2022-05-11-奥纬咨询-Profiting_From_Prophet,_Volume_7_8页_259kb

总结：FIS Insurance Risk Suite (Prophet) Spring 2022 版本

核心内容

FIS Insurance Risk Suite ("Prophet") 的 Spring 2022 版本继续探讨长期护理（LTC）组合产品的建模方法，特别是针对新供应商功能的扩展，用于建模慢性护理附加险（Chronic Care Riders）。该版本还介绍了 Prophet Professional 中的键盘快捷键以及使用批处理程序自动化任务的方法。

主要观点

1. LTC 组合产品建模方法：确定性与随机性

• 确定性建模：传统上使用确定性方法，通过乘法计算未来路径的概率。这种方法在处理复杂产品时可能需要简化，从而影响验证难度。
• 随机性建模（SMC）：通过随机数生成器和模拟路径来计算平均结果，更适合处理状态依赖型产品。SMC 模型能够更直观地展示产品机制，但需要更多的计算资源和时间。

2. Prophet 的建模灵活性

• Prophet 支持将标准责任产品转换为 SMC 模型，允许用户根据产品特性选择合适的方法。
• SMC 模型通过重复计算和随机路径来模拟不同的状态转换，提供更全面的建模能力。

3. 建模决策要点

• 确定性模型的优势：结构简单、运行速度快、结果稳定。
• 随机性模型的优势：更直观、路径依赖清晰，无需简化假设。
• 挑战：确定性模型可能需要复杂的公式和矩阵计算；随机性模型需要更多的计算资源和时间，结果可能不稳定。

4. 新功能：慢性护理附加险支持

• 扩展支持：Prophet 在 2021 年 10 月发布的 US 360 L&A 库中新增了对慢性护理附加险的扩展支持。
• 新指标：引入了一个新的指标用于慢性护理扩展利益，允许用户在模型点文件中区分加速和扩展利益。
• 模块化计算：使用相同的慢性护理模块进行加速和扩展利益的计算，可分别设置不同的假设集。

关键信息

1. 使用 Prophet 的 SMC 功能

• 随机数生成器：用于选择状态转换概率，引入随机结果。
• 计算循环：允许用户对特定变量进行重复计算，以模拟不同路径。
• 随机运行：可设置多个模拟路径，每个路径在独立机器上运行以提高效率。

2. 确定性模型的使用建议

• 如果 SMC 模型的复杂性和计算成本不可接受，可以使用确定性方法。
• 使用数组变量来存储不同路径的结果，但需注意限制路径数量以保持合理内存使用和运行时间。
• 建议使用有限的随机“挑战模型”来验证确定性模型的准确性。

3. 使用键盘快捷键提高效率

• Ctrl + [1-7]：切换 Explorer 面板中的标签页。
• Ctrl + Tab / Ctrl + Shift + Tab：在 Prophet Professional 内部窗口之间切换。
• Ctrl + R / Ctrl + V / Ctrl + P：运行选定项目、打开图示视图、打开属性设置。
• ↑←→↓ / Tab / Shift+Tab：在列表中移动或在项目间切换。
• Alt 快捷键：用于访问 Ribbon 导航提示。

4. 使用批处理程序自动化任务

• 开始与结束批处理程序：在 Prophet 运行前和运行后执行特定程序，如 DCS 和 IDR。
• 自动化流程：可以自动执行数据转换、运行模型、上传结果到 IDR，便于分析和报告。
• DCS 和 IDR：DCS 用于生成 Prophet 表格和模型点文件，IDR 用于存储和处理结果。

结论

Prophet 的 Spring 2022 版本为长期护理组合产品和慢性护理附加险提供了更强大的建模支持。用户可以根据产品特性和使用场景选择确定性或随机性建模方法。同时，Prophet Professional 提供了丰富的键盘快捷键和批处理程序功能，以提高工作效率和自动化水平。