Mémoires d'Actuariat
Modélisation de la durée de vie des contrats en assurance de personne
Auteur(s) BAHABI A.
Société Entoria
Année 2022
Confidentiel jusqu'au 08/09/2027
Résumé
En assurance, la durée de vie d'un contrat est une information essentielle, qui permet d'estimer au mieux les profits et coûts des contrats. Cette durée de vie est influencée par différents facteurs qui varient fortement selon l'entreprise et le domaine d'assurance. Les dernières années ont fortement facilité la souscription d'un contrat et les choix de couverture sont larges. Par la digitalisation, l'accessibilité aux offres s'est grandement améliorée, et est devenue essentielle en termes de concurrence. En outre, les assurés sont de plus en plus exigeants concernant leurs contrats d'assurance. En effet, le développement des comparateurs en ligne et la crise du COVID-19 ont engendré une forte compétition entre les assureurs et donc une instabilité du marché. À cela, vient s'ajouter l'évolution de la législation en termes de résiliation des contrats, facilitant les conditions de résiliation et la rapidité du processus. Tous ces éléments réunis forment alors un marché fortement concurrentiel. Alors, se pose la problématique suivante : "Quels modèles peuvent être mis en place pour estimer la durée d'un contrat en assurance ?" Ce mémoire se place au sein d'une entreprise de courtage, en assurance de personnes. Afin de garantir la profitabilité des contrats auprès des porteurs de risque, il est donc essentiel de prévoir la durée de vie de chacun d'entre eux, et de la maximiser pour les plus rentables. Pour cela, différents paramètres sont développés et étudiés afin d'observer leur influence sur la durée de vie des contrats. Ensuite, différentes méthodes statistiques et de Machine Learning sont utilisées pour évaluer au mieux cette durée de vie. Une fois estimée, elle permet alors de prévoir les gains et pertes potentiels d'un contrat. Le but final étant de transmettre ces informations au service du marketing et des gestionnaires afin de maximiser la rentabilité des contrats.
Abstract
In insurance, the life time of a policy is an essential element of information, which allows for the best estimation of the profits and costs of the business. This lifetime is influenced by various factors which can differ greatly from one company to another and from one area of insurance to the next. The last few years have made it much easier to contract a policy and the choices of coverage are wide. Through digitalization, accessibility to insurance coverage has greatly improved, and has become essential in terms of competition. In addition, insureds are more and more demanding regarding their insurance contracts. Indeed, the development of online comparators and the COVID-19 crisis has led to a strong competition between insurers and therefore to an instability of the market. In addition, the evolution of the legislation in terms of cancellation of contracts has made it easier and faster to cancel a policy. All these elements combined form a highly competitive market. This raises the following question: "What models can be used to estimate the duration of an insurance contract? This thesis is set within a broker company, in human insurance. In order to guarantee the profitability of the contracts to the risk holders, it is therefore essential to predict the duration of each of them, and to maximize it for the most profitable ones. For this purpose, different parameters are developed and studied in the aim of observing their influence on the life of the contracts. Next, different statistical and machine learning methods are used to evaluate this lifetime as accurately as possible. Once estimated, this makes it possible to predict the potential gains and losses of a policy. The final goal is to provide this information to the marketing and management departments so that the profitability of the policies is maximized.
Auteur(s) BAHABI A.
Société Entoria
Année 2022
Confidentiel jusqu'au 08/09/2027
Résumé
En assurance, la durée de vie d'un contrat est une information essentielle, qui permet d'estimer au mieux les profits et coûts des contrats. Cette durée de vie est influencée par différents facteurs qui varient fortement selon l'entreprise et le domaine d'assurance. Les dernières années ont fortement facilité la souscription d'un contrat et les choix de couverture sont larges. Par la digitalisation, l'accessibilité aux offres s'est grandement améliorée, et est devenue essentielle en termes de concurrence. En outre, les assurés sont de plus en plus exigeants concernant leurs contrats d'assurance. En effet, le développement des comparateurs en ligne et la crise du COVID-19 ont engendré une forte compétition entre les assureurs et donc une instabilité du marché. À cela, vient s'ajouter l'évolution de la législation en termes de résiliation des contrats, facilitant les conditions de résiliation et la rapidité du processus. Tous ces éléments réunis forment alors un marché fortement concurrentiel. Alors, se pose la problématique suivante : "Quels modèles peuvent être mis en place pour estimer la durée d'un contrat en assurance ?" Ce mémoire se place au sein d'une entreprise de courtage, en assurance de personnes. Afin de garantir la profitabilité des contrats auprès des porteurs de risque, il est donc essentiel de prévoir la durée de vie de chacun d'entre eux, et de la maximiser pour les plus rentables. Pour cela, différents paramètres sont développés et étudiés afin d'observer leur influence sur la durée de vie des contrats. Ensuite, différentes méthodes statistiques et de Machine Learning sont utilisées pour évaluer au mieux cette durée de vie. Une fois estimée, elle permet alors de prévoir les gains et pertes potentiels d'un contrat. Le but final étant de transmettre ces informations au service du marketing et des gestionnaires afin de maximiser la rentabilité des contrats.
Abstract
In insurance, the life time of a policy is an essential element of information, which allows for the best estimation of the profits and costs of the business. This lifetime is influenced by various factors which can differ greatly from one company to another and from one area of insurance to the next. The last few years have made it much easier to contract a policy and the choices of coverage are wide. Through digitalization, accessibility to insurance coverage has greatly improved, and has become essential in terms of competition. In addition, insureds are more and more demanding regarding their insurance contracts. Indeed, the development of online comparators and the COVID-19 crisis has led to a strong competition between insurers and therefore to an instability of the market. In addition, the evolution of the legislation in terms of cancellation of contracts has made it easier and faster to cancel a policy. All these elements combined form a highly competitive market. This raises the following question: "What models can be used to estimate the duration of an insurance contract? This thesis is set within a broker company, in human insurance. In order to guarantee the profitability of the contracts to the risk holders, it is therefore essential to predict the duration of each of them, and to maximize it for the most profitable ones. For this purpose, different parameters are developed and studied in the aim of observing their influence on the life of the contracts. Next, different statistical and machine learning methods are used to evaluate this lifetime as accurately as possible. Once estimated, this makes it possible to predict the potential gains and losses of a policy. The final goal is to provide this information to the marketing and management departments so that the profitability of the policies is maximized.
