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Non-life Standard Code와 오늘날 글로벌 보험시장에서의 위치

손해보험 시장의 경우 보험사는 현재 기후 변화, 재난 위험 및 기타 민감한 요인과 같은 많은 문제에 직면해 있으며, 이로 인해 투자 수익률이 낮고 수익성 문제가 증가하며 Covid-19 관련 비용을 둘러싼 높은 수준의 불확실성을 발생합니다. 2년간의 Covid-19의 대유행으로 인한 변화 이후 2021년 말에 접어 들면서 치열한 경쟁과 지속적인 규제 압박이 업계에 장애요소로 다가오고 있습니다.

기술면에서는 이 기간동안 보험사가 경쟁 우위를 확보하고 바쁜 시장에서 다른 보험사와 차별화하고 고객 확보 및 유지를 늘리고 새로운 시스템에 대한 투자로 업계에서 많은 발전이 이루어졌습니다. 

RNA Analytics가 리스크 모델링 및 데이터 관리에 대한 기존의 전문성을 손해 보험으로 확장 한지 거의 1년이 되었습니다. 그 이후로 우리는 많은 새로운 기능과 개선 사항을 도입했고 전 세계적으로 이 복잡하고 전문적인 영역에서 우리의 성장하는 서비스를 지원하기 위해 새로운 보험계리 컨설턴트 팀을 설립했습니다. 

Non-life Standard Code는 관리되는 프레임워크 내에서 데이터 세트를 구조화, 액세스 및 관리하기 위한 유연한 매커니즘과 강력한 모델링 및 보험 계리 reserving 방법을 결합한 loss reserving 모듈입니다.

새로운 코드의 릴리스는 강력한 reserving 및 데이터 관리를 결합하여 효율적인 팀 기반 reserving 기능을 제공하고 재보험자가 규제 요건을 충족하고 주요 재무 모델링 보고서를 작성할 수 있도록 지원하는 완벽한 end-to-end 리스크 모델링 솔루션을 시장에 제공했습니다. 그 이후로 코드의 두번째 버전이 2021년 6월에 릴리스되어 성능, 유연성 및 접근성은 그대로 유지한 채 새로운 pre-built output 보고 템플릿과 보다 명확한 보고 목적을 위한 코드 준비의 구조적 개선을 특징으로 합니다.

모든 소프트웨어와 마찬가지로 Non-life code는 자동화, 프로젝트 전반에 걸친 집계 계산 관리 및 보다 넓은 작업 범위에 포함시키고 복잡한 작업을 자동화하는데 사용할 수 있는 프로그래밍 인터페이스의 사용을 통해 인적 오류의 기회를 줄입니다.

모든 소프트웨어와 마찬가지로 Non-life code는 자동화, 프로젝트 전반에 걸친 집계 계산 관리 및 보다 넓은 작업 범위에 포함시키고 복잡한 작업을 자동화하는데 사용할 수 있는 프로그래밍 인터페이스의 사용을 통해 인적 오류의 기회를 줄입니다.

Non-life Standard Code는 다양한 손실 전개 방식에 따라 최적 추정부채를 산출하며, 선택적 확률적 방법을 사용하여 추정 준비금 주변의 변동성/불확실성에 대한 이해를 높여 준비금 설정에 대한 신뢰를 높일 수 있습니다. Non-life Standard Code는 현재 IFRS17 및 또는 Solvency II 패키지에 직접 입력할 수 있을뿐만 아니라 독립적인 실행형 reserving 도구로 사용할수 있습니다.

RNA는 소프트웨어 제공을 강화하기 위해 전문 사내 컨설팅에 계속해서 투자하고 있습니다. 그리고 성장하는 손해 보험 고객 기반에 서비스를 제공하기 위해 손해 보험 전문가 팀을 확장하여 전 세계 재보험사에 제공하고 있습니다.

이 팀은 2020년 2월부터 RNA의 손해보험 수석 보험계리 컨설턴트인 Kevin Hong과 손해 보험 모델 개발 및 보험계리 컨설팅에 전문가들이 이끌고 있습니다.

RNA 에 입사하기 전에는 Esure, AXA XL, Direct Line Group, RBS Insurance 및 LIG Insurance에서 자본 모델링, 내부 모델 검증, 가격 책정, 제품 개발, 포트폴리오 분석 등의 다양한 분야에서 근무했습니다.

Kevin Hong의 팀은 더 나은 비용 관리 및 개선된 성과로 이어지는 보험 계리 자원과 함께 고객에게 광범위한 경험을 제공합니다.

가장 최근에 팀은 고객이 IFRS17 및 Solvency II/ICS에 대비할 수 있도록 돕고 있으며, 빅데이터, AI, 향후 사이버 위험 및 자연 재해와 같은 관제를 해결하기 위한 준비를 포함한 새로운 데이터 과학 기술의 잠재력에 대해 고객과 정기적으로 이야기하고 있습니다. 

Kevin Hong은 “손해보험 업계 내 경쟁 압력이 계속 높아지면서 고객의 구매력이 높아지고 이에 따른 고객 선호도가 변화하고 있다” 라고 말하면서 “이러한 환경 변화는 손해보험 산업의 혁신을 주도하고 있으면 보험사는 고객 중심 전략에 집중해야 한다”라고 말했습니다.

지난 1년동안 손해보험 상품과 전문성에 대한 투자는 시작에 불과하며, reserving뿐만 아니라 가격 책정, 인수, 포트폴리오 분석, 심지어 향후 ERM까지 위한 솔루션을 제공하기 위해 더 많은 개발이 이미 진행중입니다. 자세한 내용은 저희의 Non-life 전문가에게 문의하여 주십시오. 

 

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