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博文

Prophet建模技术（2）：新保单预测

根据我与Prophet用户的合作经验，大多数人对有效保单（in force policies）相关的运算，例如准备金（reserves）和内含价值（embedded values），都是相当熟悉。然而，许多用户在处理公司年度预算规划时所采用的 新保单预测（New Business Processing） ，却感到模糊或不确定。（我会在这篇文章中采用“NB”为new business的缩写） 我经常收到类似以下的问题： “为什么我不能只使用cross multiplication？” “为什么project method的运行时间这么长？”
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Prophet建模技术（1）：Enumerations

如果您已将Prophet升级到2024年第四季度版本，可能已经注意到一个新增的实用功能——除了常规的数字（Number）和文本（Text）类型外，如今您还可以将变量（variable）定义为 enumeration 类型了。 （你可以透过 视频 了解这篇文章的内容）
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医疗保险费上涨 (4) – 理赔分析中的额外指标

在与团队讨论医疗保险时，我强调了 理赔数据（Claim Data）是保险公司最宝贵的资产 之一。即使保险公司委托第三方管理公司（Third Party Administrator, TPA）处理理赔流程，保险公司也必须保留对详细理赔数据的访问权限，并确保数据具有足够的颗粒度。  
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医疗保险费上涨 (3) – 大马医疗通胀是合适的参考标准吗？

在最近马来西亚国家银行的 医疗保险课题公告 中，马来西亚的医疗通胀率为15%，高于全球和亚太地区的平均水平。然而，当我探讨医疗保险费的涨幅时，我不禁质疑这个医疗通胀率是否真的能作为一个合适的参考标准——我们真的在进行正确的对比（apple to apple)吗？   在分享我的看法之前，我觉得有必要先解释一下 “受保人群”（insured lives） 的经验数据概念。  
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医疗保险费上涨 (2)：小额理赔与大额理赔的两面性

马来西亚国家银行（Bank Negara Malaysia）近期终于宣布了应对医疗保险费上涨问题的临时措施。虽然我无法预测部分措施能否真正解决问题，但我特别关注的是“按疾病诊断相关分组”（Diagnosis Related Group, DRG）支付模式是否能真正解决根本原因。   回想起我在第一家精算公司工作时，负责准备个人医疗保险的理赔分析。理赔分析中最有趣的部分之一，是根据实际经验构建理赔分布。除了用表格展示结果，我还创建了直方图来直观呈现分布情况——我始终认为，这种方式能让人更深入地理解理赔经验。  
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医疗保险费上涨 (1)：我们是否进行了理智讨论？

最近，医疗保险成为马来西亚保险和伊斯兰保险（Takaful）行业的热门话题。部分国会议员呼吁马来西亚国家银行（Bank Negara Malaysia）对医疗保险费上涨设定上限。在这个过程中，一些议员将保险和伊斯兰保险公司描绘成以牺牲公众利益为代价的逐利实体，社交媒体上甚至流传着“人民胜利”（Rakyat Win）这样的言论。   我想就这个问题分享一些个人看法，暂时不涉及技术细节（或许以后再探讨）。以下是我从近期发展中得到的一些思考：  
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怎样才算“良好”的Prophet模型？(1) —— 避免黑箱模型

如果你在寿险公司的精算部门的actuarial valuation团队工作，想必你已经和Prophet打过很多交道了。Prophet确实是一个我们用来做现金流预测和计算储备金，功能相当强大工具。然而，你有没有想过，你所使用的Prophet模型是否是一个“良好”的精算模型呢？
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