【ChatGPT要約】TRV　2023Q2　カンファレンスコール要約

tomiyaman

【注意事項】

・この記事はChatGPTで要約した記事です。ChatGPTの性質上、要約の過程において情報の正確性、完全性が損なわれる可能性が大いにあります。当記事の正確性、完全性はお約束できませんのでご了承ください。当記事の利用によって発生したいかなるトラブル・損失に対して、当方は一切責任を負いません。ファクトチェック等も一切行いません。当記事はあくまで参考程度にご使用下さい。当記事のみによっての投資判断は絶対に行わないで下さい。


【業績報告】

【財務業績と結果】

  • 強固な基礎業績と投資リターンを報告

  • 過去の有利な予備的損失処理は、産業全体の歴史的な大災害損失によって相殺された

  • この四半期のコア収益はわずかにプラス

  • $781百万の税引き前の基本的な保険引受収益、約40%増加

  • 総合基本結合比率は1.7ポイント改善して91.1%に

  • 全3つのビジネスセグメントで保険料収入が増加

  • ビジネス保険セグメントの基本的な収益性が特に高く、基本的な結合比率が3ポイント改善して89.4%に

  • 債券および専門ビジネスは前年比で基本的な結合比率が上昇したが、87.8%で魅力的なリターンを生み出した

  • 個人保険セグメントは基本的な結合比率で2ポイントの改善を見た

【ビジネス運営と戦略】

  • $1.3百万、または14%増加して、記録的な$10.3十億の純保険引受料を伸ばした

  • ビジネス保険セグメントの純保険引受料は18%増加して$5.2十億に

  • ビジネス保険セグメントの更新保険料変更は記録的な12.8%に

  • 新規ビジネスは、不動産ラインを中心に36%増加して$671百万に

  • 債券および専門保険は記録的な純保険引受料、管理責任ビジネスでの維持率が91%、新規ビジネスが11%増加

  • 個人保険セグメントは価格上昇を背景に13%のトップライン成長を見た

  • ホームオーナーズとその他のビジネスでの更新保険料変更は19.2%、オートビジネスでは記録的な16.1%に増加

【製品とサービス】

  • リスク専門知識のリードを伸ばし、優れた顧客体験を提供し、生産性と効率を最適化するための人工知能(AI)能力への投資

  • 今年、最先端のAI能力の開発により、現代のクラウド技術に基づいて$1.5十億以上を技術に投資

  • データセット、データ品質、データアクセス性の向上を通じてAI能力を強化する投資

  • 2,000以上のデータセットから実用的な第三者データを収集

  • リスク分類、引受、請求処理、サービス提供、および顧客セグメンテーションを改善するためのAIモデルの開発

  • ルーチンなワークフローを自動化し、経費比率を向上させるためのAIの使用

【市場と業界の分析とトレンド】

  • この四半期中の産業全体の歴史的な大災害損失

  • $100百万を超える6つのイベント、1四半期での最多

  • 末端リスクの露出を管理するために、Northeast Property条約の下での保険範囲を増加し、新しいハリケーンの超過損失再保険プログラムを追加

【マクロ環境】

  • 車のラインに影響するインフレ圧力、車両の交換と修理費の増加、および請求の重大性の増加

  • 自動車ラインでの書面レートの適切性レベルを達成するための進捗、しかし、インフレ、レートの承認、および損失経験によるタイミングが依存

【展望、指針】

  • 商業事業の強固な基礎業績、個人保険事業の改善された基礎業績、および固定収益ポートフォリオの投資リターンの増加に基づく事業の展望に自信

  • 両方の商業および個人保険セグメントでの継続的な保険料成長、改善された収益性、および更新保険料変更の増加を予想

  • より高い利率およびスプレッドにより、固定収益ネット投資収入の展望を上方修正

【その他】

  • この四半期中に、株式の買い戻しの$400百万を含む、資本を$633百万株主に返還

  • 負債対資本比率を維持するための30年物の$750百万の債務を発行

  • 約$2十億の持株会社の流動性

  • 利率およびスプレッドの増加により、未実現の投資損失が増加、しかし現金フローや資本要件にはほとんど影響しない

  • 四半期末の調整後の1株当たりの帳簿価値は$115.45、年末から1%増加

  • 市場をリードする競争優位性を拡大するための継続的な戦略的投資


【質疑応答(まとめ)】

プロパティライン戦略: 会社は成長を管理し、プロパティラインの収益性を向上させるための対策を取っています。これには価格調整、契約条件の管理、航空写真と人工知能の活用による保険契約およびリスク選定が含まれます。

  • 責任保険の前年比不良事象: 他の責任保険、特にアンブレラカバレッジは、コアインフレーションの増加により増加したクレームにより前年比不良事象を経験しています。ただし、これらの責任保険に対する調整は、蓄積された十分な予備金を考慮して比較的小規模でした。

  • 将来の損失費用動向への影響: 前年比不良事象は会社の損失動向の仮定に大きな変化をもたらしていません。全体的な影響は比較的小さく、総合損失割合および商業保険における基礎的な損失割合は堅調な結果を示しています。

  • 保険料と損失動向の差: 保険料と損失動向の差は広がっており、非災害の不動産損失が予想以上に良好な成績を収めています。フィデリスは方程式の一部ではありますが、基礎的な損失割合にはほとんど影響を与えていません。

  • 予備金の計算と変動: 会社は保険数理解析と過去の損失を使用して予備金を計算し、経済的なインフレーションは予備金の変動に大きく寄与しています。

  • インフレーションの影響に関する学び: 会社は社会的インフレーションを含め、インフレーションについて長い間監視し議論してきました。その影響は驚くべきものではなく、単なる桁数の調整です。

  • カタストロフロント: カタストロフイベントにおいて、頻度よりも重症度がより大きな要因であり、サイズ、重要度、天候活動、経済的インフレーション、修復コスト、需要急増に影響されています。

  • 労災保険: 労災保険は会社にとって良いラインでしたが、利益詳細は提供されていません。

  • 価格再加速: 会社は再保険費用の上昇、インフレーション、厳しい労働市場、気象イベントなど、さまざまな逆風に対応し、リターンを維持または改善するために取り組んでいます。

  • ビジネス保険の改善: プロパティの結果が前年比で2.5ポイントの改善に寄与し、更に50ベーシスポイントがトレンドに対する獲得率に帰属されました。

  • ROCEの改善: ROCEの改善は、プロパティと責任保険の両方での強力な成績によって広範囲にわたります。ポートフォリオ全体での保険料率とリスクの動きが大きく寄与しています。

  • シュアティロスライン: 会社は建設業界における材料と労働コストのインフレーションを注視していますが、市場をリードするシュアティブックには自信があります。

  • 高金利の影響: 高金利は請負業者とその資金調達コストに影響を与えますが、会社は保険証券の選定プロセスで高信用度のビジネスに焦点を当てています。

  • 個人保険の規制環境: 会社は保険部門と良好な関係を維持し、経験と必要な保険料のニーズに合わせた保険料の増加を提出しています。一部の州では厳格な審査が増加していますが、会社は増加するコストに対応して承認された保険料を得ることができています。

  • 不確実な時期のデータ品質: 損失費用動向のデータ品質は信頼性が低いとされており、会社は損失費用と予備金に不確実性を反映させる際に注意しています。

  • 不確実性と不正確なデータに関連するリスクの管理: 会社はデータを慎重に分析し、不確実性の原因を理解することを試み、前年の予備金と現在の損失戦術に不確実性を反映させるようにしています。

  • 個人損失費用インフレの指標: 自動車の重症度は依然として低二桁で堅調であり、一部の領域では緩和の兆候が見られますが、修理費用、労働力、材料が重症度に圧力をかけ続けています。

  • 来年のカタストロフロードに対する見通し: 会社はまだ来年のカタストロフロードについての見通しを提供する準備ができていませんが、2024年以降の見通しを策定する際には最近の経験とその他の要因を考慮します。

  • 一般責任保険におけるPFAS: 会社は保険証券を申請しない限り、特定の補償に関する質問に答えることはできませんが、PFASは予備金に反映されており、会社はこの問題に注意を払っています。

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