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Création d'une nouvelle assurance complémetnaire santé : définition d'un produit sans données historiques

Domaine(s)	Mémoire
formation(s)	Autre () / resp.: / intervenant:

Informations sur les documents

Type de document	Mémoires
société	ALAN
Auteur(s)	SAMUELIAN J.C.
Numéro
Date de référence	06/23/2016

Résumé

Le marché de l’Assurance Complémentaire Santé a vu sa réglementation évoluer au fil des années mais très peu de nouveaux acteurs innovants sont entrés dans le marché. La création d’une nouvelle Société d’Assurance implique la création de nouveaux produits. La société Alan crée une nouvelle Assurance Complémentaire Santé 100% digitale orientée vers l’expérience utilisateur, la simplicité et la transparence. Comme toute nouvelle société, elle ne dispose pas de données historiques pour construire ses produits d’assurance. Pour construire un nouveau produit, nous partons d’abord à la chasse à la donnée via des robots qui collectent toutes les offres accessibles sur internet. Une fois ces données consolidées dans une grille standard, et la cohérence testée, nous dédusions le prix marginal de chaque item de garanties. Pour cela, nous déconstruisons le prix en comparant des offres proches en garanties. Nos données n’étant pas exhaustives, nous procédons à des interpolations intra et inter-assureurs. Pour construire un produit original, trois étapes sont nécessaires: décomposer le produit en chacun de ses éléments, donner un prix à ces éléments, additionner les prix. Nous appliquons notre solution à des produits utilisés par des startups et entreprises réelles qui nous ont partagé leurs plans d’assurance santé. Nous comparons enfin notre méthode à un tarificateur basé sur la sinistralité historique sur 10 ans et validons que les deux prix sont très similaires. Néanmoins, la méthode présentée dans ce mémoire présente plusieurs limites que nous avons identifiées : nouveaux contrats, stratégies des acteurs et marges différentes, indépances des garanties. Il est maintenant important de collecter notre propre historique de sinistralité pour le comparer à notre base d’utilisateurs.

Abstract

The complementary health insurance market has seen its regulation evolve in the past 10 years, but there has been a surprisingly low number of innovative new actors entering the market. The creation of a brand new insurance company implies conforming to stringent regulatory constraint, and creating new insurance products. Alan creates a fully digital new complementary health insurance, with a focus on user experience, simplicity, and transparency. Like any new company, it doesn’t possess any historical data to build its insurance products. To build a new complementary health insurance product, we first gather data, by building bots called scrapers that collect all the product offerings on the internet. After testing consistency, we define the marginal price of each item and deconstruct the price of providers by comparing plans close in terms of guaranties. Data not being exhaustive, we use interpolation within one product (weighting warranties) and between insurers. Once we have calibrated our pricings, and that we can build each guaranty independently, it’s possible to create original products by summing all of them. In our case, we apply our solution to products used by startups and companies who have shared their plans. We then compare the product to a pricer based on historical claims and confirm that our prices are similar. However, the method presented comports limits: only new contracts’ prices, actors don’t necessarily have the same strategy, and guaranties are not completely independent. Thus, it will be important to collect our own historical claims data to compare our model to our user base.

Mémoire complet

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Lien permament : https://www.ressources-actuarielles.net/C12574E200674F5B/0/B012B548CC31FF5AC1258089007BA31B