TRA Bi Néné Othniel

Construction de lois de rachat

LinkPact · Mission CNP

Modélisation statistique du comportement de rachat en assurance emprunteur, avec analyse critique, données massives et approche GAM de Poisson.

Assurance emprunteurGAMPoissonRPython

Contexte

Dans le cadre de mon mémoire d'actuariat ISFA, j'ai travaillé chez LinkPact sur une mission longue durée pour CNP Assurances autour de la construction de lois de rachat en assurance emprunteur.

Problème

L'enjeu est de mieux comprendre le comportement de rachat des assurés et ses effets sur la gestion des risques et la rentabilité du portefeuille. Il fallait aussi analyser de manière critique la méthode existante, dont la segmentation par profil reposait sur un simple ratio rachats sur exposition, et en identifier les limites pour proposer une approche plus robuste.

Contribution

J'ai pris en main plusieurs scripts Python et notebooks Jupyter, exploité des bases partenaires volumineuses issues des partenaires de CNP Assurances (LBP, CE, CA, BPCE), collecté des données externes open data et étudié l'effet de variables macroéconomiques comme le PIB, les taux immobiliers et les taux de la concurrence.

Approche

L'approche s'appuie sur un modèle additif généralisé de type Poisson pour capturer des effets non linéaires. Le travail comprend l'analyse des valeurs aberrantes, la sélection parcimonieuse des variables, la validation des hypothèses et la qualité du fit sur données réelles.

Impact ou apprentissage

Cette mission renforce ma rigueur scientifique, mon esprit critique et ma capacité à présenter des résultats techniques à des équipes actuarielles en tenant compte de leurs enjeux métier.