Exploiter la modélisation CAT et le changement climatique : Perspectives de Ben Conrad

La modélisation catastrophique (TAC), le processus de prédiction de l’impact financier des catastrophes naturelles, est devenue un outil essentiel dans la gestion des risques et la fixation des prix des polices d’assurance. Pour mieux comprendre ce domaine, nous nous sommes entretenus avec Ben Conrad, actuaire consultant principal, qui a partagé ses analyses d’expert sur la façon dont la modélisation CAT s’adapte à notre monde changeant, les opportunités que cela offre et ce qui l’attend. 

Le facteur des changements climatiques : une référence changeante pour les modèles CAT 

L’une des influences les plus pressantes sur la modélisation CAT aujourd’hui est le changement climatique. Conrad a expliqué : « Les modèles CAT sont constamment mis à jour et affinés selon les informations les plus récentes. Les équipes de modélisation examinent des décennies de données liées à chaque type de catastrophe, et les modélisateurs captureront l’impact de leurs niveaux de perte projetés dans la mesure où les changements climatiques influencent la fréquence ou la taille des pertes au fil du temps. » 

Ce besoin de mises à jour continues est plus crucial que jamais, alors que les pertes assurées mondialement dues aux catastrophes naturelles ont atteint 130 milliards de dollars rien qu’en 2022, principalement causées par des événements météorologiques extrêmes comme les ouragans, les inondations et les feux de forêt. Cependant, les effets du changement climatique ne sont pas uniformes, créant des défis distincts pour différentes régions et des dangers. « Nous nous attendons à ce que différentes équipes de modélisation aient des approches de recherche et d’examen différentes à ce sujet et puissent mettre davantage l’accent sur les observations récentes, ce qui explique pourquoi elles disposent d’une si grande variété de projections à partir de différents modèles », ajoute Conrad. 

Le rôle plus large des modèles CAT dans l’innovation 

Le changement climatique n’est pas le seul facteur qui façonne le rôle des modèles CAT dans l’industrie de l’assurance. Au-delà de leur impact sur la fixation des tarifs, Conrad a souligné comment les modèles CAT sont de plus en plus utilisés pour stimuler le développement de produits et soutenir l’innovation. « Les équipes de développement de produits utilisent les résultats du modèle CAT pour améliorer les lignes directrices de souscription, les profils de risque cibles, les niveaux de capacité géographique, les choix de réassurance, l’emballage des polices et d’autres actions commerciales axées sur le risque », dit-il. 

L’influence de ces modèles va profondément au cœur de la structure des politiques. Par exemple, les modèles CAT sont utilisés pour calculer les taux de base et créer des cotes de risque plus précises. Conrad précise : « Dans le processus d’évaluation d’un produit, les modèles CAT sont utilisés pour fixer des taux de base et créer des évaluations plus précises au niveau de risque. Un modèle d’ouragan en Floride peut considérer la distance de chaque risque de la côte lors de la projection de pertes. » La capacité d’ajuster les polices avec ces données est importante — les modèles prédictifs ont réduit les pertes de souscription de 10 à 15% dans certaines catégories de risque, comme l’assurance des biens côtiers. 

Opportunités et défis en modélisation CAT 

À mesure que la modélisation CAT devient plus sophistiquée, les occasions d’améliorer la gestion des risques se sont multipliées, mais les défis aussi. Conrad a souligné que les avancées technologiques et l’analyse de données sont de plus en plus cruciales dans ce domaine. « Les compagnies d’assurance recueillent davantage de détails sur les sinistres à mesure que l’analyse de données et la technologie s’intègrent davantage aux systèmes de réclamations », a observé Conrad. Cette intégration permet aux assureurs de recueillir des données plus précises, améliorant ainsi la précision des modèles TAC. 

Cela s’inscrit également dans les tendances plus larges de l’industrie — le marché mondial de l’Insurtech devrait atteindre 10,14 milliards de dollars d’ici 2025, l’analyse de données étant l’un des principaux moteurs de l’innovation. Cependant, Conrad souligne aussi que cet afflux de données présente ses propres défis. « Le défi, c’est qu’identifier l’impact de chaque caractéristique de risque à partir de données limitées ou changeantes est extrêmement difficile », dit-il. À mesure que les données évoluent, les modèles doivent également évoluer, obligeant les assureurs à rester agiles dans un environnement en constante évolution. 

Communication des résultats de modélisation CAT 

Avec la modélisation CAT qui devient de plus en plus technique et intégrée à la gestion des risques, l’un des principaux défis de la modélisation CAT est de communiquer des résultats complexes à des parties prenantes diverses, des régulateurs aux assurés. Conrad recommande une approche globale : « Il est important de communiquer tous les impacts des résultats du modèle CAT. Les parties prenantes peuvent se soucier le plus des niveaux de capital, et les assurés se soucient le plus des changements de primes liés à la fixation des taux; cependant, essayer de communiquer l’ensemble du tableau est important pour tous les publics. » 

Selon un sondage récent, 74% des assurés sont plus susceptibles de rester chez leur assureur s’ils reçoivent des explications claires et transparentes des changements de tarif. Selon lui, la transparence est essentielle, non seulement pour les résultats, mais aussi pour l’impact relatif sur l’entreprise et l’industrie. « Lors de la communication des résultats du modèle CAT, il est important de discuter de l’impact relatif des modèles CAT sur votre entreprise par rapport à l’industrie afin de garder les choses en perspective. » 

L’avenir de la modélisation CAT 

En regardant vers l’avenir, Conrad observe des avancées majeures dans la modélisation CAT grâce à l’innovation technologique et à de nouvelles considérations de risques. « De nouveaux dangers comme le cyberespace et la pandémie sont modélisés, davantage de caractéristiques de risque sont prises en compte, et les données disponibles sont plus précises que jamais », dit-il, ajoutant que cette tendance ne fera que s’accélérer au cours de la prochaine décennie. 

L’expansion de la modélisation CAT est soutenue par l’émergence de nouveaux acteurs dans l’industrie. « À mesure que la concurrence continue d’augmenter, je m’attends à ce que nous verrons une grande variété de résultats de modèles à court terme. À long terme, cela mènera à des modèles de meilleure qualité à mesure que nous verrons lesquels prouveront leur efficacité avec le temps. » L’accent croissant mis sur les périls émergents reflète ce changement — de nouveaux modèles de catastrophes pour des risques comme le cyber devraient croître de 30% par an jusqu’au 2030. 

Façonner la voie à suivre avec Davies 

Alors que les changements climatiques redéfinissent les paysages de risque, la modélisation CAT sera essentielle pour que les assureurs gardent une longueur d’avance sur les menaces émergentes. Les analyses de Ben Conrad éclairent les défis et les opportunités à venir, soulignant l’importance de l’innovation, de la précision des données et de la communication claire. En restant agile et informé, l’industrie de l’assurance peut transformer ces défis en occasions de croissance et d’amélioration de la gestion des risques. 

Vous vous intéressez à la manière dont la modélisation CAT et les solutions de gestion des risques de pointe peuvent bénéficier à votre entreprise? Contactez-nous Ben dès aujourd’hui à Ben.Conrad@us.davies-group.com pour en savoir plus sur notre expertise de pointe dans la modélisation des catastrophes et les stratégies de contrôle des pertes.  

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