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« Le machine learning au service de la modélisation des versements libres »
7 novembre 2023- « Risque de rachat en assurance vie : comment anticiper le comportement des investisseurs et mieux maîtriser le risque de liquidité ? » – Rappel du programme
Allons-nous vers une vague de rachats sur les contrats d’assurance vie ? Les facteurs d’inquiétude s’accumulent : contexte économique et financier incertain, hausse des taux qui favorise les livrets d’épargne, retournement du marché de l’immobilier qui pourrait susciter des rachats en série sur les supports de type SCI ou SCPI… Dans ce contexte, l’anticipation des comportements des épargnants est clé en vue d’améliorer la maîtrise du risque de liquidité.
En nous appuyant sur des méthodes de machine learning, nous avons élaboré des modèles de classification qui permettent d’identifier les groupes homogènes de risques tout en intégrant des données exogènes qui influent sur le comportement des populations.
Au programme :
- Comment les technologies de machine learning permettent-elles de modéliser des profils de risque chez les épargnants, avec des travaux concrets menés sur des portefeuilles de type épargne ?
- Quelle interprétation des sorties des modèles et quelle exploitation de ces résultats dans un contexte de gestion des risques ?
- Quelles sont les limites de ces modèles quand ils sont utilisés pour anticiper et prédire les états de crise et les comportements associés ?
Une table ronde avec :
- Pierre Thérond – Actuaire – Directeur Associé SeaBird
- Mélissande Sanchez – Actuaire Manager SeaBird
- Baptiste Dieltiens – Actuaire Manager SeaBird
