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Analyse prédictive et apprentissage statistique en assurance

Les besoins croissants en matière d’analyse de risque et la très forte augmentation de la volumétrie de données disponibles, conduisent aujourd’hui l’industrie d’assurance à élargir son spectre de méthodes d’analyse prédictive.

En effet, les modèles standards jusqu’ici utilisés (régression linéaire multiple, modèles GLM, …) constituent parfois un cadre trop restrictif et peu adapté à l’analyse prédictive appliquée à des bases de données massives et non structurées. Aussi dans un tel contexte, l’apprentissage statistique et son corpus de techniques heuristiques présente une alternative efficace aux approches classiques.

Les méthodes d’apprentissage reposent sur des algorithmes de classification et de prédiction s’appuyant quasi exclusivement sur les caractéristiques intrinsèques des données sans recourir à un modèle pouvant conduire à un risque de mauvaise spécification.

Notre cabinet, qui a effectué ces dernières années une recherche soutenue dans ce domaine, applique régulièrement ces méthodes à différentes problématiques actuarielles comme la détection de fraude, la tarification en assurance non-vie, l’analyse du phénomène d’arbitrage en assurance-vie, la prédiction financière… Ces techniques très performantes constituent aujourd’hui un corpus incontournable à disposition de des compagnies d’assurance et plus largement des institutions financières.