Mémoires d'Actuariat
La rentabilité d'un nouveau produit obsèques à l'ère du digital
Auteur(s) TRABELSI M.
Société Generali
Année 2022
Confidentiel jusqu'au 07/09/2024
Résumé
Ces dernières années, le marché de l’assurance obsèques a connu une forte croissance. Dans ce contexte, la direction des partenariats de Generali France a décidé de renforcer sa position sur ce marché en déployant des nouveaux canaux digitaux pour distribuer ses contrats. Grâce à ces nouveaux réseaux, Generali va pouvoir élargir sa clientèle et en conséquent conquérir des assurés plus jeunes. Cela nécessite donc, d’adapter les tarifs et de revoir les estimations des taux de rachat. Pour ce faire, un nouveau modèle de mortalité basé sur les taux d’amélioration de la mortalité (mieux connu sous le nom : MIR – Mortality Improvement Rates) a été développé afin de correspondre au mieux à la nouvelle clientèle. L’étude a été complétée par un autre modèle de prédiction des taux de rachat, réalisé à l’aide des méthodes de Machine Learning. La mise en place de ces modèles a été utile pour mener une étude de rentabilité de ce nouveau produit obsèques.
Abstract
In recent years, the burial insurance market has experienced strong growth. In this context, the partnerships’ division of Generali France has decided to strengthen its position in this market by deploying new digital channels to distribute its policies. Thanks to these new networks, Generali will be able to broaden its customer base and consequently win over younger policyholders. This will require to adapt the mortality rates and to review the estimates of the cancellation rates. To do so, a new mortality model based on mortality improvement rates (better known as: MIR - Mortality Improvement Rates) has been developed to best fit the future client portfolio. The study was complemented by another predictive model of cancellation rates, using Machine Learning methods. The implementation of these models was useful to conduct a profitability study of a new burial insurance policy.
Auteur(s) TRABELSI M.
Société Generali
Année 2022
Confidentiel jusqu'au 07/09/2024
Résumé
Ces dernières années, le marché de l’assurance obsèques a connu une forte croissance. Dans ce contexte, la direction des partenariats de Generali France a décidé de renforcer sa position sur ce marché en déployant des nouveaux canaux digitaux pour distribuer ses contrats. Grâce à ces nouveaux réseaux, Generali va pouvoir élargir sa clientèle et en conséquent conquérir des assurés plus jeunes. Cela nécessite donc, d’adapter les tarifs et de revoir les estimations des taux de rachat. Pour ce faire, un nouveau modèle de mortalité basé sur les taux d’amélioration de la mortalité (mieux connu sous le nom : MIR – Mortality Improvement Rates) a été développé afin de correspondre au mieux à la nouvelle clientèle. L’étude a été complétée par un autre modèle de prédiction des taux de rachat, réalisé à l’aide des méthodes de Machine Learning. La mise en place de ces modèles a été utile pour mener une étude de rentabilité de ce nouveau produit obsèques.
Abstract
In recent years, the burial insurance market has experienced strong growth. In this context, the partnerships’ division of Generali France has decided to strengthen its position in this market by deploying new digital channels to distribute its policies. Thanks to these new networks, Generali will be able to broaden its customer base and consequently win over younger policyholders. This will require to adapt the mortality rates and to review the estimates of the cancellation rates. To do so, a new mortality model based on mortality improvement rates (better known as: MIR - Mortality Improvement Rates) has been developed to best fit the future client portfolio. The study was complemented by another predictive model of cancellation rates, using Machine Learning methods. The implementation of these models was useful to conduct a profitability study of a new burial insurance policy.
