Mémoires d'Actuariat
Construction de variables de coût de sinistre décorrélées pour le pilotage des experts en automobiles
Auteur(s) LAMARSAUDE B.
Société Prim’Act
Année 2022
Résumé
Dans la gestion des sinistres dommages l’assureur sollicite l’intervention d’un expert qui agit comme un agent de la maîtrise des coûts pour le compte de l’assureur. L’assureur sélectionne et anime ses réseaux d’experts pour s’assurer que ses prévisions seront respectées. A cet effet, il est nécessaire de disposer de métriques lui permettant de mesurer la performance des experts. Pour cela on compare la capacité de chacun d’entre eux à produire des évaluations du coût de la remise en état les plus économiques. Or, par la nature aléatoire des sinistres automobiles, la valeur du coût moyen est influencée par des facteurs exogènes à l’expert. Les travaux de cette étude visent à construire une autre classification basée sur une variable de coût non affectée de ces facteurs exogènes. La variance de la variable d’intérêt est décomposée en partie exogène et endogène. L’objectif est de ne conserver que la variance liée aux facteurs endogènes, correspondant aux différents niveaux de performance entre les experts considérés. Un modèle GLM multiplicatif est utilisé pour évaluer l’impact des effets exogènes. La qualité d’information dans le modèle est évaluée à partir de la chute de variance. La modélisation réalisée permet aussi de donner une vue analytique en donnant les niveaux d’impacts des différentes variables et de leurs modalités sur le coût moyen de l’expert. Afin de réduire la dépendance entre variables endogènes et exogènes, de nouvelles modélisations sont réalisées avec l’ajout de pénalisation et d’interactions entre variables. La performance des modèles et les classifications qui en résultent sont étudiées et comparées. Ces travaux permettent d’obtenir une classification des experts plus pertinente, avec une influence minimisée des facteurs exogènes. On obtient ainsi une appréciation plus fine de la performance des experts.
Abstract
In the management of motor claims, the insurer requests the intervention of a loss adjuster who acts as a cost control agent on behalf of the insurer. The insurer selects and manages its networks of loss adjuster to ensure that its forecasts are respected. To this end, it is necessary to have metrics allowing it to measure the performance of the loss adujster. To do this, we compare the ability of each of them to produce the most economical evaluations of the cost of rehabilitation. However, due to the random nature of motor claims, the value of the average cost is influenced by factors exogenous to the loss adjuster. This study aims to construct another classification based on a cost variable not affected by these exogenous factors. The variance of the variable of interest is broken down into exogenous and endogenous parts. The objective is to retain only the variance linked to endogenous factors, corresponding to the different levels of performance between the experts considered. A multiplicative GLM model is used to assess the impact of exogenous effects. The quality of information in the model is evaluated from the decrease of variance . The modeling carried out also makes it possible to provide an analytical view by giving the levels of impact of the various variables and their methods on the average cost of the expert. In order to reduce the dependence between endogenous and exogenous variables, new models are carried out with the addition of penalization and interactions between variables. The performance of the models and the resulting classifications are studied and compared. This work makes it possible to obtain a more relevant expert classification, with a minimized influence of exogenous factors. We thus obtain a more detailed assessment of the performance of the experts.
Mémoire complet
Auteur(s) LAMARSAUDE B.
Société Prim’Act
Année 2022
Résumé
Dans la gestion des sinistres dommages l’assureur sollicite l’intervention d’un expert qui agit comme un agent de la maîtrise des coûts pour le compte de l’assureur. L’assureur sélectionne et anime ses réseaux d’experts pour s’assurer que ses prévisions seront respectées. A cet effet, il est nécessaire de disposer de métriques lui permettant de mesurer la performance des experts. Pour cela on compare la capacité de chacun d’entre eux à produire des évaluations du coût de la remise en état les plus économiques. Or, par la nature aléatoire des sinistres automobiles, la valeur du coût moyen est influencée par des facteurs exogènes à l’expert. Les travaux de cette étude visent à construire une autre classification basée sur une variable de coût non affectée de ces facteurs exogènes. La variance de la variable d’intérêt est décomposée en partie exogène et endogène. L’objectif est de ne conserver que la variance liée aux facteurs endogènes, correspondant aux différents niveaux de performance entre les experts considérés. Un modèle GLM multiplicatif est utilisé pour évaluer l’impact des effets exogènes. La qualité d’information dans le modèle est évaluée à partir de la chute de variance. La modélisation réalisée permet aussi de donner une vue analytique en donnant les niveaux d’impacts des différentes variables et de leurs modalités sur le coût moyen de l’expert. Afin de réduire la dépendance entre variables endogènes et exogènes, de nouvelles modélisations sont réalisées avec l’ajout de pénalisation et d’interactions entre variables. La performance des modèles et les classifications qui en résultent sont étudiées et comparées. Ces travaux permettent d’obtenir une classification des experts plus pertinente, avec une influence minimisée des facteurs exogènes. On obtient ainsi une appréciation plus fine de la performance des experts.
Abstract
In the management of motor claims, the insurer requests the intervention of a loss adjuster who acts as a cost control agent on behalf of the insurer. The insurer selects and manages its networks of loss adjuster to ensure that its forecasts are respected. To this end, it is necessary to have metrics allowing it to measure the performance of the loss adujster. To do this, we compare the ability of each of them to produce the most economical evaluations of the cost of rehabilitation. However, due to the random nature of motor claims, the value of the average cost is influenced by factors exogenous to the loss adjuster. This study aims to construct another classification based on a cost variable not affected by these exogenous factors. The variance of the variable of interest is broken down into exogenous and endogenous parts. The objective is to retain only the variance linked to endogenous factors, corresponding to the different levels of performance between the experts considered. A multiplicative GLM model is used to assess the impact of exogenous effects. The quality of information in the model is evaluated from the decrease of variance . The modeling carried out also makes it possible to provide an analytical view by giving the levels of impact of the various variables and their methods on the average cost of the expert. In order to reduce the dependence between endogenous and exogenous variables, new models are carried out with the addition of penalization and interactions between variables. The performance of the models and the resulting classifications are studied and compared. This work makes it possible to obtain a more relevant expert classification, with a minimized influence of exogenous factors. We thus obtain a more detailed assessment of the performance of the experts.
Mémoire complet
