Benchmark & Reverse Engineering

Sia Partners a développé des compétences en Reverse Engineering permettant de reconstituer des modèles tarifaires à partir d'un jeu de données issu d'un modèle inconnu a priori. Ces jeux de données peuvent provenir de sources variées (open data, data capture, sinistralité réelle d’un assureur, etc.).

Nos compétences en Reverse Engineering permettent également de mettre en exergue l’influence des variables explicatives ou encore d’extraire les coefficients d’ajustement tarifaire pour l’établissement d’un zonier par exemple.

Concrètement, notre démarche s’appuie sur des outils développés en interne et s’articule selon les quatre étapes suivantes :

• Profils (variables prédictives)
• Tarifs (variables à prédire)
• Base assureur / Open Data
• Data capture

• Analyse univariée : permet de déterminer les variables qui ont un impact sur le tarif.
• Analyse bivariée : utilisée pour construire un zonier par exemple

Suite à l’étape précédente, les variables impactant le tarif ont été identifiées. Un nettoyage de la base est alors effectué afin de supprimer les profils en doublon.

Simulation de plusieurs modèles tarifaires (coût-fréquence, GLM, Machine Learning) pour identifier les différents modèles additifs et en déduire la formule de tarification finale. Cette étape permet ainsi de déterminer les profils attachés à chaque modèle utilisé, ainsi que les variables multiplicatives (le zonier par exemple).

Avec le durcissement des contraintes réglementaires et de la concurrence commerciale, le positionnement tarifaire est devenu un enjeu majeur pour les acteurs de la protection sociale. C’est pourquoi Sia Partners a développé des méthodes de Reverse Engineering afin d’accompagner ses clients dans la création de nouveaux produits, en assurant une bonne cohérence de gammes, intégrant les réalités du marché.