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La chaire "Data Analytics & Models for Insurance" est une chaire d'excellence de l'Université Lyon 1, financée par BNP Paribas Cardif, portée par le Laboratoire de Sciences Actuarielle et Financière (SAF).

Initialement conclue pour une durée de 5 ans (2010-2015) sur le thème "Management de la Modélisation en Assurance" (M2A), la chaire a été renouvelée jusqu'en 2020 avec de nouvelles perspectives de recherche sur les "Données et Modèles en Assurance" (DAMI).

 

2010-2015

La chaire Management de la Modélisation (M2A) avait pour thématique l'Utilisation des modèles mathématiques dans les processus de décision humains des compagnies d'assurance pour leur permettre de s'adapter à un monde qui change.

Les domaines de recherche ont porté sur :

  • La compréhension et la modélisation mathématique des relations complexes (dépendance stochastique) entre les différents risques qui pèsent sur une compagnie d'assurance, afin d'améliorer les modèles internes, la quantification du risque du modèle et l'utilisation des modèles internes dans les systèmes d'information,
  • Les implications de l'utilisation des modèles internes dans l'organisation des compagnies d'assurance et leur environnement concurrentiel, réglementaire prudentiel.

 

2015-2020

La chaire Data Analytics & Models for Insurance (DAMI) a pour thématiques principales les Données et Modèles en Assurance. Le stravaux de recherche portent sur :

Les modèles en assurance :

  • Mesures de risque et indicateurs de performance pour la gestion des risques en assurance,
  • Gouvernance des modèles internes et attitudes des dirigeants à l'égard des modèles,
  • Comportement des clients et attitudes face aux risques,
  • Approximations, model points et techniques de simulation avancées pour la gestion des risques,
  • Tests séquentiels d'hypothèses actuarielles et problèmes de mise à jour

L'analyse des données pour l'assurance :

  • Gouvernance pour l'analyse des donnérs, nouveaux modèles d'affaires avec l'analyse des Big data,
  • Tarification sur la base de risques, analyse prédictive, machine learning et deep learning,
  • Internet des objets, écosystèmes connectés et nouvelles opportunités pour les assureurs,
  • Problèmes de confidentialité, anonymisation des données, données publiques.

 

Accéder à la collection HAL de la chaire