Analyser l'information asymétrique dans l'assurance auto

L'Information asymétrique, c'est quand une partie dans une transaction en sait plus que l'autre, ce qui crée des avantages injustes. Dans le monde de l'assurance, ça veut souvent dire que les assurés savent plus sur leur niveau de risque que les compagnies d'assurance. Ça peut faire que ceux qui sont à plus haut risque choisissent une Couverture plus élevée, tandis que ceux avec un risque plus faible peuvent opter pour une couverture minimale. Cette situation soulève des questions sur la capacité des compagnies d'assurance à évaluer efficacement les risques et à fixer des primes adéquates.

Pour comprendre comment fonctionne l'information asymétrique dans le secteur de l'assurance, les chercheurs ont mis au point plusieurs tests. Un de ces tests cherche une corrélation positive entre la couverture choisie par les assurés et leur risque réel de faire des réclamations. Si les personnes à haut risque ont tendance à choisir plus de couverture, ça indique un problème qu'on appelle Sélection adverse. De la même façon, si le fait d'avoir plus de couverture encourage des comportements risqués, ça s'appelle un Risque moral.

Traditionnellement, les études se sont basées sur des modèles qui assumaient des relations constantes entre risque et couverture, en utilisant des paramètres stricts pour évaluer ces liens. Cependant, cette approche peut être limitée et ne pas capter la complexité des situations réelles. Pour surmonter ces limites, les chercheurs utilisent maintenant l'Apprentissage profond, une forme d'intelligence artificielle, qui permet un modèle plus flexible.

Dans cette analyse, on a appliqué des méthodes d'apprentissage profond aux données d'assurance pour voir si on pouvait obtenir des informations sur la relation entre le risque et la couverture. On a spécifiquement utilisé des données sur les polices d'assurance auto, en regardant comment différents facteurs influencent les choix faits par les assurés. Notre objectif était de trouver des preuves d'une corrélation positive entre le risque d'accidents et le montant de la couverture choisie.

On a commencé par rassembler des données d'un échantillon de 6 333 polices d'assurance. Chaque enregistrement contenait des informations détaillées sur le véhicule et le titulaire de la police, comme la marque, le modèle, l'âge et la puissance de la voiture, ainsi que des détails démographiques sur le conducteur. Ce vaste ensemble de données nous a permis d'examiner plusieurs facteurs qui pourraient influencer les décisions de couverture.

Pour analyser les données efficacement, on a utilisé des techniques d'apprentissage profond pour prédire la probabilité de différents résultats basés sur les variables d'entrée. Un modèle de réseau de neurones a été utilisé pour évaluer les relations entre les choix des titulaires de police, leurs profils de risque, et la couverture d'assurance sélectionnée. Cette approche permet d'explorer des interactions complexes entre de nombreux facteurs, contrairement aux méthodes traditionnelles qui ne tiennent en compte que quelques variables à la fois.

Un aspect important de notre étude était de comparer les résultats générés par l'apprentissage profond avec les découvertes précédentes basées sur des modèles économétriques plus simples. On visait à déterminer si des techniques plus avancées pouvaient donner des aperçus différents sur la corrélation entre risque et couverture.

La première étape de notre analyse a été d'estimer des probabilités en fonction des caractéristiques choisies dans l'ensemble de données. On a utilisé le modèle de réseau de neurones pour prédire la probabilité de décisions d'achat pour la couverture d'assurance, ainsi que la probabilité de faire une réclamation. Les prédictions de ce modèle ont été comparées à celles obtenues en utilisant des méthodes statistiques traditionnelles, ce qui nous a permis d'évaluer leur performance.

Ensuite, on a utilisé différentes méthodes de test pour vérifier la corrélation positive, qui est l'hypothèse selon laquelle des niveaux de couverture plus élevés correspondent à des niveaux de risque plus élevés. Ces tests visaient à déterminer si les individus à haut risque choisissaient effectivement plus de couverture et si ceux à faible risque optaient pour moins.

Nos résultats ont montré que la propriété de corrélation positive n'était pas soutenue par les données. Malgré l'utilisation de techniques d'apprentissage automatique sophistiquées, on a découvert qu'il y avait peu de preuves d'un lien direct entre le risque et les choix de couverture. En fait, la corrélation était proche de zéro, ce qui suggère que la conception des produits d'assurance ne capture pas efficacement les profils de risque des assurés.

En plus d'examiner la corrélation globale, on a aussi regardé des sous-groupes spécifiques dans les données. En analysant des groupes de titulaires de police basés sur des caractéristiques démographiques et de véhicule, on cherchait à déceler d'éventuels schémas qui pourraient indiquer une meilleure correspondance entre risque et couverture. Cependant, même dans ces sous-populations, on n'a trouvé aucune preuve significative soutenant une corrélation positive.

Pour garantir la robustesse de notre analyse, on a utilisé différentes méthodes pour évaluer la relation entre risque et couverture d'assurance. Cela incluait de comparer nos résultats d'apprentissage profond avec ceux issus de modèles basés sur des arbres de décision, comme les forêts aléatoires et les arbres boostés par gradient. Étonnamment, même si ces approches alternatives ont produit des résultats légèrement différents, elles confirmaient largement la faible preuve d'une corrélation positive.

Une des implications majeures de ces résultats, c'est que la sagesse conventionnelle concernant l'information asymétrique sur les marchés d'assurance pourrait devoir être réévaluée. Bien que la sélection adverse et le risque moral soient des préoccupations fréquentes dans de nombreux marchés, notre étude suggère qu'ils ne jouent pas un rôle significatif dans le secteur de l'assurance auto que l'on a analysé.

Pour conclure, notre recherche montre le potentiel d'appliquer des techniques d'apprentissage profond dans l'analyse des données d'assurance. En exploitant la flexibilité et la puissance de ces méthodes, on a pu obtenir de meilleures idées sur les relations entre divers facteurs qui influencent les choix de couverture. Malgré l'attente de trouver une forte corrélation entre risque et couverture, nos résultats ont révélé une réalité plus complexe.

L'étude souligne l'importance de modéliser et de comprendre précisément la dynamique des marchés d'assurance. À mesure que la technologie continue d'évoluer, elle permet aux chercheurs et aux praticiens d'explorer de nouvelles façons d'évaluer les risques et de structurer des produits d'assurance. Ces avancées pourraient finalement conduire à des offres plus adaptées qui répondent mieux aux besoins des assureurs et des assurés.

Dans nos travaux futurs, on prévoit d'appliquer des méthodes similaires à des ensembles de données plus larges, ce qui nous permettra d'explorer davantage les facteurs qui influencent les décisions de couverture et les perceptions de risque. Explorer un plus large éventail de covariables pourrait aussi aider à identifier les principaux moteurs derrière les choix d'assurance, ouvrant la voie à des pratiques plus efficaces dans le domaine.

Nos résultats sont significatifs car ils remettent en question les hypothèses traditionnelles sur l'évaluation des risques dans l'assurance et offrent une nouvelle perspective sur les complexités du comportement des consommateurs dans ce marché. Les résultats suggèrent que, bien que l'apprentissage profond offre des outils puissants pour l'analyse, les résultats ne s'alignent pas toujours avec les théories et les attentes établies dans le domaine. Ainsi, la recherche continue sera cruciale pour affiner notre compréhension des dynamiques d'assurance et améliorer l'efficacité des pratiques de souscription.