Mémoires d'Actuariat
Modélisation des comportements clients sur les versements périodiques en assurance vie individuelle et impact sur la rentabilité
Auteur(s) BULTEAU L.
Société Axa France
Année 2023
Confidentiel jusqu'au 02/05/2025
Résumé
L’assurance-vie est un produit d’épargne incontournable en France, souvent privilégiée pour sa souplesse, sa fiscalité avantageuse et pour la variété des investissements qu’elle propose. La rentabilité prospective de ce type de produit consiste à déterminer si les marges futures dégagées sont suffisantes pour couvrir les frais généraux. Plusieurs études actuarielles ont déjà été menées sur la modélisation des versements, des arbitrages et des rachats, dans le cadre de problématiques réglementaires telles que Solvabilité 2 ou IFRS. Ce mémoire se concentre sur la modélisation des versements périodiques pour analyser l’incidence des volumes des primes sur la rentabilité attendue. Les versements périodiques, en complément des versements initiaux et libres, représentent une partie non négligeable des montants collectés sur les contrats d’épargne. Les facteurs structurels influençant les comportements des assurés en matière de versements périodiques sont étudiés pour trois produits commercialisés par Axa France. La modélisation des versements périodiques proposée s’effectue à partir d’analyses statistiques et de méthodes de Machine Learning, afin de déterminer les montants de versements en fonction de différents facteurs. Ces estimations mettent en évidence l’importance de variables telles que le niveau de l’encours, le versement initial et l’âge. L’introduction de sous-groupes homogènes de clients permet de prédire la rentabilité attendue du produit et de souligner l’impact de certains profils d’assurés sur la rentabilité globale.
Abstract
Life insurance is a essential saving products in France, often favoured for its flexibility, its advantageous tax system, and the variety of investments it offers. The prospective profitability of the type of products allows to determine whether the future margins generated are sufficient to cover general expenses. Several actuarial studies have already been conducted on the modeling of premiums, arbitrations, and lapses in the context of regulatory issues such as Solvency 2 or IFRS. By contrast, this paper focuses on the modeling of periodic payments to analyze the impact of premium volumes on expected profitability. In addition to the initial and free premiums, periodic premiums represent a part of the amounts collected on the savings contracts. The structural factors influencing policyholders’ behaviour in terms of periodic premiums are studied for three products marketed by Axa France. The modeling of periodic premiums is carried out using statistical analysis and Machine Learning methods in order to identify the amounts of premiums as a function of different factors. These estimates highlight the importance of variables such as the level of outstanding amount, the initial premium, and age. The introduction of homogeneous subgroups of clients allows the prediction of the product’s expected profitability. Additionally, it reveals the impact of certain policyholder profiles on the overall profitability.
Auteur(s) BULTEAU L.
Société Axa France
Année 2023
Confidentiel jusqu'au 02/05/2025
Résumé
L’assurance-vie est un produit d’épargne incontournable en France, souvent privilégiée pour sa souplesse, sa fiscalité avantageuse et pour la variété des investissements qu’elle propose. La rentabilité prospective de ce type de produit consiste à déterminer si les marges futures dégagées sont suffisantes pour couvrir les frais généraux. Plusieurs études actuarielles ont déjà été menées sur la modélisation des versements, des arbitrages et des rachats, dans le cadre de problématiques réglementaires telles que Solvabilité 2 ou IFRS. Ce mémoire se concentre sur la modélisation des versements périodiques pour analyser l’incidence des volumes des primes sur la rentabilité attendue. Les versements périodiques, en complément des versements initiaux et libres, représentent une partie non négligeable des montants collectés sur les contrats d’épargne. Les facteurs structurels influençant les comportements des assurés en matière de versements périodiques sont étudiés pour trois produits commercialisés par Axa France. La modélisation des versements périodiques proposée s’effectue à partir d’analyses statistiques et de méthodes de Machine Learning, afin de déterminer les montants de versements en fonction de différents facteurs. Ces estimations mettent en évidence l’importance de variables telles que le niveau de l’encours, le versement initial et l’âge. L’introduction de sous-groupes homogènes de clients permet de prédire la rentabilité attendue du produit et de souligner l’impact de certains profils d’assurés sur la rentabilité globale.
Abstract
Life insurance is a essential saving products in France, often favoured for its flexibility, its advantageous tax system, and the variety of investments it offers. The prospective profitability of the type of products allows to determine whether the future margins generated are sufficient to cover general expenses. Several actuarial studies have already been conducted on the modeling of premiums, arbitrations, and lapses in the context of regulatory issues such as Solvency 2 or IFRS. By contrast, this paper focuses on the modeling of periodic payments to analyze the impact of premium volumes on expected profitability. In addition to the initial and free premiums, periodic premiums represent a part of the amounts collected on the savings contracts. The structural factors influencing policyholders’ behaviour in terms of periodic premiums are studied for three products marketed by Axa France. The modeling of periodic premiums is carried out using statistical analysis and Machine Learning methods in order to identify the amounts of premiums as a function of different factors. These estimates highlight the importance of variables such as the level of outstanding amount, the initial premium, and age. The introduction of homogeneous subgroups of clients allows the prediction of the product’s expected profitability. Additionally, it reveals the impact of certain policyholder profiles on the overall profitability.
