Skill: gechengling/insurance-actuarial-cn (version 5.0.0)

--- 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: "5.0.0" --- # China Insurance Actuarial Pricing Expert (4th Life Table 2025) / �й����㶨��ʦ��������������2025��| ### ���ռ�����¶�̬ [2026-05-25����] | ��̬���� | ����ժҪ | Ӱ�췶Χ | |---------|---------|---------| | ���ռ�� | 2026��4�±����¹���أ���ǿ�ձ���������42.2������������ҽ������ҩ | ���㶨��ģ������±��Ѽ����߼��ͷ����ʼ��� | | ���ռ�� | �����ղ�Ʒ�ּ��ƶ�(P1-P5)ʵʩ���ֺ�����ʾ�������޽���3.5% | ���㶨��ģ������±��Ѽ����߼��ͷ����ʼ��� | | ���ռ�� | �ؼ������ݣ�����12����֢+8����֢��Ͷ��������������75�� | ���㶨��ģ������±��Ѽ����߼��ͷ����ʼ��� | > **���ݽ�ֹ**: 2026-05-25 | ��Դ�����ҽ��ڼල�����ܾ֡�����Q1��������ҵ������Ϣ > **����**: ���϶�̬���ο��������Թٷ����·���Ϊ׼ > **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��� --- ## 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����| ```python # �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���| ```python 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���� | ```python # 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���������� ```python 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* --- ## 附录G：阿里点金(Dianjin)融合精华 — 核保规则与健康核验 ### G.1 核心工作流程（Dianjin融合版） #### 步骤1：核保规则引擎 | 规则类型 | 核保要点 | 风险信号 | |---------|---------|---------| | **年龄/性别** | 年龄分段、性别差异规则 | 超龄投保、性别误告 | | **职业类别** | 职业风险等级、高危职业清单 | 职业类别4类以上、高危职业 | | **健康状况** | 健康告知、体检结果、既往症 | 健康告知不实、体检异常、既往症 | | **财务核保** | 收入证明、资产证明、保险需求 | 保额与收入不匹配、财务证明虚假 | #### 步骤2：健康核验与医学评估 | 核验维度 | 评估要点 | 风险信号 | |---------|---------|---------| | **健康告知** | 询问事项、如实告知义务 | 告知不实、故意隐瞒 | | **体检结果** | 体检项目、异常指标、复查建议 | 体检异常、需复查未复查 | | **既往症** | 既往病史、治疗记录、用药情况 | 既往症未告知、带病投保 | | **家族史** | 家族遗传病史、高发疾病 | 家族遗传病史、高发疾病风险 | #### 步骤3：风险分类与定价 - **标准体**：正常承保，标准费率 - **次标准体**：加费承保、除外责任、延期承保 - **拒保体**：拒绝承保、永久拒保 #### 步骤4：核保决策与文档 - **核保结论**：标准/加费/除外/延期/拒保 - **核保报告**：核保分析报告、风险评估文档 - **监管合规**：核保合规检查、监管报送 --- ### G.2 风险评分机制（Dianjin精髓） | 风险维度 | 评分指标 | 权重 | 风险阈值 | |---------|---------|------|---------| | 健康风险 | 健康告知异常、体检异常 | 30% | 健康告知异常项>3 | | 职业风险 | 职业类别、高危职业 | 25% | 职业类别4类以上 | | 财务风险 | 保额/收入比、财务证明 | 20% | 保额/收入比>10倍 | | 道德风险 | 投保动机、受益人关系 | 15% | 受益人关系异常 | | 合规风险 | 核保合规、监管检查 | 10% | 核保合规检查不通过 | **综合风险等级**： - 低风险（0-20分）：标准体，正常承保 - 中风险（21-40分）：次标准体，加费或除外 - 高风险（41-60分）：次标准体，延期承保 - 极高风险（61-80分）：拒保体，拒绝承保 --- ### G.3 合规约束（Dianjin精髓） 1. **不适用边界**：本技能不适用于医学诊断、治疗建议，此类需求需转交医疗专业人士 2. **禁止承诺**：不使用"一定承保""guaranteed coverage"等承诺性表述 3. **禁止替代决策**：仅输出核保建议，最终核保决策由核保师/核保主管出具 4. **数据溯源**：健康数据、体检结果必须标注来源和日期 5. **隐私保护**：客户健康信息、体检结果必须保密 6. **客观中立**：核保不得受销售压力影响，须客观呈现风险 --- ### G.4 测试用例（Dianjin精髓） | 用例ID | 输入场景 | 预期输出 | 验证点 | |--------|---------|---------|---------| | TC001 | 投保人年龄45岁，职业类别3类，健康告知异常2项，保额/收入比=8倍 | 中风险（35分），建议加费承保 | 风险评分合理 | | TC002 | 投保人年龄35岁，职业类别1类，健康告知无异常，体检正常 | 低风险（15分），建议标准承保 | 风险评分合理 | | TC003 | 投保人年龄55岁，职业类别4类，健康告知异常5项，既往症未告知 | 极高风险（70分），建议拒保 | 风险评分合理 | --- ### G.5 关联技能（Dianjin精髓） - **保险理赔专家**（`insurance-claims-intelligence`）：提供理赔材料分析、责任认定、欺诈检测 - **保险反欺诈**（`insurance-anti-fraud`）：提供欺诈检测、风险评分、异常模式识别 - **保险代理人**（`insurance-agent-trainer`）：提供客户画像、保障缺口分析、计划书生成 --- *融合来源：阿里点金(Dianjin) underwriting-expert* *融合时间：2026-05-31*


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)