LDTIの戦場で実証済みのパートナー

著者：ジェームズ・ベック（RNA Analytics、米国地域担当シニア戦略アドバイザー

RNA Analytics 、アジアにおけるIFRS第17号と欧州におけるソルベンシーII導入の深い経験を有し、米国市場向けにカスタマイズされたLDTI対応ツールを提供するためのトップクラスの専門知識を構築している。

米国の生命保険業界は、規制と技術的プレッシャーのパーフェクト・ストームの中にある。その中でも、LDTI（Long Duration Targeted Improvements）会計基準は依然として大きな課題であり、多くの中堅以上の保険会社がデータのオーバーホールやモデルの検証に取り組んでいる。

LDTIは、2023年12月以降に始まるほとんどの保険会社の会計年度から適用されることになったが、特に2025年に導入される保険会社にとっては、完全な導入は依然として困難である。

LDTIの影響は、コンプライアンス・コストだけでなく、組織の非効率性、保険数理やITリソースの制約、成長への制約にまで及んでいる。

世界的な再保険のトレンドは、クロスボーダー のエクスポージャーをさらに増大させており、保険者 は資本効率を高め、ボラティリティをより適切に 管理する統合ツールの導入を迫られている。また、欧州におけるソルベンシーⅡの延長や、アジアで進行中のIFRS第17号の課題が、米国におけるLDTIのタイムラインに収束しつつある中、複数のレジームの予測とリスク移転の負担に対応できるのは、高度な確率論的モデリングに裏打ちされた、真にボーダーレスなALMだけである。

新会計基準の中核的な課題のひとつは、時価評価される資産と、金利に大きく左右されるようになった負債とのミスマッチを管理することにある。資産と負債のマッチング戦略の根本的な変化により、高度で専門的なテクノロジーと堅牢なプラットフォームが必要となる。更新されたキャッシュフローの前提は四半期ごとに現在の状況を反映する必要があるため、負債の割引が複雑になり、デュレーションのミスマッチが露呈する。また、レガシー・システムは、新しいソースを必要とするコホート・レベルのきめ細かさや過去のインフローに苦戦している。このようなALMの複雑性に対処するには、実績のある実装フレームワークが必要である。

RNA Analytics、アジアにおけるIFRS第17号の導入や欧州におけるソルベンシーⅡの導入に数十年にわたって携わってきた経験から、LDTI導入の運用面や技術面でのハードルに取り組む上で保険会社が直面するピンチについて独自の見識を持っています。当社は、ボラティリティに対応したダイナミックALMの実地テストを行い、手作業によるプロセスを削減し自動化を強化するためにAIを活用した保険数理モデリングを作成し、段階的移行のためのモジュール式統合を開発した。中堅以上の保険会社では、年金保険のコホート・レベルのキャッシュフロー・トラッキングにおけるデータ統合の失敗による四半期報告の遅延（最大45日遅れることもある）、大手生命保険会社では、変額年金保険における割引率の一貫性のなさが証券取引委員会の監視対象となり、修正再表示や監査費用の増加につながるなど、こうした苦境は具体的な形で現れている。

LDTI導入のリスク回避

LDTI導入のリスクを軽減しようとしている保険会社は、IFRS第17号やソルベンシーIIを導入した経験を生かし、世界中の同業者から学んだ実用的な教訓から恩恵を受けている。

KPMGの2023年の報告書「LDTI導入のベンチマーク」によると、LDTIを導入した2025年の企業は、データ移行とテストを含む完全なロールアウトに18ヶ月から24ヶ月の導入期間を要したと報告している。これらの平均と比較すると、RNAの顧客は、自動化されたコホート・モデリングと事前設定された情報開示により、通常30％早い導入を経験することになる。このことは、IFRS第17号プロジェクトで確認された同様の期間によって検証することができ、そこではセットアップ期間が平均20ヶ月からわずか14ヶ月に短縮された。

さらなるケーススタディは、定量化可能な、そして移転可能な利益を強調している。例えば、R3S Dynamic ALMを導入している韓国の生命保険会社のお客様は、2024年にストキャスティクスの実行を25%高速化し、資産配分の最適化により資本コストを15%削減しました。また、欧州のコンポジット・キャリアは、ALMの報告サイクルを四半期から毎月に短縮し、リスク調整リターンを8%改善しました。このプラットフォームは、洗練されたネスト化されたストキャスティック・モデリングを使用して、予測からストレス・テストまでのリスク・モデリング・プロセス全体を自動化し、モデル・コードを変更することなく各サブ・モデルをシームレスにリンクします。

RNAの成功は、今日の保険ビジネスの多様な性質を深く理解し、2つとして同じものはないという認識に根ざしています。当社の柔軟なアプローチは、主力製品であるR3Sスイートのモジュール式オープン・アーキテクチャ設計に反映されており、ベンダーに縛られることなくカスタマイズが可能です。既存のデータとモデルの診断監査から始まり、ターゲットとなるモジュールをレイヤー化する全体的なアプローチを取ることで、投影から開示までエンドツーエンドのALMを保証することができます。この合理化された手法は、視覚的なスクリプトとAPI統合を提供し、データフローの70％を自動化することでセットアップを簡素化します。今日の規制コンプライアンスと企業ガバナンスにとって、透明性は極めて重要です。そのため、オープンソーススタイルの仮定と実行の可視化により、シナリオテスト用のリアルタイムダッシュボードで監査人の賛同と内部ガバナンスが可能になります。

RNAは、アジアとヨーロッパにおける保険数理と財務分析の豊富な経験を生かし、LDTIを導入する米国の保険会社の戦場で実証済みのパートナーとして独自の地位を築いている。