보험 계리 제품 디렉터인 John Bowers가 작성했습니다, RNA Analytics

보험회사의 자산-부채 불일치 리스크 노출은 항상 복잡했지만 최근 규제, 거시경제 및 투자 환경 전반의 발전으로 인해 문제가 더욱 복잡해지면서 역동적인 환경에서 자산-부채 매칭을 위해 특별히 설계된 전문 툴이 요구되고 있습니다.

자산-부채 매칭(ALM) 전략은 보험 부문에서 상당한 변화를 겪고 있습니다. 끊임없이 진화하는 규제 프레임워크, 변화하는 리스크 관리 우선순위, 불안정한 경제 상황으로 인해 자산 부채 관리 분야는 전 세계 보험사의 주요 전략적 차별화 요소 중 하나가 되었습니다.

ALM 전략에 큰 영향을 미치는 주요 요인 중 하나는 시장 기반 지급여력 규제로의 전환입니다. 끊임없이 진화하는 유럽의 솔벤시 II 프레임워크는 보험사가 시장과 일치하는 가치 평가와 실시간 ALM 최적화를 위한 동적 ALM 전략에 집중하도록 강요했으며, 특히 유동성 리스크 관리, 듀레이션 매칭, 자본 효율성을 강조하고 있습니다. 솔벤시 II와 최근에 발표된 영국의 솔벤시 UK는 다양한 경제 상황에 적응할 수 있는 견고하고 유연한 ALM 전략을 요구합니다.

경제 상황의 변화가 금리에 미치는 영향은 보험사에게 ALM과 관련하여 특정한 과제를 제기합니다. 최근 금리 상승으로 인해 보험사의 유동성 및 현금 흐름 매칭에 대한 접근 방식이 재편되었습니다. 2008년 글로벌 금융위기 이후 저금리 환경이 장기화되면서 유동성에 대한 필요성이 커졌지만, 최근 금리 상승으로 인해 순수한 유동성 문제에서 현금흐름 매칭과 듀레이션 불일치 위험 및 저수익 자산 청산에 따른 잠재적 실현 손실 관리를 결합한 보다 통합적인 접근 방식으로 균형이 이동하고 있습니다.

금리와 금리가 유동성에 미치는 영향은 전 세계 규제 당국의 관심을 끌었으며, 시장 참여자들에게 스트레스 테스트를 통해 리스크를 관리하도록 촉구하는 다소 엄격한 접근 방식을 취하고 있습니다.

글로벌 차원에서 IFRS 17은 보험사의 부채 및 수익 측정 방식에 대대적인 변화를 가져왔으며, ALM과 재무 보고 관행 간의 투명성 및 연계성을 강화할 것을 요구하고 있습니다. 또한 신흥 시장의 규제 개발은 ALM의 국제 모범 사례를 반영하기 시작했습니다.

또한 현대의 ALM 전략이 광범위한 전사적 리스크 관리(ERM) 프레임워크와 더욱 통합되는 추세에 따라 보험사들은 이제 더 광범위한 리스크를 ALM 전략에 통합하고 있습니다. 특히 유럽에서는 기후 관련 재무 정보 공개 태스크포스(TCFD)와 유럽연합의 지속 가능한 재무 정보 공개 규정(SFDR)이 핵심 동인인 규제 기관의 주도로 환경, 사회, 지배구조(ESG) 요소도 점점 더 많이 통합되고 있습니다.

현재 진행 중인 ALM 과제의 많은 변수를 해결하는 데 있어 완전 동적 ALM 동작을 허용하는 모델링을 갖춘 보험사는 정적이고 주기적인 평가에 의존하는 기존 ALM 접근 방식에서는 얻을 수 없는 새로운 관점의 이점을 누릴 수 있습니다. 완전 동적 ALM을 사용하면 규제 및 시장 변동성, 이자율 변동, 보험계약자 행동 및 기타 가변 요인에 거의 실시간으로 대응하는 전략을 지속적으로 모니터링하고 조정할 수 있습니다.

동적 ALM 소프트웨어는 기존의 정적 ALM 프레임워크가 제공할 수 없는 실시간 분석, 모델링 및 리스크 관리 기능을 제공함으로써 보험사가 재무 건전성과 안정성을 보장하는 데 중요한 요소인 자산과 부채를 보다 유연하고 신속하게 관리하는 데 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다.

또한 동적 ALM 솔루션은 보험사가 최적의 자산-부채 조정을 위해 포트폴리오를 지속적으로 리밸런싱하는 데 필요한 실시간 분석 및 예측을 통합하도록 확장할 수 있습니다. 또한 다양한 조건에서 자산과 부채가 어떻게 작동하는지 이해하기 위해 보험사 포트폴리오에 필요한 스트레스 테스트를 수행하기 위한 다양한 경제 시나리오 모델링을 지원합니다.

이러한 새로운 도구로 무장한 보험사는 훨씬 더 세분화된 현금 흐름 분석에 액세스할 수 있으며, 이는 특히 예측 불가능성이 높은 보험사에게 매우 중요합니다. 물론 고급 ALM 소프트웨어는 강화된 규제 요건을 처리하고 보고 프로세스를 자동화하여 정확성을 높이고 적시에 제출할 수 있는 기능도 갖추고 있습니다.

보다 정교한 ALM 전략과 솔루션을 구축하는 방향으로의 전환은 시장 참여자들이 앞으로 계속되는 다양한 재무적 및 비재무적 리스크를 헤쳐나가는 데 계속 도움이 될 것입니다. 이를 위해서는 인공지능, 클라우드 컴퓨팅을 활용하여 지속적인 데이터 피드와 실시간 분석을 통해 시장 상황, 금리 및 기타 요인에 따라 자산 배분을 동적으로 조정하는 실시간 적응형 ALM 모델을 개발하여 ALM 전략이 위험 허용 범위 및 책임 프로필에 부합하도록 하는 보다 정교한 모델링 접근 방식이 필요합니다.