Mémoire d'actuariat

Leviers de création de valeur en MultiRisque Habitation
Auteur(s) ADOLPHE Dimitri - MARLET Amanda
Société Allianz
Année 2017

Résumé
Dans un contexte de concurrence accrue dans le domaine de la MultiRisque Habitation, la qualité des profils souscrits est un enjeu majeur. Ce mémoire propose deux axes pour améliorer la sélection à la souscription, l'un concernant la sélection géographique et le second visant à améliorer le ratio sinistres sur primes (S/C) en identifiant les contrats pouvant comporter un risque de sinistres graves. La première partie est consacrée à l'amélioration des zoniers. Actuellement les zoniers utilisés sont au niveau de la commune. Il semble cependant intéressant de passer au niveau du quartier pour améliorer la sélection. En effet, au sein d'une même commune, il est évident que les risques sont différents entre un quartier résidentiel et une zone plus commerciale. Plusieurs méthodes de construction seront comparées afin de définir la meilleure approche. La seconde partie de ce mémoire concerne les sinistres qui, malgré leur faible effectif, impactent beaucoup le ratio S/C : les sinistres dits graves. L'objectif est de trouver un modèle capable d'identifier un maximum de sinistres graves, tout en minimisant le nombre de contrats impactés, pour améliorer le S/C sans dégrader le Chiffre d'Affaires. Une fois établi le seuil séparant les sinistres graves des sinistres attritionnels, plusieurs pistes seront explorées pour identifier au mieux les profils risqués. Grâce à ces deux axes, la sélection à la souscription pourra être modifiée en améliorant la segmentation de la tarification par zonier, mais également pour les profils identifiés à risque pour les sinistres graves. Une action pourra également être entreprise sur les contrats en portefeuille identifiés à risque pour les sinistres graves afin d'améliorer le S/C.

Abstract
The competitiveness of Household market makes the risk profiles selection a major issue for insurance companies. This study suggests two methods to optimize the underwriting selection. The first one will focus on the geographical aspect of pricing while the second point will try to improve the loss ratio by targeting policies that may lead to a large claim. Thus, the first chapter will explain the refinement of the current zoning. Givent a city or a zip code, the aim is to select the best risk from the worst, to distinguish the better district from the rest. In other words, the goal is to move from a technical price with one coefficient per city to a technical price with several coefficients for the same city. Three approaches will be compared to find out which is the most efficient. The second chapter deals with the issue of large claims. Despite a very low frequency, large claims have a significant impact on the loss ratio. The goal is to build a model to identify as amny large claims as possible while selecting as few policies as possible. Such a model will improve the loss ratio without jeopardizing the Gross Written Premium. Once the large claim's threshold, is defined, the following two methods will be tested: - Identify the large claims profiles among policies with claims ; - Identify the large claims prolife among the whole portfolio. With those two points mastered, an insurer can adapt its underwriting process and/or its pricing segmentation using a more accurate zoning. Moreover, knowing the riskiest profiles can lead to a better portfolio management, for instance in optimizing the renewal policies.

Mémoire complet