Gains :
- Capacité à établir des concepts de scénarios déterministes, de simulation stochastique (Monte Carlo) et de tests de résistance avec le soutien de l'intelligence artificielle et à interpréter les résultats en langage de risque
- Capacité à concevoir des scénarios de choc tels que l'inflation, les intérêts, les dommages catastrophiques et la pandémie avec l'intelligence artificielle et à estimer la responsabilité et l'impact sur le capital
- Être capable de distinguer que les scénarios produits par l'intelligence artificielle sont basés sur des données historiques et que le jugement actuariel prime dans les risques extrêmes et les ruptures structurelles.
L'actuariat est la profession qui consiste à prédire l'avenir ; Mais l’avenir n’est pas un simple chiffre, c’est un spectre de possibilités. Il ne suffit pas de dire : « Les dommages attendus s'élèvent à 50 millions » ; La vraie question est : « Si une mauvaise année arrive, combien de millions cela coûtera-t-il, l’entreprise peut-elle y faire face ? » Les outils qui répondent à cette question sont l’analyse de scénarios et les tests de résistance. Mesurer à l'avance l'impact d'un tremblement de terre, d'une inflation élevée, d'un choc des taux d'intérêt ou d'une pandémie sur le passif et le capital de l'entreprise est une exigence fondamentale tant de la gestion interne des risques que de la législation telle que Solvabilité II. Dans cette unité, nous aborderons les scénarios déterministes, la simulation stochastique (Monte Carlo) et les tests de résistance, et verrons comment utiliser l'IA dans ces analyses.
Rappelons-le dès le début : les scénarios sont basés sur des données et hypothèses historiques. L'IA conçoit des scénarios, écrit du code de simulation et interprète les résultats ; Mais quels chocs sont réalistes, comment gérer le risque extrême et comment inclure les ruptures structurelles (événements qui ne se sont jamais produits dans le passé) sont laissés au jugement actuariel.
Scénario déterministe, simulation stochastique et tests de résistance
Il est important de distinguer trois notions. Le scénario déterministe consiste à choisir un seul ensemble d’hypothèses et à calculer le résultat : « Quel serait le coût de nos sinistres si l’inflation était de 40 % ? » Simple, clair et facile à communiquer ; Mais cela ne montre qu’une seule voie, pas une possibilité. La simulation stochastique (Monte Carlo) dérive une distribution de probabilité du résultat en générant de manière répétée des milliers de scénarios aléatoires. Ainsi, des informations extrêmes telles que « 50 en moyenne, mais 78 millions au niveau de 99,5 pour cent » sont obtenues. Un stress test est un type particulier de scénario qui mesure l’impact de certains événements graves mais plausibles (séisme, krach boursier) ; généralement défini par le régulateur.
Monte Carlo est l'un des outils actuariels les plus puissants. La logique est la suivante : vous extrayez des valeurs aléatoires des distributions de fréquence et d'intensité et calculez le dommage total ; vous répétez cela 10 000 fois ; Accumule 10 000 dégâts totaux possibles dans votre main. À partir de cette accumulation, vous pouvez lire la moyenne, les percentiles tels que 75 %, 99,5 % et les pires scénarios. C’est exactement ainsi que l’on atteint le niveau de 99,5 pour cent requis par Solvabilité II (une mauvaise année qui se produira une fois tous les 200 ans). L'IA produit rapidement le code de cette simulation.
Le tableau suivant compare les trois approches :
Approche
qu'est-ce qui donne
point fort
limite
Scénario déterministe
résultat unique
Simple, facile à communiquer
Ne donne pas de probabilité
Monte-Carlo
Distribution de probabilité
Indique un risque extrême
Dépend de l’hypothèse et des données
test de résistance
Résultat sous le choc
Teste la durabilité
La sélection des chocs est judiciaire
Risque extrême : la zone la plus importante et la plus dangereuse
En théorie actuarielle, le véritable danger ne réside pas dans la moyenne mais dans la queue (la région extrême, à faible probabilité mais à fort impact de la distribution). Ce qui coule les entreprises, ce n’est pas une année moyenne, mais un événement rare mais dévastateur : un tremblement de terre majeur, de nombreux dégâts majeurs qui surviennent en même temps, un choc soudain des taux d’intérêt. Pour mesurer cette région, la VaR (Value at Risk — la perte maximale à un niveau de confiance donné) et la TVaR/CTE (perte moyenne au-delà de la queue) sont utilisées. Monte Carlo est la manière naturelle de calculer ces mesures.
Mais il y a un autre danger dans la queue : les données historiques ne représentent pas bien la queue. Les événements rares, par définition, ont été rares dans le passé ; le modèle a donc tendance à les sous-estimer. L’IA s’adapte facilement à une distribution basée sur des données historiques, mais elle ne considère pas spontanément « et s’il y avait une pandémie ou un tremblement de terre centenaire que ce portefeuille n’a jamais connu ? » C'est le travail de l'actuaire d'inclure dans le modèle les ruptures structurelles, les augmentations de corrélation (tout s'aggrave en même temps pendant une crise) et les tendances telles que le changement climatique.
Attention : La phrase « Notre modèle gère 99,9 % de scénarios » est rassurante, mais rappelez-vous que le modèle apprend à partir de données dont la queue est passée. Un événement qui ne s'est jamais produit est l'angle mort même du meilleur modèle. C’est là que le jugement d’expert entre en jeu.
Comment utiliser l'IA dans les scénarios et les tests de résistance
1) Code de simulation Monte-Carlo :
Écrivez une simulation Monte Carlo de dommages composés avec Python (avec commentaires). Hypothèses (je donne) : nombre de dégâts ~ Poisson(lambda=1600), montant des dégâts ~ Gamma(forme=k, échelle=theta) [je donnerai k et theta].1) 10 000 fois : dessiner la quantité, tirer ce montant, additionner.2) Moyenne des dommages totaux, 75%, 99%, 99,5% pourcentages imprimés.3) Calculer et expliquer la VaR(99,5%) et TVaR(99,5%).Paramètres d'AJUSTEMENT ; Je vais le donner. Bibliothèque : numpy.
2) Scénario de stress déterministe :
Votre rôle : assistant risque. Ma perte attendue de base est de 50 millions de TL. Établissez les 3 scénarios déterministes suivants : A) Choc inflationniste : sévérité +30%. B) Choc fréquentiel : nombre de dégâts +15%. C) Les deux ensemble. Calculez les nouveaux dommages attendus dans chaque scénario, montrez le pourcentage d'impact basé sur la base et commentez lequel est le plus critique. Utilisez simplement le numéro de base que je vous ai donné.
3) Conseil en conception de scénarios :
Je conçois des scénarios de stress tests pour un portefeuille d'assurance maladie. - Proposer un projet de scénario « sévère mais plausible » pour la pandémie, la forte inflation, les nouvelles technologies de traitement coûteuses et les changements réglementaires. - Indiquez si chaque scénario affecte la fréquence, la gravité ou les deux. - Soulignez les risques extrêmes qui ne peuvent pas être capturés avec des données historiques. Je prendrai la décision ; Vous fournissez le cadre et la justification.
4) Traduire le résultat en gestion :
Mon résultat Monte Carlo : dommages attendus 50M, VaR(99,5%) 78M, TVaR(99,5%) 89M. Expliquez cela à un conseil d'administration en 5 phrases : - Que signifient 99,5 % et TVaR, en langage clair. - Pourquoi la « planification par moyenne » est-elle inadéquate ? - Quel chiffre doivent-ils prendre en compte en termes de capital ?
Invite faible/Invite forte
Invite faible :
Faire un test de résistance pour mon portefeuille.
Il n’y a pas de valeur de base, pas de définition du choc, pas de distribution. L'IA produit un texte général, pas un nombre réalisable.
Invite puissante :
Votre rôle : assistant actuariel risque. Hypothèses de base (anonymes) : fréquence attendue 0,12, gravité moyenne 30 000 TL, exposition 20 000 années d'assurance. L'intérêt technique est de 4%.Tâche :1) Calculer la perte totale attendue de base.2) Appliquer les contraintes suivantes et montrer l'impact en pourcentage de chacune : - Inflation : gravité +25 % - Mauvais hiver : fréquence +10 % - Baisse des taux d'intérêt : 4 % -> 3 % (impact sur la valeur actuelle du passif)3) Commentez les 2 scénarios les plus critiques et pourquoi.4) Recommandez-vous Monte Carlo pour le risque extrême, pourquoi ? Utilisez simplement les chiffres que j'ai donnés ; S'il manque, demandez.
trois mini-cases
Cas 1 — La tromperie de la moyenne. Une entreprise avait planifié son capital en fonction des dommages attendus (50 millions). Lorsque Monte Carlo a été réalisé, on a constaté que le niveau de 99,5 pour cent était de 82 millions : dans une mauvaise année, il y aurait un besoin supplémentaire de 32 millions et l'entreprise ne serait pas en mesure d'y répondre. Le plan d'investissement a été révisé. L'IA a simulé 10 000 scénarios en quelques secondes ; L'actuaire a évalué l'interprétation et la répartition.
Cas 2 — Cécité de corrélation. La couverture contre les tremblements de terre et les pertes d’exploitation apparaît séparément comme étant à faible risque dans un portefeuille. Mais un tremblement de terre déclenche les deux en même temps ; Le modèle supposant l’indépendance a sous-estimé de moitié le risque extrême. Lorsque l’actuaire a ajouté une corrélation au scénario, le besoin réel en capital a augmenté considérablement. Leçon : en période de crise, les risques ne sont pas indépendants ; Remettez en question l’acceptation supposée de l’indépendance par l’IA.
Cas 3 — Un événement qui ne s'est pas produit. Un portefeuille de soins de santé semblait très « solide » sur la base des données des 10 dernières années. Lorsqu’une pandémie survenait, sa fréquence et sa gravité montaient en flèche simultanément ; Le modèle n’a jamais prédit cela car il n’y avait rien de tel dans les données. Dans la période suivante, le scénario déterministe de pandémie a été ajouté. AI a produit le projet de scénario ; L'actuaire a décidé de l'ampleur du choc. Leçon : la file d'attente des données historiques n'est pas complète.
Erreurs courantes
- Planification autour de la moyenne. C’est la queue, et non la moyenne, qui coule l’entreprise ; Regardez les mesures extrêmes comme VaR/TVaR.
- En supposant que les risques sont indépendants. Pendant une crise, les corrélations augmentent ; L’acceptation de l’indépendance se moque de la queue.
- Confiance totale dans les données historiques. Les événements rares et structurels sont absents des données ; Ajoutez un scénario avec le jugement d’un expert.
- Mélange déterministe et stochastique. Un seul scénario ne donne pas de probabilité ; La probabilité nécessite Monte Carlo.
- Présenter le résultat de la simulation sans le vérifier. Vérifier les pourcentages et la VaR de manière indépendante ; L'erreur de paramètre déforme toute la distribution.
Astuce : Avant de présenter les résultats de Monte Carlo, effectuez un simple contrôle de cohérence : la moyenne de la simulation est-elle proche de la valeur attendue (fréquence × intensité × exposition) que vous avez calculée manuellement ? Sinon, il y a une erreur de paramètre ou de code.
En résumé
L’avenir n’est pas un simple chiffre, mais un spectre de possibilités. Les scénarios déterministes montrent une seule trajectoire « et si », Monte Carlo montre la distribution complète et le risque extrême, les tests de résistance montrent l'impact des événements graves. Le véritable danger réside dans la queue, pas dans la moyenne, et les données historiques ne représentent pas bien la queue ; Une corrélation accrue et des événements qui ne se sont pas produits nécessitent un jugement actuariel. L’IA conçoit le scénario, code la simulation et interprète le résultat ; mais la sélection des chocs, l’hypothèse de corrélation, le jugement extrême et la décision finale en matière de risque relèvent de l’actuaire. Vérifiez toujours les résultats avec un simple contrôle de cohérence.
Tâche de candidature
Définir des hypothèses de base anonymes (fréquence, intensité, exposition, intérêt). Demandez à l'IA de (a) baser les dommages attendus, (b) 3 scénarios déterministes incluant les chocs d'inflation, de fréquence et de taux d'intérêt, (c) calculer la VaR et la TVaR (99,5 %) avec une simulation de Monte Carlo. Vérifiez que la moyenne de simulation est proche de la valeur attendue que vous avez calculée manuellement. Discutez ensuite avec l'IA de la façon dont le fait de supposer que les deux garanties sont dépendantes (corrélées) changerait la queue.
liste de contrôle
- [ ] Ai-je également regardé les mesures extrêmes (VaR, TVaR) plutôt que la moyenne ?
- [ ] Ai-je pris en compte la corrélation des risques au moment de la crise ?
- [ ] Ai-je ajouté des scénarios structurels/rares introuvables dans les données historiques avec le jugement d'un expert ?
- [ ] Ai-je consciemment séparé l'approche déterministe et stochastique ?
- [ ] Ai-je vérifié manuellement la cohérence de la moyenne de Monte Carlo avec la valeur attendue ?
- [ ] Ai-je écrit la justification des choix de scénarios et de l'ampleur des chocs ?