Mémoire d'actuariat

Predictive Underwriting vs Traditional Underwriting with Data Science Approach
Auteur(s) DO XUAN Quang
Société AXA Global Life
Année 2017
Confidentiel jusqu'au 29/06/2019

Résumé
La prévoyance individuelle est un produit très rentable pour AXA, mais souvent la somme assurée est élevée. Afin de s'assurer de la stabilité du profit, la sélection médicale joue un rôle important pour éliminer des profils à risque élevé. Ce processus est long et manuel dans de nombreuses entités d'AXA, donc devient une barrière sur le marché concurrentiel d'aujourd'hui. Dans ce mémoire, grâce aux développements récents de Data Science, nous développons une nouvelle approche Predictive Underwriting pour contester la façon traditionnelle de souscription. Cela aide AXA non seulement à simplifier le processus de souscription, donc une meilleure expérience client et une meilleure compétitivité, mais aussi un bon contrôle sur les risques pris dans le portefeuille. Comment développer le modèle de Predictive Underwriting ? Combien coûte les erreurs de prédiction ? Comment le prix peut-il être ajusté afin d'atténuer le nouveau risque entrant dans le portefeuille ? Ce mémoire répond en détail à ces 3 questions, non seulement sur le plan technique, mais également sur le point de vue commercial.

Abstract
Individual Protection is a profitable product for AXA, but often the sum assured is high. To make sure of the stability of the profit, medical selection plays an important role in order to get rid of high risk profiles. This process has been time consuming and maunal in many entities of AXA, hence becomes a barrier in today's competitive market. In this thesis, with the help of the recent developments of Data Science, we develop a new approach called Predictive Underwriting to challenge the traditional way of doing underwriting. It hleps AXA to not only simplify the underwriting process, hence better client experience and better competitiveness, but also have a good control over risks taken into the portfolio. How to develop the predictive underwriting model? How much is the prediction errors? How can the price be adjusted in order to mitigate the new risk entering into the portfolio? This thesis will answer thse 3 questions in detail, not only on the technical perspective, bus also on the business point of view.