insurance-actuarial-science

name	insurance-actuarial-science
description	Compétence en recherche en science actuarielle et IA pour l'assurance. Couvre la modélisation actuarielle, la tarification, les provisions, la gestion des risques d'assurance, l'assurance paramétrique, les modèles de survie, la détection de fraudes à l'assurance, l'assurance inclusive, la réassurance, et les InsurTech.
domain	research
keywords	["actuarial-science","insurtech","pricing-models","claim-prediction","fraud-detection","parametric-insurance","solvency-II","mortality-models"]

Compétence : Recherche en Science Actuarielle et IA pour l'Assurance

Présentation

Cette compétence couvre l'intersection de la science actuarielle classique avec l'intelligence artificielle et le machine learning dans le secteur de l'assurance. Elle intègre la modélisation actuarielle (GLM, GAM, réseaux de neurones), la tarification, les provisions techniques, la détection de fraude, l'assurance paramétrique, les modèles de survie, la réassurance, et l'innovation InsurTech.

Domaines de Recherche

1. Modélisation Actuarielle et Tarification

• GLM (Generalized Linear Models) : Tarification classique (Poisson, Gamma, Tweedie) pour fréquence et sévérité.
• GAM (Generalized Additive Models) : Effets non-linéaires lissés (âge, durée).
• ML pour Tarification : Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost), Random Forest, réseaux de neurones.
• Frequency-Severity Models : Modélisation conjointe fréquence + sévérité, double GLM, Tweedie GAM.
• Credibility Theory : Bühlmann-Straub, hierarchical credibility, ML-credibility hybrid.
• Territorial Pricing : Modèles spatialisés, GLM géographique, Poisson kriging.
• Telematics Pricing : Tarification basée sur l'usage (UBI), données GPS, scoring comportemental.

2. Provisions et Solvabilité

• Chain-Ladder : Méthode classique des triangles de liquidation (CL, Mack, bootstrap).
• Bornhuetter-Ferguson : Méthode combinant données réelles et estimation a priori.
• Stochastic Reserving : Modèles de provisions stochastiques (GLM, GAM, ODP bootstrap).
• Solvabilité II : SCR, MCR, ORSA, Best Estimate Liabilities, Risk Margin.
• IFRS 17 : Provision pour sinistres survenus (IBNR, IBNER), CSM (Contractual Service Margin).
• Claims Development Result : Analyse de l'évolution des provisions, triangles de paiements.
• Machine Learning for Reserving : Réseaux de neurones récurrents (LSTM), modèles de flux.

3. Assurance Paramétrique

• Index Insurance : Indemnisation basée sur indice (précipitation, température, vent, NDVI).
• Climat : Assurance paramétrique contre sécheresse, inondation, cyclone, canicule.
• Agriculture : Index insurance pour les cultures (yield index, weather index).
• Catastrophes Naturelles : Modèles de risque cat (ouragan, tremblement de terre, wildfire).
• Pay-As-You-Go : Micro-assurance paramétrique pour marchés émergents.
• Blockchain Paramétrique : Smart contracts pour déclenchement automatique d'indemnisation.

4. Détection de Fraude à l'Assurance

• Fraude Automobile : Détection de fraudes aux déclarations de sinistres (cambriolage, accident).
• Fraude Santé : Anomalies dans les remboursements, abus de prescriptions, faux professionnels.
• Réseaux de Fraude : Social Network Analysis (SNA), détection de collusion, communautés frauduleuses.
• Machine Learning Anti-Fraude : Random Forest, XGBoost, réseaux de neurones, Auto-Encoders.
• Anomaly Detection : Isolation Forest, Local Outlier Factor, Deep SVDD.
• NLP pour Fraude : Analyse de texte de déclaration, similarité sémantique entre sinistres.
• Fraude Organisationnelle : Détection de fraudes internes, réassurance frauduleuse.

5. Assurance Vie et Santé

• Tables de Mortalité : Construction et projection de tables (TH/TF 00-02, Insee, Human Mortality Database).
• Longévité : Modèles de longévité (Lee-Carter, CBD, Plat), risque de longévité.
• Modèles de Survie : Kaplan-Meier, Cox Proportional Hazards, modèles paramétriques (Weibull, Gompertz).
• Morbidité : Modèles de morbidité, assurance dépendance, LTC (Long Term Care).
• Souscription Vie : Underwriting automatisé avec ML, analyse des questionnaire santé, labos, wearables.
• Lapse Modeling : Modèles de rachat, attrition, conservation de portefeuille.
• Vitalité et Prévention : Programmes de bien-être (wellness), scoring santé basé wearables.

6. InsurTech

• LLM pour Souscription : Automatisation de la souscription via LLMs, extraction de risques.
• Automatisation des Sinistres : Claims processing automatisé, NLP pour description de sinistres.
• Chatbots Assurance : Assistants virtuels pour déclaration, suivi, question-réponse.
• Recommandation de Produits : Cross-sell et up-sell via ML, segmentation dynamique.
• Open Insurance : API, plateformes ouvertes, écosystème InsurTech.
• Onboarding Digital : KYC automatisé, vérification d'identité, scoring instantané.

7. Réassurance

• Réassurance Proportionnelle : Quota share, surplus share — pricing et optimisation.
• Réassurance Non-Proportionnelle : Excess of loss (XL), stop loss — attachment point, limit.
• Catastrophe Modeling : Modèles de réassurance cat (ouragan, tremblement de terre, pandémie).
• Alternative Risk Transfer : ILS (Insurance-Linked Securities), cat bonds, sidecars.
• Optimisation de Programme : Structure de réassurance optimale sous contrainte de capital.

Catégories arXiv et Sources

Catégorie	Description
q-fin.RM	Risk Management (assurance, réassurance)
stat.AP	Statistics — Applications (actuariat)
cs.LG	Machine Learning
econ.GN	General Economics (assurance inclusive)

Conférences et Journaux Clés

• ASTIN Colloquium (Actuarial Studies in Non-Life Insurance)
• AFIR/ERM Colloquium (Actuarial Approaches for Financial Risks)
• Casualty Actuarial Society (CAS) Meetings
• Insurance: Mathematics and Economics (Elsevier)
• North American Actuarial Journal
• Journal of Risk and Insurance
• InsurTech Summit, InsurTech Insights

Articles Notables

• "Pareto Efficient Insurance: Risk-Sharing in Competitive Markets" (q-fin.RM)
• "Split-Session GARCH: Volatility Regime Switching for Insurance Risk Modeling"
• "Deep Learning for Loss Reserving" (Gabrielli et al., 2020)
• "Gradient Boosting Machines for Insurance Pricing: A Comparison with GLMs"
• "Telematics Data in Motor Insurance: A Machine Learning Approach"
• "Parametric Insurance for Climate Risk: Pricing and Design"
• "Application of NLP and LLMs in Insurance Claims Processing"
• "Blockchain-Based Parametric Insurance for Smallholder Farmers"

Méthodologie de Recherche

1. Données : Triangles de liquidation, portefeuilles clients, données de sinistres, données de trafic (UBI).
2. Prétraitement : Structuration en triangles, encodage des variables catégorielles (professions, zones).
3. Modélisation :
   • Tarification : GLM (chaîne classique) → GBM/XGBoost → Deep Learning.
   • Provisions : CL bootstrap → GLM stochastique → LSTM récurrent.
   • Fraude : Modèles supervisés + détection d'anomalies non supervisée.
   • Mortalité : Lee-Carter → réseaux de neurènes pour projection.
4. Validation : Backtesting des triangles, validation hold-out, lift charts, Lorenz curves.
5. Benchmarks : CAS Loss Reserve Database, Kaggle insurance datasets, SOA mortality tables.
6. Conformité : Respect des normes Solvabilité II, IFRS 17, RGPD pour scoring.
7. Interprétabilité : SHAP, LIME, Partial Dependence Plots pour expliquer les modèles de tarification.