La mise en œuvre opérationnelle des évolutions prudentielles conduit les assureurs (1) à développer des modèles mathématiques quantitatifs de plus en plus complexes. Des modèles qui ont tendance à intervenir de manière plus globale et récurrente dans les processus de décision.
Le monde de l'assurance connaît, depuis une dizaine d'années, de profondes évolutions des dispositifs prudentiels (Solvabilité II en Europe, SST en Suisse - Swiss Solvency Test), comptables (IFRS norme assurance) et financiers (MCEV - Market Consistent Embedded Value)(2). La mise en œuvre opérationnelle des cadres conceptuels imposés par ces référentiels conduit les assureurs à développer des modèles mathématiques quantitatifs de plus en plus complexes et ambitieux. D'outils ponctuels destinés à un usage spécifique, les modèles ont dès lors tendance à intervenir de manière plus globale et plus récurrente dans les processus de décision. Et conséquence de la nécessité de disposer, à terme, d'un ensemble de mesures quantitatives complexes à tous les niveaux du système de gestion des risques (mesure de la capacité de prise de risque, définition de l'allocation de capital, évaluation des limites opérationnelles, etc.), les modèles auparavant dispersés dans l'entreprise sont de plus en plus coordonnés et déployés à tous les niveaux de la prise de décision.
Analyses quantitatives
La quantification directe des interactions entre les différents risques imposée par la réforme prudentielle Solvabilité II induit, de fait, une intégration poussée des modèles quantitatifs dans le fonctionnement quotidien de l'assureur. Par exemple, une décision prise par le service de souscription influence potentiellement les capacités d'actions du gestionnaire d'actif. Dès lors, des décisions - qui étaient jusque-là justifiées...
