Mémoires d'Actuariat
Optimisation du processus de pilotage du risque de Spread par des méthodes de Machine Learning
Auteur(s) GOUNEL C.
Société Deloitte Conseil
Année 2023
Résumé
Avec plus de 2 425,5 milliards d’euro de placement en France, le secteur de l’assurance est l’investissement préféré des Français, les assureurs font donc face à de forts enjeux économiques et sociaux. Afin de répondre à leurs engagements envers les bénéficiaires, les organismes d’assurance doivent respecter de nombreuses normes assurantielles Le calcul de ces engagements nécessite l’appel à des outils complexes tel que le générateur de scénarios économiques (GSE). Un scénario économique correspond à un univers économique fictif dans lequel les actifs et le passif de l’assureur vont évoluer. La complexité de la création de GSE ainsi que le calcul des projections sont chronophages. Dans un environnement économique fortement volatile (5,2% d’inflation en mai 2022 accompagné d’une hausse des taux et d’incertitudes sur les marchés financiers), les compagnies d’assurance souhaitent optimiser leurs processus de pilotage. L’évolution de plus en plus rapide des systèmes d’informations, ainsi que la capacité à stocker et analyser les données ont permis l’utilisation et l’accès à de nouveaux outils statistiques basés sur l’Intelligence Artificielle. Le recours à ces nouveaux outils peut permettre d’optimiser le pilotage du risque de spread d’une compagnie.
Abstract
With more than 2,425.5 billion euros invested in France, the insurance sector is the favorite French consumers investment, insurers are therefore facing strong economic and social challenges. To meet their commitments to beneficiaries, insurance companies must comply with numerous insurance standards The calculation of these commitments requires the use of complex tools such as the economic scenario generator (ESG). An economic scenario corresponds to a fictitious economic universe in which the insurer's assets and liabilities will evolve. The complexity of creating an ESG and calculating projections is time consuming. In a highly volatile economic environment (5.2% inflation in May 2022 accompanied by a rise in interest rates and uncertainties on the financial markets), insurance companies want to optimize their management processes. The increasingly rapid evolution of information systems, as well as the ability to store and analyze data, has enabled the use of and access to new statistical tools based on Artificial Intelligence. The use of these new tools can help optimize the management of a company's spread risk.
Mémoire complet
Auteur(s) GOUNEL C.
Société Deloitte Conseil
Année 2023
Résumé
Avec plus de 2 425,5 milliards d’euro de placement en France, le secteur de l’assurance est l’investissement préféré des Français, les assureurs font donc face à de forts enjeux économiques et sociaux. Afin de répondre à leurs engagements envers les bénéficiaires, les organismes d’assurance doivent respecter de nombreuses normes assurantielles Le calcul de ces engagements nécessite l’appel à des outils complexes tel que le générateur de scénarios économiques (GSE). Un scénario économique correspond à un univers économique fictif dans lequel les actifs et le passif de l’assureur vont évoluer. La complexité de la création de GSE ainsi que le calcul des projections sont chronophages. Dans un environnement économique fortement volatile (5,2% d’inflation en mai 2022 accompagné d’une hausse des taux et d’incertitudes sur les marchés financiers), les compagnies d’assurance souhaitent optimiser leurs processus de pilotage. L’évolution de plus en plus rapide des systèmes d’informations, ainsi que la capacité à stocker et analyser les données ont permis l’utilisation et l’accès à de nouveaux outils statistiques basés sur l’Intelligence Artificielle. Le recours à ces nouveaux outils peut permettre d’optimiser le pilotage du risque de spread d’une compagnie.
Abstract
With more than 2,425.5 billion euros invested in France, the insurance sector is the favorite French consumers investment, insurers are therefore facing strong economic and social challenges. To meet their commitments to beneficiaries, insurance companies must comply with numerous insurance standards The calculation of these commitments requires the use of complex tools such as the economic scenario generator (ESG). An economic scenario corresponds to a fictitious economic universe in which the insurer's assets and liabilities will evolve. The complexity of creating an ESG and calculating projections is time consuming. In a highly volatile economic environment (5.2% inflation in May 2022 accompanied by a rise in interest rates and uncertainties on the financial markets), insurance companies want to optimize their management processes. The increasingly rapid evolution of information systems, as well as the ability to store and analyze data, has enabled the use of and access to new statistical tools based on Artificial Intelligence. The use of these new tools can help optimize the management of a company's spread risk.
Mémoire complet
