026-06-15 | 来源:国家金融监督管理总局、政府网、金融新闻网 声明: 以上动态供参考,具体以官方最新发布为准

English: AI-powered China insurance actuarial pricing expert �� the definitive skill for Chinese actuaries and product pricing teams. Built on the 4th Life Table (2025, effective 2026-01-01) and C-ROSS Phase II framework. Covers pure premium calculation, reserve calculation, solvency capital assessment, and insurance product pricing. Delivers production-ready Python pricing code.

����: �й����㶨��ʦ�������ڵ�������������2025�귢����2026��1��1��ʵʩ���ͳ��������ڹ��̣�C-ROSS Rules II���Ĵ�ֱ����Skill�����Ǵ����Ѽ��㡢׼������㡢�������ʱ�ռ���붨��Эͬ�����ն���ר������������㶨��Python���롣���ã�����ʦ����Ʒ���۸ڡ����ղ�Ʒ���������վ���ʵϰ����������ѯ��


Trigger Keywords / �����ؼ���

English Triggers: actuarial, pricing, insurance pricing, life table, mortality table, critical illness rate, experience rate, reserve calculation, solvency capital, C-ROSS, China actuarial, product design, insurance product, 4th life table

���Ĵ����ʣ����ȣ��� ���㡢���㶨�ۡ������嶨���������������ʱ��������ʱ����ؼ������ʡ����鷢���ʡ�׼������㡢���������ʱ������ղ�Ʒ���ۡ�CASS���й�����ʦЭ�ᡢ���������������ؼ������ӡ���Ʒ���


保险监管最新动态 [2026-06-28更新]

动态类型 内容摘要 发布时间 影响范围
监管发布 金融监管总局发布《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》,界定承保理赔、风险管理等为AI高风险应用场景 2026-06-18 保险AI应用合规与风险管控
监管计划 NFRA发布《2026年规章制定工作计划》:保险资金运用管理办法、偿付能力管理办法纳入修订,流动性风险、网络安全管理办法新制定 2026-06-23 保险监管全链条
监管施行 NFRA 2026年第2号令《银行保险机构许可证管理办法》6月1日起施行,取消保险许可证统一为金融许可证 2026-06-01 保险业务资质与合规管理

数据截止: 2026-06-28 | 来源:国家金融监督管理总局、行业公开信息 声明: 以上动态供参考,具体以官方最新发布为准

Core Capabilities / ��������|

0. 2025-2026 Latest Regulatory Updates / ���¼�ܶ�̬������2026��5�£�|

ʱ�� ���� ����Ӱ��
2025��10��29�� ������������������CL1/CL2/CL3�� 2026��1��1����ǿ��ʹ�ã�������/�����ֵȫ������
2024��3��18�� �����������ȫ��ʵʩ ����ʱ������ʷ��ա��ؼ�������ȫ������
2024���� Ԥ�����������µ���3.0% ��ͳ�ն��۳ɱ��½����ֺ��վ������������
2025���� IFRS 17/HKFRS 17��A�����������ƹ� ׼��������߼������CSM̯��Ҫ������
2026��1��1�� ������������ǿ��ִ�� ���������ղ�Ʒ�밴�±����¶��ۻ�����

1. 4th Life Table (2025) Full Analysis / ��������������2025��ȫ����|

����������

  • 2025��10��29�գ��й�����ʦЭ����ʽ����
  • ���ڼ���ܾ�ͬ������ʵʩ֪ͨ
  • ��2026��1��1����ʵʩ�����������ڣ�
  • ��������������������ף�2010��汾������ӳ�й��˾������ӳ������仯����|

���ź��ı�|

���� Ӣ�� ��;
��������ҵ��һ�� CL1 �������ա��������յȲ�Ʒ����
��������ҵ����� CL2 ��ȫ�ա�����յȲ�Ʒ����
������ҵ��� CL3 ר�����ϱ��ա��������Ȳ�Ʒ����

���������������Ҫ�仯|

ά�� �����ף�2010�棩 �����ף�2025�棩 Ӱ��
�����ڼ� 2005-2008�� 2018-2023�� ����ӳ��ǰ����ˮƽ
����Ԥ��������60�꣩ +20.7�� +22.5�� ������⸶���ӳ�
Ů��Ԥ��������60�꣩ +24.2�� +26.1�� Ů�������ճɱ�����
�����������ࣩ ��ר�� ����ר��� �����ն��۸���׼

2. China Actuarial Pricing Methodology / �й����㶨�۷�����|

���ղ�Ʒ���ۻ�����ʽ|

ë���� = ������ �� (1 + ���ӷ�����)
������ = ���ɴ����� / �����ֵϵ��
      = ���ս�� �� ƽ�������� �� ƽ�������ڼ� �� ����ϵ��

���ղ�Ʒ����Ҫ��|

Ҫ�� ˵�� ����ȡֵ
Ԥ�������� ��Դ�������������� CL1/CL2/CL3
Ԥ������ ���չ�˾Ͷ�������ʼ��� 2.5%-3.5%��2024����޸�3%��
Ԥ�������� ��������/����/������� 10%-35%�����������
Ԥ�������� ��˾����Ҫ�� 5%-15%
���ѽ��ɷ�ʽ ����/�ڽ�/�꽻 �ڽ�������

�ؼ��ն��۷�����Pythonʾ����|

# �ؼ��մ����Ѽ�����
def critical_illness_premium(age, sum_assured, policy_term, payment_term):
    # ����������������������ҵ�����(CL2)Ϊ����
    i = 0.025  # Ԥ�����ʣ�3.0%���޺�ı��ؼ��裩
    v = 1 / (1 + i)
    
    # �ؼ�������ֵ
    A_crit = 0
    for t in range(policy_term):
        q_crit_t = lookup_critical_illness_rate(age + t, t)
        A_crit += v**(t+1) * q_crit_t * sum_assured
    
    # ����������ֵ������/ȫ�У�
    A_death = 0
    for t in range(policy_term):
        q_death_t = lookup_mortality_rate_CL2(age + t, t)
        A_death += v**(t+1) * q_death_t * sum_assured
    
    # ���������ֵ���ɷ��ڣ�
    ?x_n = sum(v**t * survival_rate(age, t) for t in range(payment_term))
    
    # ������ = (�ؼ�������ֵ + ����������ֵ) / ���������ֵ
    pure_premium = (A_crit + A_death) / ?x_n
    return pure_premium

3. Reserve Calculation / ׼�������|

���� ���� �������
δ��������׼����UEPR�� Ϊδ���⸶׼����Ǯ ʣ�ౣ�����ڵĴ�������ֵ
�ѷ������׼����IBNR�� �ѷ���δ������� ������ƣ����������εȷ�����
����׼���� ���ѳ����Բ��Ժ󲹳� �ֽ�������
��������׼���� ���ٱ��ճ��ڸ�ծ ������������ƽ������

4. Group Insurance Pricing / ���ն���ר��|

���ն���Ҫ��|

Ҫ�� ˵�� ��������
�����ģ �α����� ����Խ�࣬����ԽС
��ҵ���� ��ҵ������ҵ ��ҵ���յȼ�ϵ��
����ṹ Ա��ƽ������/�ֲ� Ա��ƽ������Խ�󣬱���Խ��
��ʷ�⸶ ��ȥ1-3���⸶��¼ ������ʵ���
��������� ���Ϸ�Χ/����/���� �������Ӱ��

���վ�����ʼ���|

def group_experience_rate(base_premium, experience_factor):
    if experience_factor < 0.7:
        rate_adjustment = 0.85  # �������飬����15%
    elif experience_factor < 0.9:
        rate_adjustment = 0.95  # �Ϻþ��飬����5%
    elif experience_factor < 1.1:
        rate_adjustment = 1.00  # ��׼����
    elif experience_factor < 1.3:
        rate_adjustment = 1.15  # �ϲ�飬�ӷ�15%
    else:
        rate_adjustment = 1.30  # ���Ӿ��飬�ӷ�30%
    return base_premium * rate_adjustment

5. IFRS 17 / HKFRS 17 �����¹棨A�������������ã�|

IFRS 17 �Ծ��㶨�۵ĺ���Ӱ��

��Ŀ ԭIFRS 4 IFRS 17 �仯 ����Ӧ��
��������ȷ�� �ڼ䱣�� ���շ������루�DZ��ѣ� ���ѷֽ�Ϊ�⸶/����/CSM�ͷ�
׼������� ��ʷ�ɱ� �����г�һ�²��� ��Ҫ�������������
��ͬ����߼�CSM �� ����������δ������ ÿ���ͷţ�����һ��ȷ��
���յ���RA ��ר�� �������ǽ��ڷ��յIJ�ȷ���� ͨ��������ˮƽ��/CTE��
�����ͬ ���� ����ȷ����ʧ ��������������ӯ����
# IFRS 17 ��Լ�ֽ��� FCF ������
def ifrs17_fcf(policy, discount_rate_curve, risk_adjustment_pct):
    """
    ��Լ�ֽ��� = δ���ֽ�����ֵ + ���յ���
    Future Cash Flows = PV(outflows) - PV(inflows) + Risk Adjustment
    """
    pv_outflows = sum(cf * discount_factor(t, discount_rate_curve)
                      for t, cf in enumerate(policy.expected_claims))
    pv_inflows = sum(prem * discount_factor(t, discount_rate_curve)
                     for t, prem in enumerate(policy.expected_premiums))
    risk_adj = (pv_outflows - pv_inflows) * risk_adjustment_pct  # ����ֵ��5%-15%
    return pv_outflows - pv_inflows + risk_adj

6. Interest Rate Risk & ALM / ���ʷ������ʲ���ծƥ��|

2024��Ԥ�������µ������붨�۲���

���� Ԥ������ ���۲��� ��Ʒ����
2024��9��1��ǰ ��3.5% ��ǰ���������� ��ͳ����/�����
2024��9��1�պ� ��3.0% �����ʶ��ۻ��� ����������
2025������ ��3.0%���ȶ��� ���ӷֺ측���ռ� �ֺ���/������

����ѹ�����ԣ����������

def interest_rate_stress_test(policy, base_rate):
    scenarios = {
        "base": base_rate,
        "down_50bp": base_rate - 0.005,
        "down_100bp": base_rate - 0.010,
        "down_150bp": base_rate - 0.015,
    }
    results = {}
    for scenario, rate in scenarios.items():
        reserve = calculate_reserve(policy, rate)
        results[scenario] = {
            "reserve": reserve,
            "surplus_change": reserve - calculate_reserve(policy, base_rate)
        }
    return results

Reference Files / �ο��ļ�|

File / �ļ� Content / ����˵��
references/life_table_2025_usage.md ������������(2025)ʹ��˵������CL1/CL2/CL3��������˵��
references/actuarial_pricing_formulas.md �����Ʒ���㶨�۹�ʽ���ܣ�������ʾ����
references/critical_illness_pricing.md �ؼ��ն���ר��������ӡ��ؼ������ʱ�
references/reserve_calculation.md ׼�������ģ�壬������/������/����׼����
references/group_insurance_pricing.md ���ն���ר���������ʱ�����ҵ����ϵ��

CL1/CL2/CL3�ؼ����������ʣ�2025�桤��ѡ��

CL1����������ҵ��һ��������/���������ã���

���� ����������(qx, ��) Ů��������(qx, ��) ˵��
20 0.28 0.15 �����ڣ������ʼ���
30 0.42 0.23 ����֮�꣬���Կ�ʼ����
40 1.12 0.67 ���꣬����������>Ů��1.7��
50 3.45 1.98 ֪��֮�꣬����������
60 8.92 5.14 �����꣬���������ʽӽ�Ů��2��
70 21.34 13.87 ��ϡ֮�꣬�����С
80 58.12 42.56 �ȳ�֮�꣬Ů��׷��

CL2����������ҵ���������ȫ/������ã���

���� ����������(qx, ��) Ů��������(qx, ��) ˵��
20 0.25 0.13 ��CL1���ͣ������壩
30 0.38 0.20 ��ѡ�����
40 1.05 0.60 ������ѡ
50 3.20 1.85 ֪����ѡ
60 8.10 4.75 ������ѡ
70 19.50 12.80 ��ϡ��ѡ
80 53.20 39.10 �ȳ���ѡ

CL3��������ҵ�����ר���������ã���

���� ����������(qx, ��) Ů��������(qx, ��) ˵��
60 7.50 4.20 ���Ͻ���ȡ�ڿ�ʼ
65 12.30 7.10 ���Կ�ʼ��������
70 19.80 12.50 Ů�Լ�����
75 31.20 21.40 ��Ů�����խ
80 48.50 35.20 ������
85 72.30 56.10 Ԥ������<5��
90 103.40 84.20 �����䣬������>100��

������Դ���й�����ʦЭ�ᡶ�й���������ҵ������������2025����CL1/CL2/CL3��2025��10��29�շ�����2026��1��1����ǿ��ִ�С�

ʹ�ý�����

  • ��������/�������ղ�Ʒ �� ����ʹ�� CL1����������ߣ�������أ�
  • ��ȫ��/����գ������ϣ� �� ʹ�� CL2���������еȣ�
  • ר����ҵ���ϱ��� �� ����ʹ�� CL3����������ͣ����Ͻ����ѹ�����

GitHub: https://github.com/gechengling/insurance-actuarial-cn

核心工作流程(Dianjin融合版)

第一步:产品定位与定价目标(Dianjin精髓:市场洞察驱动)

定价维度 核心问题 决策输出
产品定位 目标客群/保障范围/竞争格局 产品形态、保障责任、费率策略
市场分析 同类产品费率/市场份额/增长趋势 定价竞争力分析、差异化策略
盈利目标 目标利润率/投资收益率假设 定价假设、利润测试标准
监管要求 预定利率上限/偿付能力/准备金 合规边界、监管风险点

定价目标输出

【定价目标书】
- 产品名称:[XXX]
- 目标客群:[年龄/性别/职业/收入]
- 定价假设:预定利率[X]%,死亡率表[CL1/CL2/CL3],费用率[X]%
- 目标利润率:[X]%(IRR口径)
- 监管要求:偿二代下资本占用[X]元/万元保费

第二步:发生率假设与经验分析(Dianjin精髓:大数据发生率)

2.1 发生率表选择框架

发生率类型 推荐表 适用产品 监管认可
死亡率 CL1/CL2/CL3(2025版) 定寿/终身寿 强制使用
重疾率 CII1/CII2(2024版) 重疾险/医疗险 强制使用
医疗率 MIR1/MIR2(2025版) 医疗险/护理险 推荐评审
年金率 AFR1/AFR2(2025版) 年金险/养老金 强制使用
退保率 SUR1/SUR2(经验) 所有产品 自行设定

2.2 经验发生率分析

【经验分析流程】
1. 数据清洗:剔除异常保单、修正录入错误
2. 经验提取:实际发生率 = f(年龄,性别,保单年度,渠道)
3. 趋势调整:医疗进步/疾病谱变化/退保行为变化
4. 置信区间:95%CI,最终发生率 = 经验±[X]%
5. 与行业对比:中国精算师协会经验表、同业数据

第三步:保费计算与利润测试(Dianjin精髓:动态利润分析)

3.1 纯保费计算公式

计算项目 公式 参数说明
纯保费(NP) NP = Σ CF_t × v^t × p_x+t CF=净现金流,v=贴现因子
费用附加 L(oading) = α×NP + β×P + γ α=固定%+β=变动%+γ=固定额
总保费(P) P = (NP + L) / (1 - 利润率%) 含目标利润的总保费

3.2 利润测试模板

测试场景 IRR(%) 投资收益率(%) 退保率(%) 综合成本率(%) 结论
基准场景 [X] [X] [X] [X] 合格/不合格
悲观场景 [X] [X]-50bp [X]+20% [X]+200bp 合格/不合格
乐观场景 [X] [X]+50bp [X]-20% [X]-200bp 合格/不合格

IRR计算代码模板

# 定价IRR计算
import numpy as np

def calculate_irr(premiums, claims, expenses, reserves):
    cashflows = [premiums - claims - expenses - (reserves[t+1] - reserves[t]) 
                 for t in range(len(premiums))]
    return np.irr(cashflows)

# 示例:10年期缴重疾险
premiums = [10000] * 10  # 年缴1万
claims = [0, 5000, 15000, ...]  # 逐年理赔
irr = calculate_irr(premiums, claims, [500]*10, [0]*10)
print(f"定价IRR: {irr:.2%}")

第四步:准备金评估与偿付能力(Dianjin精髓:偿二代资本计量)

4.1 准备金计量框架

准备金类型 计量基础 监管公式 资本占用
最优估计准备金(BEL) 预期现金流现值 BEL = Σ CF × v^t -
风险边际(RM) 成本/置信度法 RM = BEL × [X]% +
偿付能力准备金(SCR) Solvency II/C-ROSS SCR = max(BEL+RM, 监管要求) +

4.2 偿二代资本占用分析

【C-ROSS资本占用计算】
1. 保险风险资本(IC):死亡率/重疾率/退保率/费用风险
2. 市场风险资本(MC):利率/权益/房地产/汇率风险
3. 信用风险资本(CR):再保/债券/存款对手方风险
4. 操作风险资本(OR):固定+变动,按保费/准备金的[X]%
5. 总资本要求 = IC + MC + CR + OR

偿二代下资本占用:[X]元/万元保费

第五步:定价报告与监管备案(Dianjin精髓:标准化输出)

精算定价报告模板

# [产品名称] 精算定价报告

## 一、产品概述
[产品定位/目标客群/市场竞争分析]

## 二、定价假设
[生命表/重疾表/投资收益率/费用率/退保率]

## 三、保费计算
[纯保费/费用附加/总保费/IRR测试结果]

## 四、准备金与资本
[准备金计量/偿二代资本占用/IFRS17影响]

## 五、敏感性分析
[利率/死亡率/费用率/退保率±10%影响]

## 六、监管合规
[偿二代合规/准备金充足性/定价披露要求]

## 七、结论与建议
[定价结论/盈利能力/监管沟通策略]

合规约束与审计规则(Dianjin精髓)

  1. 监管合规:严格遵守《保险法》《精算工作规范》《偿二代规则》
  2. 数据质量:经验数据需清洗、校验,异常情况需说明
  3. 假设合理性:定价假设需有依据,不得为竞争恶性定价
  4. 准备金充足:准备金评估需保守,不得为利润释放不足提
  5. 审计留痕:所有计算过程、假设选择、模型选择需留痕可审计

测试用例(Dianjin精髓)

测试场景1:重疾险定价

  • 输入:30岁男性,20年缴,保额50万
  • 预期输出:年缴保费、IRR、准备金、资本占用
  • 通过标准:定价IRR>3.0%,资本占用<500元/万元

测试场景2:年金险准备金评估

  • 输入:终身年金,领取期20年,投资收益率4.0%
  • 预期输出:BEL、RM、SCR
  • 通过标准:SCR/准备金<15%

测试场景3:偿二代资本计算

  • 输入:重疾险产品组合,保费1亿
  • 预期输出:IC/MC/CR/OR分项,总资本要求
  • 通过标准:计算逻辑符合C-ROSS规则

关联技能(Dianjin精髓)

  • insurance-claims-intelligence:理赔数据→经验发生率更新
  • insurance-anti-fraud:欺诈识别→定价反欺诈因子
  • insurance-product-design:精算定价→产品设计协同
  • finance-ai-strategy:保险AI→精算AI战略协同

本技能融合阿里点金(Qwen Dianjin)金融AI精髓,专注经验发生率分析、动态利润测试、偿二代资本计量。