Modélisation actuarielle de la plateforme EUSOH

Details

Supervisors

Denuit, Michel

Faculty

Faculté des sciences

Degree label

Master [120] en sciences actuarielles, à finalité spécialisée

Abstract

Les aléas du quotidien auxquels nous faisons face n’épargnent pas nos fidèles compagnons animaliers et les dépenses liées à la santé de ces derniers peuvent rapidement devenir considérables. Il serait donc judicieux de se prémunir contre ces éventualités afin de minimiser les risques de devoir supporter des coûts de santé élevés pour nos précieux animaux de compagnie. L’une des solutions à ce besoin est l’assurance P2P ou assurance collaborative, ce nouveau modèle est une forme d’assurance sans assureur utilisant les nouvelles technologies d’internet et d’intelligence artificielle pour créer des plateformes permettant de partager le risque au sein d’un groupe d’individus ayant des besoins similaires. Ce mémoire a pour objectif de proposer une modélisation actuarielle de la plateforme américaine Eusoh qui est une plateforme offrant des couvertures pour coûts élevés de soins vétérinaires pour chiens et chats. Cette modélisation explore les mécanismes permettant d’obtenir la distribution du coût total des réclamations au sein d’un pool. Une fois cette distribution connue, il sera question de partager la charge totale des réclamations entre les membres du pool en utilisant une méthode novatrice, à savoir la Conditional Mean Risk Sharing (CMRS) qui confère au pool des propriétés d’équité ; d’attractivité et de transparence. La mise en place d’un système d’assurance P2P avec un (ré)assureur, développé dans ce mémoire, permet d’absorber les chocs potentiels menaçant la stabilité des contributions au sein du pool. Ce modèle novateur offre ainsi une solution personnalisée aux besoins variés des individus, tout en réduisant financièrement les coûts d’assurance. The daily uncertainties we face spare not our loyal animal companions, and expenses related to their health can quickly become substantial. It would be wise to protect against these eventualities to minimize the risks of bearing high healthcare costs for our precious pets. One solution to this need is P2P insurance, or collaborative insurance. This innovative model is a form of insurance without a traditional insurer, utilizing internet and artificial intelligence technologies to create platforms that share risk among a group of individuals with similar needs. This thesis aims to propose an actuarial modeling of the American platform Eusoh, which offers coverage for high veterinary care costs for dogs and cats. The modeling explores mechanisms to obtain the distribution of the total claims cost within a pool. Once this distribution is known, the focus will be on sharing the total claims burden among pool members using an innovative method, namely Conditional Mean Risk Sharing (CMRS), which imparts fairness, attractiveness, and transparency to the pool. The establishment of a P2P insurance system with a (re)insurer, developed in this thesis, allows for absorbing potential shocks that threaten the stability of contributions within the pool. This innovative model offers a personalized solution to diverse individual needs while reducing insurance costs financially.