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摘要：在寿险行业向高质量发展转型、监管政策持续完善的背景下，直接关乎保险企业的经营稳健性、风险防控水平及市场核心竞争力。当前传统寿险精算定价模型存在数据维度单一、风险因子覆盖不全面、模型灵活性不足等短板，且利差损、定价偏差等各类风险日益突出，已无法适配行业发展新态势。本文立足寿险产品定价的核心诉求，剖析寿险核心要义与风险控制的核心价值，梳理当前模型存在的不足及定价环节的主要风险，探索精算模型优化路径与针对性风险控制策略，为保险企业提升寿险定价科学性、强化风险管控能力、实现可持续发展提供理论参考与实践指导，助力寿险行业向规范化、精细化方向迈进。

关键词：寿险产品；精算定价模型；模型优化；风险控制；利差损；定价风险

一、寿险精算定价模型存在的不足及定价环节主要风险

（一）寿险精算定价模型存在的不足

当前我国寿险企业精算定价模型仍存在诸多短板，难以适配行业发展新形势，体现在三个方面。其一，风险因子考量不够全面，传统模型主要依托年龄、性别、标准生命表等静态基础风险指标，对生活习惯、职业风险等个性化风险因子的整合力度不足，导致定价精准度偏低。

其二，模型灵活性欠佳，采用固定参数与线性假设的传统模式，难以适配IFRS 17核算要求及预定利率动态调整机制，对市场利率波动、人口结构变动等外部环境的适配能力较弱[1]。其三，数据处理能力不足，部分企业过度依赖历史赔付数据，对实时数据的运用欠缺，导致模型预测结果与实际风险存在较大偏差。

（二）寿险产品定价环节面临的主要风险

结合寿险定价的特点与现状，定价环节主要面临四类相互关联。一是利差损风险，作为寿险定价的核心风险，若产品预定利率假设偏高，叠加资本市场收益率下行，极易形成利差损压力，实际投资收益率未能达标，预定利率动态调整机制的实施，进一步加大了压力。二是定价偏差风险，由于风险因子识别不全面、模型假设不合理，导致费率与实际风险不匹配，要么因定价过高削弱竞争力，要么因定价过低增加赔付负担。三是数据风险，数据真实性不足、整合不规范，会造成模型测算结果失真，进而引发定价偏差与企业风险。四是合规与声誉风险，定价流程不符合监管要求或定价不公，易引发消费者投诉，损害企业声誉。

二、寿险产品定价中精算模型的优化路径

（一）完善风险因子体系，提升定价精准度

精算定价模型优化的核心在于完善风险因子体系，实现风险与费率精准匹配。首先，拓宽风险因子覆盖范围，在传统基础因子外，整合被保险人生活习惯、运动数据等个性化信息，构建多维度体系。例如，依托客户授权的标准化健康体检数据、健康告知信息构建精细化风险评分体系，得出综合评分纳入定价，实现差异化定价。其次，结合不同寿险产品特点，运用层次分析法等科学方法，合理分配风险因子权重，避免单一因子过度影响定价。最后，建立动态更新机制，结合人口结构、疾病谱变化定期更新数据与权重，确保模型贴合实际风险[2]。

（二）优化模型构建方法，增强模型灵活性

结合寿险行业发展新形势，优化精算定价模型的构建方式，提升模型的灵活性与适配能力。

一是引入智能化算法，突破传统静态确定性精算模型局限，引入随机森林、BP神经网络等机器学习算法，采用随机森林、BP神经网络等机器学习算法，捕捉风险因子之间的复杂非线性关联，进一步提升模型测算精度。同时，结合IFRS 17准则相关要求，优化模型核算逻辑，完善履约现金流量与合同服务边际的计算流程，确保模型核算合规。

二是构建动态定价模型，结合预定利率动态调整机制，引入利率动态调整因子，实时联动十年期国债收益率等无风险利率指标动态校准定价利率假设等市场利率数据，实现定价模型的动态优化与调整。例如，当市场利率持续下行时，自动调整预定利率假设，有效规避利差损风险。三是完善模型验证与迭代机制，定期对比模型测算结果与实际赔付数据，及时修正模型参数，持续提升模型的适用性与科学性。

（三）强化数据支撑，提升数据处理能力

数据是精算定价模型优化的基础支撑，需进一步强化数据整合与处理能力，为模型优化提供可靠保障。

一是搭建多维度数据整合平台，整合企业合规采集、客户主动授权的健康数据与行业公开风险统计数据、政府公开数据等各类信息，实现数据全面覆盖。   

二是加强数据清洗与标准化处理，剔除无效、异常数据，建立统一的数据标准，打破数据孤岛，确保数据的真实性、完整性与一致性。

三是引入大数据处理技术，提升数据处理效率，实现海量数据的快速分析与深度挖掘，挖掘数据背后隐藏的风险关联，为精算定价模型优化提供有力的数据支撑。同时，建立健全数据安全管理制度，强化客户隐私保护，确保数据使用符合监管相关要求，有效防范数据风险。

（四）结合产品类型，实现精细化定价

结合不同类型寿险产品的自身特点，针对性优化精算定价模型，实现精细化定价目标。一是定期寿险，聚焦死亡率风险，优化死亡率测算模型，结合被保险人职业、生活习惯等风险因子，确定差异化费率，满足不同人群的保障需求。二是终身寿险侧重长期储蓄保障属性，重点优化长期利率假设与久期风险测算模型，结合市场利率波动情况，合理设定预定利率，有效防范利差损风险。

三是年金险，注重长期收益稳定性，优化生存年金测算模型，整合被保险人健康状况、生活习惯等相关因子，提升年金给付测算的精准度，同时结合预定利率动态调整机制，保障产品收益的可持续性。通过差异化优化，全面提升各类寿险产品定价的科学性与合理性。

三、寿险产品定价中风险控制的针对性策略

（一）强化利差损风险防控，优化利率假设

利差损风险是寿险定价环节的核心风险，需采取针对性措施强化防控力度。

一是建立健全利率风险监测机制，实时跟踪市场利率变化情况，结合十年期国债收益率、中长期固收市场收益率等核心指标，科学预判利率走势，合理设定预定利率。 

二是优化利率假设模型，采用区间假设替代传统固定假设，结合不同利率情景开展压力测试，提升模型对利率波动的适配能力。

三是加强资产负债联动管理，畅通资产端投资收益率向负债端定价的传导渠道，根据投资收益率变化及时调整定价策略，实现资产与负债的动态匹配，有效降低利差损风险。同时,定期开展利差损风险评估，及时采取应对措施，防范风险积累。

（二）完善定价审核机制，防范定价偏差风险

建立健全定价审核机制，从源头防范定价偏差风险。

一是组建专业定价审核小组，吸纳精算、风控、业务等多个部门的专业人员，对定价模型的参数设定、风险因子选择等关键环节进行全面审核，确保定价科学合理。

二是建立定价回溯机制，定期对已推出产品的定价效果进行回溯分析，对比实际赔付数据与模型测算数据，及时发现定价偏差并调整模型参数。

三是强化市场调研，结合市场同类产品定价水平、消费者承受能力，优化费率设定，避免定价过高或过低，实现企业盈利与市场竞争力的有机平衡。同时，建立定价效果市场反馈机制，动态优化费率结构，及时响应消费者诉求，持续优化定价策略。

（三）强化数据风险管控，保障数据质量

数据风险防控是定价风险控制的基础环节，需强化数据全流程管控，保障数据质量。

一是建立数据准入机制，严格审核数据来源的真实性与合规性，杜绝无效、虚假数据进入模型测算环节。

二是加强数据存储与传输安全管理，采用加密技术、访问控制等防护措施，保护客户隐私与数据安全，防范数据泄露、滥用等风险。

三是建立数据质量考核机制，将数据真实性、完整性纳入相关部门考核范围，定期开展数据质量检查，及时发现并解决数据问题，确保数据质量满足模型测算需求。同时，强化数据合规管理，确保数据获取、使用符合相关法律法规与监管要求。

（四）健全合规监管衔接机制，防范合规与声誉风险

加强与监管部门的衔接配合，健全合规管理体系，有效防范合规与声誉风险。

一是严格遵循IFRS 17准则、预定利率动态调整机制等监管要求，规范定价全流程，确保定价工作合规有序。

二是建立监管政策跟踪机制，及时掌握监管政策变化动态，调整定价策略与模型，避免违规操作。

三是加强定价宣传与沟通工作，公开产品费率规则、投保规则与保障内容，提升定价透明度，避免因信息不对称引发消费者误解与投诉[3]。同时，建立声誉风险应急处置机制，及时应对定价相关的声誉危机，维护企业良好的市场形象。

结论：

精算模型优化与风险控制是寿险产品定价工作的核心，更是推动寿险行业高质量发展、保障保险企业稳健运营的关键举措。当前，寿险精算定价模型仍存在风险因子覆盖不全面、模型灵活性不足等短板，定价环节还面临利差损、数据风险等多重挑战 。通过完善多维度风险因子体系、优化模型构建方法、强化数据支撑力度，搭配针对性风险防控措施，可有效提升定价科学性与合理性，防范各类经营风险，实现寿险定价公平性、可行性与盈利性的有机平衡，为寿险行业持续健康发展提供有力保障。

参考文献：

[1] 陈静, 李然. IFRS 17实施下寿险精算定价模型的优化路径研究[J]. 保险研究, 2023(10): 89-102.

[2] 赵宇, 张磊. 预定利率动态调整背景下寿险定价风险控制研究[J]. 金融理论与实践, 2024(8): 111-119.

[3] 刘敏, 王浩. 大数据驱动下寿险精算定价模型优化与风险管控[J]. 中国保险, 2025(3): 64-72.

陶偎  对外经济贸易大学