Marché concurrentiel

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1 Jeudi 11 juillet 2013, ONRN ONRN ET ASSUREURS Michel LUZI Organisation de l assurance en France 2 FFSA Syndicats professionnels 245 membres (en 2010) Fédération Française des Sociétés d Assurances GEMA 48 membres (fin 2010) Groupement des entreprises mutuelles d'assurances Marché concurrentiel 1

2 Organisation des compagnies 3 Variable selon les compagnies Variable selon le temps Mais des fonctions pérennes Direction Générale Supports Technique Marketing Commerciale Gestion Tout le monde n a pas forcément la même culture et les avis peuvent diverger sur un même sujet. Organisation du marché 4 De nombreux intermédiaires (professions libérales), Des statuts variés (agents, courtiers, experts). 2

3 Principaux volumes 5 L assurance Vie prédomine (64%) Les dommages aux biens & RC ne représentent que 22% 207 Mds en % Assurances de personnes 22% Assurances dommages Principaux volumes 6 46 Mds dont auto 18 Mds (40%) D.A.B. 16 Mds dont événements naturels (CatNat + TGN) 3 Mds 3

4 Les objectifs majeurs des assureurs 7 Développer une activité rentable, Etre en mesure, à tout moment, de faire face à leurs engagements, Respecter un cadre de concurrence. D où de nombreux contrôles externes : Commissaires aux comptes (certification des comptes) ACP (garantie de la solvabilité de la compagnie) Trésor (contrôle fiscal) Ministère de l économie (concurrence, ) Les défis majeurs pour les assureurs 8 Etre rentable la tarification : Le principe initial est simple : répartir le coût des sinistres entre les assurés. Il se complique avec le risque d anti sélection. Il faut donc trouver des critères discriminants pour segmenter la souscription et les tarifs. Selon les critères les plus appropriés, quel est le juste prix à faire payer pour chaque contrat. Quelles informations utiliser? Quels critères retenir? Quelle robustesse des résultats? Comme les erreurs sont possibles, des contrôles réguliers sont réalisés pour vérifier l équilibre global des résultats surtout sur certaines branches plus sensibles. 4

5 Les défis majeurs pour les assureurs 9 Faire face aux engagements la solvabilité (ou risque de ruine) : Quelle volatilité observe t on sur les résultats? Une année spécialement défavorable peut elle entraîner la faillite de la compagnie? Dispose t on de moyens pour limiter ce risque? P. Fin Primes Sinistres Probabilité Charges Sinistres Solvabilité (risque de ruine) 10 Les principes généraux On utilise plus la distribution que la moyenne Risque de capital P (R) = x P (R s) = s 0 m x Résultat = Primes Frais Sinistres Bénéfice moyen 5

6 Solvabilité (risque de ruine) 11 Les principes généraux Plus le seuil est faible, plus le niveau de confiance est important P (s ) < P (s) P (R) = x s s Niveau de confiance AAA AA A s 0 x Un seuil de 0,5% correspond à un événement pouvant se produire tous les 200 ans. Solvabilité (risque de ruine) 12 Niveaux actuels de réserves (fin 2011) Bilan 46 Mds (Actionnaires Sociétaires) 46 Mds Fonds Propres P. Fin Primes Sinistres 136 Mds (Assurés) Provisions techniques Charges Les assureurs ne peuvent pas vivre à crédit 6

7 Solvabilité (risque de ruine) La vraie difficulté des lois méconnues!!! Loi Log Normale [70;30] Selon tirages de 10 séries de 25 valeurs 13 0,025 0,02 0,015 1% 0,1% 0,01% S3 S4 0,01 1% 0,1% 0,01% Base 0,005 0 Niveau de confiance 1% 0,01% 0,01% 0 14,1 28,2 42,3 56,4 70,5 84,6 98, D où des résultats un peu prétentieux et peu fiables!!! Solvabilité (risque de ruine) 14 Heureusement, on peut réduire la volatilité La réassurance Les formes de couvertures Montant de l évènement Niveau de confiance Sinistres individuels 7

8 Solvabilité (risque de ruine) 15 Impacts sur le résultat net Exemple avec un stop loss s s 0 m m x Résultat = Primes Frais Sinistres Niveau de Résultat = Primes Frais Sinistres Prime cédée + Sinistres cédés confiance Conséquences : - réduction du bénéfice moyen (m m ) limitation du niveau de perte à un niveau sensiblement inférieur (s ) La rétrocession 16 Rétrocession Ra Rb Rc Réassureurs Cession A1 A2 A3 A4 Assureurs Coassurance Niveau de confiance Souscription Risques 8

9 17 Segmentation des risques Le Régime des Catastrophes Naturelles Dommages ayant pour cause déterminante, l intensité anormale d un agent naturel, principalement : inondation sécheresse tremblement de terre éruption volcanique certains effets du vent en Outre Mer Xynthia Les autres événements tempête grêle neige gel TGN 18 Le Régime des Catastrophes Naturelles La loi n du 13 juillet 1982 impose de garantir en Cat.Nat. tous les risques couverts en dommages. Le prix de la garantie est également imposé. Il est actuellement de 12% des primes dommages. L état de catastrophe naturelle est constaté par un arrêté interministériel. Si les principes généraux sont restés stables, avec le temps certains aménagements ont été apportés (couverture de certains effets du vent Outre Mer, introduction de franchises locales, augmentations du taux). 9

10 19 Les autres évènements naturels TGN La loi du 25 juin 1990 impose de garantir en tempête tous les risques couverts en incendie. Contrairement aux Cat.Nat., le tarif est libre. Cotisations 2010 Dommages 16 Mds Un cadre réglementaire fort Uniquement des garanties annexes Moins de 20% des primes du contrat 20 Les sinistres observés Répartition des sinistres : Base 1984 à 2010 Podium des garanties sinistrées 1) Tempête 2) Inondation 3) Sécheresse Mais une restitution partiellement biaisée 10

11 21 Les sinistres observés Les résultats peuvent être sensibles à la période d observation Actuel Observations des 29 dernières années Références crues historiques crue Seine crue Rhône Volatilité : des charges très variables d une année à l autre Intensité : des évènements individuels pouvant représenter 1 an de prime Historiques limités : selon la période retenue, les résultats varient sensiblement Approches techniques en TGN (Tempêtes) 22 Les données Celles du marché Des historiques annuels depuis 1984 des données de marché (robustesse) des historiques relativement longs (28 ans) des restitutions relativement détaillées (par nature d exposition, par département, ) des études spécifiques marché, sur les évènements extrêmes Mais certaines réserves - des données sur base d enquêtes des photographies non développées des bases hétérogènes de participants selon les années des actualisations partielles peu d évènements individuels majeurs répertoriés durée historique un peu courte pour des évènements de très faible fréquence 11

12 Approches en TGN (Tempêtes) 23 Les données Celles des compagnies Des données détaillées au niveau du sinistre individuel - Nature des garanties sinistrées Date du sinistre Catégorie du risque Adresse Montant des sinistres Mais certaines réserves des historiques limités des portefeuilles oubliés Sin Portefeuille incomplet complet Approches en TGN (Tempêtes) 24 Les données Celles des compagnies Les évènements majeurs réassurés dans le passé Année Année évémt k F évémt k F évémt k F 12/14 fév /5 août /13 fév /20 août /13 nov évémt k F 1974 évémt k F 5/7 fév /13 fév évémt k F évémt k F évémt k F évémt k F évémt k F 1 14/16 jan no/2 dé 13/15 nov /13 jan /12 déc /16 déc /22 mar /14 déc /29 déc A partir des données des cessions en réassurance ou celles des réassureurs, il est possible de connaître les évènements majeurs passés sur une période plus longue. Il est possible de remonter sur plus de 40 ans. Année évémt k F évémt k F évémt k F évémt k F évémt k F 12/14 jul j/1 fév /9 fév /8 nov /20 jul /13 jul /27 jul /6 août /20 août /24 nov /28 nov Année évémt k F évémt k F évémt k F évémt k F évémt k F 4/6 jul /30 jan /8 jul /24 jan /27 fév /2 fév /10 oct /13 fév /6 jul /25 fév /16 oct /25 jul /24 jul /25 mar /3 août /9 août /5 août /17 août /19 août /16 sep Année évémt k F évémt k F évémt k F évémt k F évémt k F 25/27 jan poids neig /5 fév /28 fév poids neig Mais certaines réserves En fait, les incertitudes majeures viennent de la difficulté d actualiser proprement ces valeurs, alors que l on ne sait plus exactement à quelles expositions elles correspondaient. Par ailleurs, nous ne disposons que des sinistres majeurs, sans information sur les charges totales. Les résultats ne portent que sur les données d une compagnie. Année évémt k F évémt k F 12

13 Approches en TGN (Tempêtes) Les traitements et les résultats Qui dit utilisation de données historique dit actualisation Il faut êtreenmesure de travailler sur des charges homogènes avec les conditions actuelles Valeur des réparations Valeur du portefeuille Diffusion des garanties dans le temps. 25 Selon les hypothèses retenues les résultats peuvent varier sensiblement. Les résultats dépendent de choix sur les sinistres extrêmes. Dans notre cas, les seules tempêtes de 1999 représentent plus de 30% des coûts. Selon la période estimée de retour (50, 75, 100 ans), les résultats diffèrent fortement. Approches en TGN (Tempêtes) La tarification Quelles segmentations? Tous les risques ne présentent pas la même exposition 26 13

14 Approches en TGN (Tempêtes) 27 Quels impacts géographiques? La carte des vents moyens montre des différences sur le territoire La tarification La carte des sensibilités de la fréquence des sinistres montre des différences significatives Approches en TGN (Tempêtes) Les traitements et les résultats 28 Fonctions de distribution des sinistres Masse des petits sinistres? Certaines solutions paramétriques sont proposées pour contourner ces difficultés 14

15 29 Les modèles paramétriques Les principes généraux Quelques résultats La prime pure moyenne 2 C Les modèles paramétriques Dispersion annuelle de charge 30? Cie C Modèle Gross Cie Influence géographique Référence Assureurs

16 31 Les modèles paramétriques Pourquoi de tels écarts? Le catalogue des aléas Certains modèles prétendent utiliser un catalogue de évènements pour les tempêtes en France. Chaque évènement se caractérise par : Une trajectoire Des vitesses du vent en chaque point Une fréquence de survenance de l évènement 1/ ans pour les moins fréquents Côté observation, en faisant de très gros efforts, on peut espérer récupérer des historiques sur 40 ans avec une quinzaine d évènements en moyenne par an. Il faut donc être créatif pour passer de 600 observations à évènements. Les modèles paramétriques 32 Pourquoi de tels écarts? La fonction d endommagement Il faut être obligé de le faire, pour accepter l ajustement!!! 16

17 33 Les modèles paramétriques Pourquoi de tels écarts? La fonction d endommagement En fait, aucun de nos dossiers sinistres ne mentionne la vitesse du vent ou le taux d endommagement. Pour les approcher, il est indispensable de passer pardestraitementsplusoumoinsprécis. Avec la carte ci contre, qui présente les taux d endommagement des forêts, on constate le degré de précision avec lequel il faudrait travailler. Difficilement envisageable. Aujourd hui, nous sommes loin de maîtriser le sujet. 34 Rapprochements Assurance et Météo Indicateur météorologique Sélection d une centaine de stations réparties sur le territoire et épousant assez bien les zones de plus forte urbanisation. Relevés quotidiens des vitesses moyennes et rafales, par station. Relevés quotidiens depuis 1973, pour conserver un nombre suffisant de stations. 17

18 Rapprochements Assurance et Météo Indicateur météorologique Intensité vent à une station Comparaison entre vitesse de la rafale et le décile 99 pour la station. I s = Max [ 0 ; (V r V 99 )² ] (pour exemple) 35 Pondération de la station Chaque station est pondérée pour tenir compte de son exposition relative. Chaque territoire (ou département) est rattaché à la station la plus proche. Intensité tempête (l événement) On cumule les intensités pondérées, pour chaque jour. Ainsi l intensité tempête dépend de l intensité de chaque station pondérée de son exposition. I T = I s. P s Possibilité de regrouper certaines journées Un même événement peut s étaler sur plusieurs jours, il faut pouvoir regrouper ces journées pour en tenir compte. Rapprochements Assurance et Météo Indicateur météorologique Intensité Tempête Comparaison selon le seuil retenu pour chaque station (95% ou 99%) 36 Ce type d indice permet de dégager certains évènements marquants et de restituer une hiérarchie entre eux. Il permet également d éliminer toutes les journées sans intérêt. 250 évènements / journées On retrouve effectivement de nombreux évènements référencés chez les assureurs. Par contre, les résultats sont sensibles au seuil retenu. Les classements changent. Il faut donc pouvoir optimiser les choix. On constate le caractère exceptionnel de Lothar en

19 Rapprochements Assurance et Météo Données assurance Les sinistres Nous disposons de plusieurs éléments pour mesurer la sinistralité : Les coûts des sinistres Les nombres de sinistres Les fréquences des sinistres Si l objet est bien de comparer une intensité tempête avec une charge de sinistres, les coûts peuvent présenter des instabilités préjudiciables aux comparaisons. Le paramètre le plus robuste est constitué par la fréquence qui tient compte de l exposition. 37 Regroupements des journées Suite à un événement, la déclaration des sinistres par les assurés peut s étaler sur plusieurs jours. Dans les faits, il n est pas rare qu il faille utiliser une période de 2à3jourspour correspondre à une même tempête. Relations vitesse du vent et sinistres Il peut être alors intéressant d étudierlesrésultatspourdiversévènements. Nombre de sinistres Lothar 25/ Fréquences Coûts Pour chaque événement, on peut présenter l impact météorologique, le nombre de sinistres observés, la fréquence de sinistres et les coûts moyens. Legraphiquelemieuxcorrélés est celui relatif à la vitesse du vent et la fréquence des sinistres. Celui sur les nombres dépend de notre plus ou moins grande part de marché ou du niveau d urbanisation. Celui sur les coûts moyens est trop dépendant d un sinistre important sur de petits nombres de sinistres. 19

20 Relations vitesse du vent et sinistres 39 Corrélations Comme nous l avons constaté, toutes les stations ne présentent pas la même exposition au vent. Ces cartes, surtout celle relative à la tempête Lothar, montrent également que pour des vitesses de vent relativement identiques, les fréquences de sinistres peuvent être assez différentes. Il semble, que pour des vents d intensités comparables, on observe des fréquences supérieures dans les départements de l est. Au delà des effets purement météorologiques, y aurait il une influence régionale (modes de construction, comportements) sur les fréquences des dommages? Pourquoi de tels écarts? Rapprochements Assurance et Météo Comparaisons La fonction d endommagement 40 Lorsque l on essaie de comparer un indicateur tempête basé sur les vitesses de vent pondérées par le territoire touché avec les sinistres enregistrés, les résultats ne sont pas évidents. 20

21 Rapprochements Assurance et Météo Région parisienne Pour la région parisienne, nous disposons d une dizaine de stations. Mais nous ne disposons pas des mêmes historiques pour toutes les stations CORMEILLES BEAUVAIS CREIL (F AF B ) TRAPPES VILLACOUBLAY PARIS ORLY LE BOURGE T ME LUN PARIS MONTS OURIS PARIS AEROPORT CHAR Médiane C entile 90 C entile 99 C entile 99,9 Malgré la relative proximité des stations, nous enregistrons des résultats assez différents selon les cas, avec des différences sensibles. Il faut sûrement travailler à un niveau plus fin pour améliorer les résultats 42 Synthèse Lesdonnéesdesassureurs De nombreuses sources riches mais incomplètes. Des périmètres variés. Des difficultés d exploitation. Les données météorologiques Des historiquesaccessiblesplus anciens (40/60 ans), indépendants des évolutionsde portefeuilles. Des maillages de relevés assez lâches. Des difficultés de détermination des paramètres (catalogue des aléas). Rapprochements Des résultats contrastés Plutôt encourageants pour les évènements extrêmes Moins pertinents sur les risques individuels Des chantiers à poursuivre avec des approches rigoureuses Adapter les travaux aux données disponibles Eviter les travaux douteux (fonctions d endommagement) 21

22 43 Régime Cat Nat Solvabilité Une couverture très efficace pour limiter l exposition Les couvertures de réassurance proposées par la CCR avec la garantie de l Etat constituent un moyen de protection très efficace. Il permet à chaque assureur de connaître son exposition maximale annuelle pour l ensemble des garanties prises en charge par le régime. Pour une Cie avec 1,12 Mds de primes dont 120 M en Cat Nat (8,5% du marché), l exposition maximale nette annuelle est de 120 M. Au brut, sur un événement majeur de 10 Mds au niveau du marché, la charge serait de 850 M. 44 Régime Cat Nat Tarification Tarif imposé par la Loi pour l ensemble des garanties La question ne se pose pas pour les assureurs. La loi impose un taux unique appliqué aux primes dommages. Une évolution est en projet pour différencier le taux de prime en fonction de l exposition, pour un nombre très limité de risques. Des difficultés de mise en application sont à prévoir, dans la mesure où, pour l instant, iln existe pas une cartographie complète et homogène sur l ensemble du territoire avec un niveau de finesse suffisant pour appliquer des discriminations pertinentes. 22

23 45 Régime Cat Nat Inondation En principe simple, on peut positionner les risques sur des cartes d aléas. 46 Régime Cat Nat Inondation Mais en pratique, on rencontre certaines difficultés : Adressage des risques dans nos bases (quels risques, multi sites, ) Toutes les adresses ne sont pas normalisées Adresse du souscripteur / Adresse du risque Multi sites regroupés Géocodage encore imparfait Selon l outil, le même risque n est pas localisé au même endroit. Actuellement, sur un portefeuille > 2,5 M de contrats, moins de 60% placés au n de la rue. Encore un taux d échec important sur le positionnement précis des risques 23

24 47 Régime Cat Nat Inondation A peine 1/3 des sinistres inondation en zones inondables. De nombreux sinistres probablement dus aux ruissellements urbains. Des cours d eau ne disposant pas de cartographie de leurs zones inondables. Encore un taux d échec important sur la qualification de l exposition 48 Régime Cat Nat Inondation Des cartographies présentant essentiellement des scénarios rares (PHEC, crues centennales du PPRI) La probabilité de nouveau sinistre est elle la même pour ces 3 risques sinistrés en 2001? Une discrimination insuffisante de certaines zones 24

25 49 Régime Cat Nat Inondation De nombreuses sources d imprécisions / d erreurs : La réduction d un risque à un point, dans une zone d aléa différente de celle où est situé le bâtiment Une descente d échelle acrobatique du 1/25 000ème des AZI au 1/5 000ème du cadastre De possibles problèmes de calage/projection entre cartographies Des risques à cheval sur plusieurs zones Régime Cat Nat Inondation Des indicateurs sur la base des communes. Cela n empêche pas de mener certains travaux 50 Reconnaissances CatNat Fréquences Coûts On peut imaginer restituer des résultats plus adaptés à certains besoins de quantification 25

26 51 Régime Cat Nat Inondation Cela n empêche pas de mener certains travaux Exemple de retour d expérience Analyse d évènements récents Participations d assureurs volontaires (mais représentant une part significative des risques assurés). Croisements avec les données territoriales (observations ou paramétriques) Permettre de valider certaines solutions proposées pour évaluer les impacts des inondations et des moyens de protection. Code INSEE Nom de la commune EVENEMENT DE DECEMBRE 2003 (SUD EST) Nombre de professionnels impactés Charge moyenne indemnisée pour les professionnels Proportion d'entreprises dans l'azi Période de retour de la crue Prix moyen du terrain constructible ( /m2) Annonay % 7 à 15 ans Viviers % 7 à 15 ans Rive de Gier % 30 à 70 ans L'Arbresle % 7 à 15 ans Châtillon % 15 à 30 ans Givors % 30 à 70 ans Lozanne % 15 à 30 ans Orange % 15 à 30 ans Régime Cat Nat Synthèse Les données des assureurs Mêmes problèmes que pour les TGN + problème de géo localisation précise des risques (inondation, subsidence) Les cartes d aléas Une couverture incomplète Une manque d harmonie et de degré de finesse des restitutions Impacts des aménagements? Déjà de nombreuses utilisations, mais des progrès attendus Qualité d adressage Qualité des outils Qualité et couverture des cartes Discussions sur les degrés de précision attendus (décennal vs cinq centennal) Quel périmètre couvert? Plus de difficultés sur les garanties à moindre fréquence (tremblement de terre, volcans, avalanches,.) 26

27 Synthèse 53 Oublions l idée d une «Big Data» Des informations riches, variées, mais incomplètes, difficiles à manipuler. Des contraintes règlementaires (CNIL) ou concurrentielles. Imaginons des solutions pragmatiques permettant de progresser Il faut sûrement définir des axes plus précis de recherches. Travailler en plus petits comités sur des thèmes spécifiques communs. Etudier les besoins en informations futures. Etre en mesure de restituer des résultats digestes et validés par les divers partenaires. Mais, suite au débat. 54 Merci pour votre attention 27