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Modèles prédictifs et assurances    Splendeurs et misères         Fabien DE GEUSER            ESCP Europe
MPR et assurance: le contrat de base– Calculer les risques et fixer les primes– Calculer les besoins en capital (couvertur...
Un mariage d’évidence…• Un des secteurs les plus « adaptés » aux MPR:   – Le risque comme matière première   – Une grande ...
Mais un mariage qui évolue…• Une transformation des risques et donc de  l’usage des MPR  – Les nouveaux risques et l’étiol...
Etiologie complexe et endogénéité:       l’exemple de l’assurance vie• Le facteur principal à prédire est la mortalité• Le...
Les nouveaux risques et leur impact         sur l’usage des MPR• L’étiologie multiple et l’endogénéité  – L’exemple de l’a...
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Le choix et l’évaluation des MPR• Multiplication et complexification des modèles  qui nécessitent la clarification des cri...
Big data et MPR• L’enjeu de l’actualisation des MPR et de  l’archivage des données• « Samplingisdead »: les MPR exhaustifs...
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Splendeurs et misères de la prédiction des risques assuranciels

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Les dimensions et les limites de l'analyse prédictive en matière de risques assuranciels, par Fabien De Geuser, PhD

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Splendeurs et misères de la prédiction des risques assuranciels

  1. 1. AnalysePredictive.fr présente : Le Cercle du Risque prédictif
  2. 2. Modèles prédictifs et assurances Splendeurs et misères Fabien DE GEUSER ESCP Europe
  3. 3. MPR et assurance: le contrat de base– Calculer les risques et fixer les primes– Calculer les besoins en capital (couverture ou SCR)– Estimer le niveau de rémunération de ce capital de couverture (riskmargin) et la pertinence de faire refinancer cela par les réassureurs ou les marchés de capitaux: l’enjeu de la « securitization »
  4. 4. Un mariage d’évidence…• Un des secteurs les plus « adaptés » aux MPR: – Le risque comme matière première – Une grande disponibilité de données – Une forte compétence technique en analyse de données (actuariat) – Une forte communauté académique – Une pression normative – Une taille et une structure de profitabilité attractives pour les fournisseurs de MPR• Qui a fait des assurances: – un laboratoire pour les MPR et – un facteur d’institutionalisation d’un certain rapport au risque (rapport actuariel ou de couverture par opposition à un rapport de management des causes)
  5. 5. Mais un mariage qui évolue…• Une transformation des risques et donc de l’usage des MPR – Les nouveaux risques et l’étiologie complexe – La multiplication des modèles et la question du choix – Les big data et la « mort de l’échantillonage »• Des espaces nouveaux pour les MPR au sein des assurances
  6. 6. Etiologie complexe et endogénéité: l’exemple de l’assurance vie• Le facteur principal à prédire est la mortalité• Les modèles généraux (stochastique, basés sur l’âge)utilisés principalement pour prédire la mortalité par exemple au niveau national, ratent souvent la question de l’hétérogénéité des cohortes• Les modèles plus locaux, visant la diminution du « basis risk » i.e. du risque lié à une différence entre le niveau de risque de la population globale et celle de la clientèle de l’assureur – Les modèles basés sur des causes souffrent d’un manque de robustesse • Multiplicité des causes (étiologie complexe) • Difficulté de pouvoir mettre en relation des variables comme le style de vie et les impacts sur la mortalité sans disposer de bases temporelles suffisamment longues) – Les comportements des personnes se transforment quand ils s’assurent (endogénéité) – Nécessité alors de construire des MPR permettant de tenir ensemble l’âge, les caractéristiques de l’individu et de l’environnement correspondants et l’effet de l’assurance elle-même
  7. 7. Les nouveaux risques et leur impact sur l’usage des MPR• L’étiologie multiple et l’endogénéité – L’exemple de l’assurance vie• Les UnkUnk (unsupervisedrisks) – Le besoin de MPR à visée exploratoire – La question de l’imagination et de la capacité• Les risques majeurs – La question de la sous-évaluation des queues de distribution
  8. 8. P. Barrieu, H. Bensusan, N. El Karoui, C. Hillairet, S. Loisel, C. Ravanelli, Y. Salhi,Understanding, modelling and managinglongevityrisk: key issues and mainchallenges , ScandinavianActuarial Journal (2012), Vol. 2012, No 3, 203-231.
  9. 9. Le choix et l’évaluation des MPR• Multiplication et complexification des modèles qui nécessitent la clarification des critères d’évaluation• La question des standards de qualité des MPR• La question de l’identification de la pertinence – En vue de l’objectif (le risque) – En vue de la nature des données disponibles• Les questions d’implémentation des modèles – Leur rapport coût-bénéfice – La question de la compétence/ressource (outourcing?)
  10. 10. Big data et MPR• L’enjeu de l’actualisation des MPR et de l’archivage des données• « Samplingisdead »: les MPR exhaustifs• La diversité des données et les approches multi-MPR (analyse de contenus, qualitatif,…) – Difficultés techniques – Problèmes d’interprétation
  11. 11. Des espaces nouveaux pour les MPR au sein des assurances• Les espaces historiques: – Prédiction des sinistres/Claims prediction – Pricing• L’espace plus récent: Contrôle interne (Prédiction des fraudes à l’assurance)• Des espaces à conquérir – Management de la performance (commerciale en particulier) – Marketing: • Pricing avancé (sensibilité prix) • Evaluation des réseaux et méthodes de distribution • Segmentation – Risques opérationnels (souvent sous-estimés dans l’assurance, Ferris, 2012)
  12. 12. Quelques questions ouvertes• Dimension éthique des modèles de prédiction des risques assurantiels• Les risques de la complexité des MPR: – L’automatisation et la ritualisation vs la décision – La question de la double compétence des agents/utilisateurs de MPR dans les assurances (technique poussée et compréhension des besoins opérationnels: le mouton à 5 pattes?)• L’endogénéité des MPR dans le modèle de prédiction: le risque de l’approche actuarielle du risque
  13. 13. Le Cercle du Risque prédictifhttp://www.analysepredictive.frredaction@analysepredictive.fr

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