Les webinaires Milliman
Nous sommes ravis de vous inviter à nos webinaires Milliman.
Bertrand Lespinasse – Principal Vie, Pierre-Edouard Arrouy – Senior Consultant R&D et Fabien Piocelle – Senior Manager Vie
Le cadre normatif IFRS 17 impose aux assureurs de définir la courbe des taux d’actualisation au regard de la liquidité de leurs passifs. Durant ce webinaire, nous rappellerons les exigences normatives ainsi que les deux grandes approches préconisées. Nous détaillerons ensuite les étapes de construction de la courbe des taux d’actualisation IFRS 17 et mettrons en lumière les différents choix possibles. Nos travaux de R&D sur le sujet couplés à notre vision benchmark des pratiques de place nous permettront de présenter un large panel d’approches disponibles, puis d’en décrire les avantages et les inconvénients dans une optique d’implémentation opérationnelle en assurance.
Alexandre Boumezoued - Directeur R&D et Hervé Andrès - Consultant R&D, Doctorant CIFRE
La dernière analyse comparative de l’EIOPA sur les Modèles Internes a mis en exergue la matérialité des risques de marché en comparaison de la Formule Standard, en particulier concernant les niveaux de chocs associés au risque action et le traitement du risque de spread au titre des obligations souveraines. Après une présentation des principales conclusions de cette analyse benchmark, ce webinaire présentera des perspectives sur la modélisation des risques action et de spread souverain, et discutera différents enseignements sur les opportunités de traitement associées au sein des Modèles Internes.
Avec l’essor de la data, l’effervescence autour de l’intelligence artificielle et des nouvelles technologies, un grand nombre d’acteurs du marché de l’assurance ont créé depuis quelques années des pôles dédiés au déploiement d’approches innovantes au service des métiers et des ambitions business, du projet pilote à la mise en production. Ces « data labs » font désormais partie du paysage assurantiel et jouent un rôle important dans la transformation digitale des compagnies. Milliman et des directeurs data et transformation digitale de trois grands groupes interviennent dans cette table ronde afin de partager un retour d’expérience ainsi que leur vision des facteurs clefs de succès et des challenges.
Dans cette présentation que nous animerons avec IHS Markit, nous discuterons les enjeux de disponibilité et de liquidité des données de marché sous-jacentes au calibrage des Générateurs de Scénarios Economiques. Nous rappellerons les exigences règlementaires en la matière et présenterons une étude d’impact selon différentes qualités de données sur l’exemple des volatilités implicites action. Nous présenterons les variations obtenues en termes de déformation des trajectoires économiques et de valorisation des engagements d’assurance.
Quels sont les impacts potentiels d'un cantonnement des plans d’épargne retraite (PER) ? Sous quelles conditions un transfert vers un fonds de retraite professionnelle supplémentaire (FRPS) permet-il d'optimiser les indicateurs prudentiels d'un assureur ?
Ce sont les questions auxquelles nous proposerons des éléments de réponse à partir de simulations réalisées sur une compagnie d'assurance fictive "France Vie" dont l'importance et la nature des engagements reflètent la situation de l'épargne retraite en France.
Une table ronde avec Christophe Claudel (Directeur Technique Epargne Retraite d’Allianz France), Stéphan Fangue (Membre du Comité exécutif, en charge de la Technique Assurance de Generali France) et Vladislav Grigorov (Directeur des risques de Swiss Life France) conclura ce webinaire.
Remi Bellina, Chief Data Scientist Milliman, Dimitri Delcaillau, Consultant Non-Life Milliman, Aymeric Blanchet, Lead Data Scientist Akur8 & Camille De Mari, Head of international Sales Akur8
L’intelligence artificielle, et plus particulièrement les algorithmes de machine learning, font désormais partie intégrante du paysage du secteur de l’assurance. Si les gains sont réels sur la connaissance du risque et en efficacité opérationnelle, cela s’accompagne d’enjeux majeurs quant à la maîtrise de ces nouveaux modèles, dans un contexte réglementaire exigeant. Par ailleurs, l'utilisation de ces approches ne doit pas se faire au détriment de la confiance des clients et des collaborateurs des compagnies. Comment capitaliser sur ces innovations tout en en conservant le contrôle et un regard critique ? Nous présentons dans ce webinaire des approches permettant l'interprétation, l'explicabilité et l'utilisation éclairée des avancées de l’Analytics.
Alexandre Boumezoued, Directeur R&D Milliman & Bertrand Lespinasse, Principal Vie Milliman
La détermination du niveau de confiance associé au Risk Adjustment IFRS 17 (RA), tenant compte des caractéristiques des contrats, des types de risques et de l’horizon temporel, constitue un défi pour les (ré) assureurs. Nous présenterons une solution opérationnelle efficace permettant de déterminer le niveau de confiance associé au RA, quelle que soit la métrique utilisée pour calculer cet élément des provisions IFRS 17. Cette approche innovante s’appuie sur des informations simples portant sur la structure du portefeuille et les caractéristiques des produits ; nous l’illustrerons de manière détaillée sur différents produits d’assurance vie.
Alexandre Boumezoued, Directeur R&D Milliman & Marine Habart, AXA Life & Health Chief Actuary
Dans cette présentation, nous passerons en revue différentes études de cas relatives à l'utilisation des techniques de détection d'anomalies afin de mesurer et d’améliorer la qualité des données utilisées dans les processus de modélisation. Nous présenterons un exemple d’application sur l’analyse de la sinistralité atypique et des données sous-jacentes à la mesure des risques biométriques. Dans ce cadre, les implications en termes de processus de modélisation au sein des modèles internes seront abordées, ainsi que plus largement le lien avec la gestion du risque de modèle.
Floriane Moy, Data scientist Milliman & Aurélien Couloumy, Head of digital transformation CCR
Le deep learning connaît une forte croissance depuis la dernière décennie, notamment en raison de l’augmentation des capacités de calcul. Les récents progrès en matière de Natural Language Processing (NLP) viennent répondre à un besoin d’exploiter des données textuelles non structurées et commencent à faire leurs preuves dans le secteur de l’assurance. Lors de ce webinaire, nous proposons un aperçu de plusieurs cas d’usage assurantiels concrets qui ont été implémentés avec succès.