Mémoires d'Actuariat
L’apport du
Auteur(s) RAMTOHUL K.
Société AXA France IARD
Année 2021
Confidentiel jusqu'au 15/06/2023
Résumé
Le marché de l’assurance IARD est soumis depuis quelques années à une très forte concurrence. Cette situation pousse les assureurs à s’adapter en améliorant leur tarif grâce à une segmentation plus fine mais également à une meilleure connaissance du risque. Concernant le marché automobile d’AXA France, on distingue alors deux types de flottes automobiles : les parcs dont la connaissance des véhicules est acquise et les flottes ouvertes pour lesquels nous ne disposions que peu d’informations. L’avènement du big data ainsi que la mise en application du Fichier des Véhicules Assurés (FVA) a permis à la branche automobile entreprise de disposer de nouvelles données permettant de travailler à une meilleure segmentation du tarif de la garantie responsabilité civile des contrats flottes ouvertes. La nouvelle connaissance du numéro d’immatriculation des véhicules composant ce segment, véritable numéro d’identité, a permis l’enrichissement des informations connues sur le contrat, de nouvelles variables tarifaires par le biais de données externes notamment en open data. C’est donc en utilisant la théorie des modèles linéaires généralisés (GLM) que seront proposés plusieurs modèles afin d’améliorer la rentabilité des flottes automobiles par le biais d’innovations tarifaires. Le présent travail aura pour objectif de tester la fiabilité de l’application aux flottes ouvertes du modèle en place sur les parcs. L’étude se concentrera ensuite sur un modèle propre aux flottes ouvertes en approche fréquence _ coût moyen puis en approche prime pure. Enfin, une composante géographique sera intégrée afin d’optimiser le modèle retenu par la mise en place d’un zonier conformément au modèle du parc.
Abstract
Over the last few years, the property and casualty insurance market has been subject to very strong competition. This situation is pushing insurers to adapt their rates by improving them through an even more refined segmentation but also through a better understanding of risk. There are therefore two types of vehicle fleets for AXA France car market: fleets with full knowledge of vehicles (park) and open fleets for which we had sparsely information. The advent of big data as well as the setting up of the "Fichier des véhicules assurés" (FVA) which list all insured vehicles in France has enabled the automotive business branch to have new data, allowing it to work on better segmentation of the price of civil liability cover for open fleet contracts. The new knowledge of the registration number regarded as a real identity number has enabled the enrichment of known information on the contract with new pricing variables through external data like open data. By using Generalized Linear Models theory (GLM), several models will be proposed in order to improve the profitability of automobile fleets through pricing innovations. This work will test the reliability of the application of the model used for the parks to open fleets. Then, this research will focus on a specific model for open fleets by using an average cost and frequency approach and then, by using a pure premium approach. Finally, a geographic component will be integrated in order to optimize the model adopted by setting up a risk map district in accordance with the park model.
Mémoire complet
Auteur(s) RAMTOHUL K.
Société AXA France IARD
Année 2021
Confidentiel jusqu'au 15/06/2023
Résumé
Le marché de l’assurance IARD est soumis depuis quelques années à une très forte concurrence. Cette situation pousse les assureurs à s’adapter en améliorant leur tarif grâce à une segmentation plus fine mais également à une meilleure connaissance du risque. Concernant le marché automobile d’AXA France, on distingue alors deux types de flottes automobiles : les parcs dont la connaissance des véhicules est acquise et les flottes ouvertes pour lesquels nous ne disposions que peu d’informations. L’avènement du big data ainsi que la mise en application du Fichier des Véhicules Assurés (FVA) a permis à la branche automobile entreprise de disposer de nouvelles données permettant de travailler à une meilleure segmentation du tarif de la garantie responsabilité civile des contrats flottes ouvertes. La nouvelle connaissance du numéro d’immatriculation des véhicules composant ce segment, véritable numéro d’identité, a permis l’enrichissement des informations connues sur le contrat, de nouvelles variables tarifaires par le biais de données externes notamment en open data. C’est donc en utilisant la théorie des modèles linéaires généralisés (GLM) que seront proposés plusieurs modèles afin d’améliorer la rentabilité des flottes automobiles par le biais d’innovations tarifaires. Le présent travail aura pour objectif de tester la fiabilité de l’application aux flottes ouvertes du modèle en place sur les parcs. L’étude se concentrera ensuite sur un modèle propre aux flottes ouvertes en approche fréquence _ coût moyen puis en approche prime pure. Enfin, une composante géographique sera intégrée afin d’optimiser le modèle retenu par la mise en place d’un zonier conformément au modèle du parc.
Abstract
Over the last few years, the property and casualty insurance market has been subject to very strong competition. This situation is pushing insurers to adapt their rates by improving them through an even more refined segmentation but also through a better understanding of risk. There are therefore two types of vehicle fleets for AXA France car market: fleets with full knowledge of vehicles (park) and open fleets for which we had sparsely information. The advent of big data as well as the setting up of the "Fichier des véhicules assurés" (FVA) which list all insured vehicles in France has enabled the automotive business branch to have new data, allowing it to work on better segmentation of the price of civil liability cover for open fleet contracts. The new knowledge of the registration number regarded as a real identity number has enabled the enrichment of known information on the contract with new pricing variables through external data like open data. By using Generalized Linear Models theory (GLM), several models will be proposed in order to improve the profitability of automobile fleets through pricing innovations. This work will test the reliability of the application of the model used for the parks to open fleets. Then, this research will focus on a specific model for open fleets by using an average cost and frequency approach and then, by using a pure premium approach. Finally, a geographic component will be integrated in order to optimize the model adopted by setting up a risk map district in accordance with the park model.
Mémoire complet
