Category: LIFE - actuview - the international streaming platform for actuaries

Towards Interactive and Transparent Actuarial Modelling

Wed, 24 Sep 2025 14:35:26 +0000

This webinar will introduce calculang, a language for calculations. With actuarial examples like the Actuarial Playground, demos using calculang will show: - Interactive visualisation and instant feedback to explore, interpret and develop actuarial models- Modular model composition to structure and maintain models - Integration with the cloud and on-demand and communicable audit trailsThe session will conclude with reflections about applying calculang to actuarial problems today, and its wider scope to aid harmonization and transparency in models

LifeCover 2050: For the Future of Life

Fri, 08 Aug 2025 09:25:15 +0000

In a world of accelerating risk from climate crises and pandemics to cyber threats and AI disruptions, protection must evolve. LifeCover 2050 is a bold new vision for insurance: intelligent, adaptive, and inclusive. Designed by actuaries and powered by ethical AI, it uses real-time data to personalize coverage and reward positive behaviors like staying active or reducing carbon impact. But it’s not just about the individual. LifeCover 2050 stands for data dignity and global inclusivity. Users have full transparency and control over their personal data, safeguarded by robust encryption and consent-first systems. Meanwhile, the platform adapts to people across the globe — whether you’re a farmer in Nigeria, a retiree in Japan, or a freelancer in Brazil adjusting to local risks, languages, and economic realities. This is not surveillance. This is smart, ethical, and human-first protection. LifeCover 2050 isn’t just built for today it’s designed for the future of life.

How Actuaries Can Contribute to a Better Society

Fri, 08 Aug 2025 08:40:38 +0000

Ruyu CuiFunde Sino Life Insurance Company LimitedAs professional actuaries, we possess not only sharp data analysis skills but also exceptional communication and coordination abilities, in-depth economic analysis expertise, and a commitment to continuous learning. These competencies enable us to add significant value across various works. Modern actuaries should transcend the traditional boundaries of the insurance industry and actively participate in societal progress to maximize our professional value.

Healthy Life Expectancy

Fri, 08 Aug 2025 08:21:15 +0000

What I’m most passionate about as an actuary, is bridging the gap between life expectancy and healthy life expectancy. The average life expectancy is over 80 years, but the healthy life expectancy is in the 70s in Japan 2023. So, that means, on average, a lot of people spend about 10 years in poor health at the end of their lives. I would like to ask all actuaries around the world. How can we bridge this huge gap? And how can we create a world of well-being society? I believe actuaries have a unique and powerful role to play. If actuaries around the world unite to analyze, quantify, and truly understand health, we can help shape a future where more people live longer, healthier, and more fulfilling lives!

Can epigenetics predict your future?

Fri, 08 Aug 2025 07:51:56 +0000

Gene expression refers to how often or when proteins are created from the instructions within your genes. While genetic changes can alter which protein is made, epigenetic changes affect gene expression to turn genes “on” and “off.” The epigenome is a collection of chemical compounds that rest on or attach to your DNA. This is what the prefix “epi” refers to – it means “above” in Greek. The epigenome makes sure cells only see the part of the blueprint they need, essentially “activating” or “deactivating” genes. By obtaining epigenetic information from a non-invasive saliva sample, an insurer can attain information about an insureds’ current health and wellness statuses, resulting from their environment and behavior (for example diet, exercise, alcohol, tobacco, and drug use), with more precision than conventional paramedical testing methods. The use of epigenetic testing in life insurance underwriting can provide accurate information about insureds’ current and varying health and wellness statuses, while steering clear from the perceived unfairness of unchangeable genetic information. It can also contribute to accurate risk classification, an alignment of interests between insureds and insurers while upholding the essential regulatory norms of information symmetry and transparency.

Actuary Man: How Actuaries are Improving Society

Thu, 07 Aug 2025 14:48:54 +0000

The media seems to be obsessed with superheroes nowadays. There seems to be a new superhero movie coming out every week. Well, to me, superheroes aren’t the people that are wearing flashy tights and play make pretend in front of a greenscreen for 2 hours. Superheroes are the people that are working day in and day out to make society a better place for everyone. In this video I attempt to look at the ways that Actuaries are using their unique skillset to make society a better place for everyone. Using humour and simple terminology I want to ensure that the everybody that watches the video, whether they are an Actuary or not, can understand what is going on; and hopefully be motivated to want to know more about Actuaries and what they’re doing in order to promote greater inter-professional collaboration and maximise beneficial outcomes for the wider society.

GPU’s for Actuarial Modeling, Hype or Hyper-drive?

Mon, 04 Aug 2025 11:14:08 +0000

In this presentation, attendees will investigate if GPU technology is all hype or if it will be bringing the actuarial modeling space into hyperdrive. Learn about the history of actuarial computing, why GPUs make sense for actuarial computations, what are the challenges and benefits of GPU’s and if GPUs truly are the answer, what are the options available for insurers.

Scénarios ORSA climatiques en assurance vie, comment capitaliser sur les stress tests ACPR

Wed, 30 Jul 2025 14:29:44 +0000

La gestion des risques de durabilité, et en particulier du risque climatique, est devenu un enjeu important pour les actuaires. La révision en cours de la directive Solvabilité II va renforcer les exigences d’intégration des risques climatiques dans l’ORSA et impose la réalisation de scénarios de changement climatique à long terme en cas d’exposition importante.
Cet atelier vise à présenter une démarche pratique de mise en place de scénarios climatiques dans l’ORSA en assurance vie, en capitalisant sur les scénarios et conclusions du Stress Test Climatique ACPR de 2023.
Nous reviendrons tout d’abord sur le cadre et les hypothèses retenues par l’ACPR lors de cet exercice et en dresserons le bilan.
Nous partagerons ensuite une démarche de mise en place de scénarios climatiques permettant une première intégration de ces risques dans le processus ORSA et également de commencer à sensibiliser les différentes directions métiers et les dirigeants aux enjeux liés à ces nouveaux risques.
Durant cette présentation, Prévoir Vie nous partagera son retour d’expérience sur la première réalisation d’un scénario climatique dans les travaux ORSA 2024: difficultés rencontrées, apport de l’exercice, prochaines étapes, etc.

Machine Learning en assurance vie, application à la valeur client

Wed, 30 Jul 2025 13:46:16 +0000

Dans un monde où les données sont devenues le nouvel or, l’intégration du machine learning dans le secteur de l’assurance vie ouvre des perspectives inédites. Cet atelier, destiné aux actuaires et data scientists, propose une exploration approfondie des techniques de machine learning appliquées à l’assurance vie, en particulier sur l’amélioration de la valeur client.
La valeur client est un indicateur important mesurant la rentabilité de chaque client. Elle est calculée comme la somme des résultats futurs probables réalisés par l’assureur sur chaque contrat des clients. Elle peut ainsi être mesurée par la VIF (Value In Force) liée aux encours en stock.
Le machine learning peut intervenir tout d’abord dans le processus d’individualisation de la VIF. En effet, des méthodes de clustering peuvent être utilisées pour rassembler les contrats en groupes homogènes en termes de Valeur Client, qui sera la maille utilisée dans les modèles ALM.
La valeur client est utilisée depuis plusieurs années chez Abeille Assurances, qui souhaitait toutefois intégrer une dimension plus prospective dans son calcul. Le Machine Learning permet ici une prédiction des flux futurs (rachats, arbitrages, reversements, etc.), pouvant ainsi être intégrés dans la valeur client.

Retour d’expérience sur la migration d’un modèle de projection de cash-flows dans un langage open source

Wed, 30 Jul 2025 13:44:53 +0000

Cette présentation est un retour d'expérience sur la migration d'un modèle de projection de cash flows depuis un progiciel vers R. Cette transition constitue l’occasion d’optimiser les coûts financiers et opérationnels liés à l’utilisation des modèles tout en améliorant la gouvernance et gagnant sur la maîtrise de la maintenance.
Sur les plans financier et opérationnel, la migration permet la réduction significative des coûts. Cela comprend les coûts de licence et de cloud en comparaison aux logiciels propriétaires de la place. La flexibilité et l'efficacité du langage R (refactorisation du code) facilitent sa modularité, sa maintenance et son développement au plus près des caractéristiques des produits ainsi que des évolutions de marché et de règlementation. Les performances calculatoires et la parallélisation permettent d’optimiser l’utilisation des ressources matérielles et humaines.
Sur le plan de la maintenance, l’utilisation de R ouvre vers une communauté de développeurs au-delà du périmètre de l’entreprise et des éditeurs usuels. L’entreprise bénéficie des dernières avancées techniques (librairies) et de l’accès facilité à la connaissance. Cela est renforcé lorsque l’entreprise oriente sa stratégie IT vers les infrastructures adaptées pour R.
Enfin, la gouvernance est facilitée lors de l’utilisation d’environnements tels que GitLab qui assurent la traçabilité et l’auditabilité des modèles sous réserve de la définition de politiques de modèles en interne.

Exploiter le potentiel de la DSN au service de l’efficacité à l’aide des techniques prédictives

Wed, 30 Jul 2025 13:34:52 +0000

La révision tarifaire est l’un des mécanismes d’assurance permettant au porteur de risque de maintenir ses équilibres techniques et financiers et ainsi faire face à ses engagements auprès de ses assurés. En ce sens, le contrôle de sa bonne application est clé pour l’assureur.
La Déclaration Sociale Nominative (DSN) apporte de nombreux avantages dans la connaissance de la population assurée sur bien des aspects notamment sur les montants de cotisations et les assiettes de base associées.
Pour les assureurs en collectives, disposer et exploiter ces données ouvrent des perspectives d’amélioration de la gestion des risques, d’optimisation des processus et d’innovation dans les offres produits et services de prévention.
Une déclinaison opérationnelle de l’usage de la DSN pour le contrôle de l’application de la Révision Tarifaire est : la « reverse tarification ». Cette opération permet de reconstituer le tarif appliqué par une entreprise sur un affilié. Elle est mise en œuvre via des techniques avancées de modélisation de la donnée.

SCR de Taux dans un contexte d’inflation et de taux élevés

Wed, 30 Jul 2025 13:13:21 +0000

La révision de la formule standard a conduit à une revue du calibrage du choc de taux. Ce calibrage a été réalisé dans un contexte de taux bas pour introduire un choc sur les taux négatifs. L’intérêt se porte sur la pertinence de ce recalibrage dans le contexte actuel de taux élevés et de l’impact de l’inflation dans ce calibrage. Une réflexion globale a été menée sur les liens entre l’inflation et les taux dans le but de proposer une nouvelle formule permettant de capter la sur-inflation. Ces travaux sont complétés par un recalibrage du choc de taux en prenant en compte le niveau et la volatilité des taux nominaux et réels depuis 2022.

Risque de liquidité dans le secteur financier – Etat des lieux à la lumière des développements récents

Wed, 30 Jul 2025 13:07:48 +0000

Nous nous proposons de faire une revue générale du risque de liquidité, de la manière dont les assureurs et autres institutions financières ont pu en être affecté récemment, des évolutions qui peuvent être esquissées pour le futur et des solutions trouvées par le marché, de la réassurance au marché du refinancement, en passant par les politiques de placement des actifs et les conditions d’achat des produits d’épargne.
1. Quelle définition pour le risque de liquidité ?
2. Les caractéristiquequi rendent sa mesure et sa gestion difficiles :
•    protéiforme
•    fortement et positivement corrélé avec les situations de crise
•    pouvant affecter simultanément l’actif et le passif du bilan
3. Quelques illustrations : « bank runs flash » ; rachats massifs de contrats d’assurance-vie ; impact de la crise immobilière sur le marché des UC
4. Pistes de réflexion pour la gestion et les évolutions futures

Allocation d’actifs en vision multinormes, démarche et bonnes pratiques

Wed, 30 Jul 2025 12:51:19 +0000

La détermination de l’allocation d’actifs est un enjeu crucial pour les compagnies d’assurance. En effet, elles doivent à présent, non seulement générer des rendements suffisants pour faire face aux engagements de passif, mais aussi être gérés de manière raisonnée pour limiter les risques tout en ayant une vision réglementaire des coûts en capital.
Dans le cadre de ses travaux, le groupe de travail ALM a réfléchi aux principes et bonnes pratiques à adopter pour déterminer l’allocation d’actifs d’une compagnie d’assurance. À la suite des échanges au sein du groupe et à l’observation des pratiques du marché, une note de recommandations a été rédigée. Celle-ci reprend les objectifs, les théories sous-jacentes, des exemples d’indicateurs et propose une méthodologie pour faciliter la prise de décision sur cette problématique multinormes.
Lors de cet atelier, les membres du groupe de travail vous présenteront les principaux éléments de cette note ainsi que les difficultés qui peuvent être rencontrées lors de la déclinaison opérationnelle. Cette présentation sera suivie d’un échange afin de recueillir vos avis et pratiques ainsi que répondre à vos questions.

Inflation réglementaire et offre produit en assurance vie

Mon, 28 Jul 2025 13:59:53 +0000

Le secteur de l'assurance-vie fait face à une densification croissante des réglementations tant au niveau national qu'européen.
Product Oversight& governance (POG), Retail Investment Strategy (RIS), PRIIPS, recommandation ACPR,…. autant d’initiatives qui viennent fixer des objectifs en matière de conformité des pratiques commerciales, de transparence et de protection du consommateur. Citons également en termes de réglementation, la Loi Industrie Verte qui pourrait permettre de créer des opportunités métier.
Cependant, la multiplication de ces textes et normes entraîne une complexification croissante de leur compréhension et mise en œuvre. Entre la difficulté d'interprétation des textes, la cohabitation normes européenne / normes française, la complexité de l'intégration opérationnelle, et les défis liés à l'analyse de leurs implications, la maîtrise de ces cadres réglementaires représente désormais un investissement stratégique, essentiel pour maintenir la compétitivité et répondre aux attentes des clients.
Cet atelier a pour objectif de décrypter ces évolutions réglementaires et d'analyser leurs impacts sur l'offre produits d'épargne.
Dans une première partie, nous dresserons une cartographie des principales réglementations. Puis, nous essayerons d’identifier les conséquences pour les assureurs vie. Nous partagerons un retour d'expérience sur la mise en œuvre de ces normes et les défis qu'elles posent pour l'innovation et la compétitivité des produits proposés.

Implémentation d’une microassurance décès en collaboration avec un opérateur de téléphonie au Sénégal

Mon, 28 Jul 2025 13:48:11 +0000

Ce projet vise à proposer une méthode de déploiement de l’assurance inclusive en zone CIMA, où le marché reste peu développé. Au Sénégal, pays choisi pour l’étude, les assurances inclusives offertes sont la microassurance indicielle agricole (71%), la protection de prêt (29%) et l'assurance accident de la vie (0,3%). C’est dans cette optique, que l’étude porte sur la commercialisation d’une microassurance décès via un Opérateur de Téléphonie Mobile (OTM), en partenariat avec un Prestataire de Services Techniques (plateforme technologique de gestion et de distribution). Ce produit verse un capital en cas de décès de l'abonné ou de son proche, en contrepartie de primes payées par le portemonnaie mobile. Pour démarrer, une analyse macroéconomique de la zone CIMA et de l’assurance a révélé les limites des modèles classiques. Le succès repose sur le respect des étapes du processus de développement d’un produit de microassurance avec l’instauration de partenariats efficaces. Les résultats constatés sont bénéfiques pour l’ensemble des acteurs : meilleure couverture des populations, opportunité pour les assureurs de bénéficier de la clientèle de l’OTM, avantages économiques pour l'OTM (augmentation des revenus, une fidélisation accrue des clients et attrait de nouveaux clients). Enfin, la réalisation des tests et le déploiement progressif familiarisent les clients à l’assurance et les projections financières guident la décision de lancement ou retrait du produit.

IFRS17 et les enjeux actuariels de présentation du New Business en assurance-vie, sous contrainte comptable

Mon, 28 Jul 2025 13:35:01 +0000

Au cours de cet atelier, nous commencerons par présenter, d’une part, les exigences normatives de la norme IFRS17 en matière d’informations relatives au New Business et, d’autre part, les pratiques qui existaient et existent dans des référentiels usuels en assurance (MCEV, Solvabilité 2). Sera enfin rappeler l’environnement spécifique européen permettant de ne pas mettre en œuvre l’obligation de grouper les contrats en cohortes annuelles.
Dans un 2nd temps, les différentes façons de présenter le New business seront abordées avec leurs avantages respectifs et leurs enjeux respectifs de paramétrage et elles seront illustrées à l’aune des pratiques constatées aux niveaux français et européen, sous les contraintes comptables découlant d’IFRS17 en Europe (contrats onéreux, absence de cohortes annuelles).
La conclusion ouvrira sur les sujets connexes de i) cohérence avec Solvabilité 2 ou d’autres métriques existantes, ii) de valorisation des activités d’assurance (vie/non-vie, acquisition / dépréciation…) ou iii) de conclusion en termes de sensibilité.

Can General-Purpose Models Outperform Specifically Tailored Models? Evidence from Life Insurance Under-writing: A Case of Medical Examination Sampling

Fri, 20 Jun 2025 10:35:11 +0000

Accurate risk assessments are critical to the profitability of life insurers, with medical examina-tions playing a vital role in evaluating applicants’ health risks. While increasing medical examination coverage enhances assessment accuracy, it also increases operational costs and prolongs assessment time. A proven approach to address this issue is to use predictive models to classify applicants based on risk and focus medical examinations on high-risk applicants. This study compares two gradient-boosted tree models – the specifically tailored models and the general-purpose models – that predict risk defined as hospitalization days in a five-year period. The specifically tailored models were trained on over 400,000 contracts from 2015 to 2017, em-ploying the sliding window method to detect characteristics related to risks. In contrast, the general-purpose models were trained on data from 4 million policyholders as of 2015, suitable for various use-cases like applicant assessment and marketing. Three metrics – relative ratios in hospitalization days, health abnormality rate, and claim ratio – were used to evaluate models’ performance. Our findings suggest that the general-purpose models capture a broader represen-tation of the population due to their larger dataset and more balanced target variables. On aver-age, they perform 28% better than the specifically tailored models across the aforementioned metrics. Furthermore, the wider applicability of the general-purpose models reduces the need to train multiple models for different business scenarios, aligning with sustainability goals. There-fore, the general-purpose models outperform the specifically tailored models in medical exam-ination sampling.

Navigating Global Life and Health Insurance Demand Trends

Fri, 20 Jun 2025 10:32:12 +0000

As younger cohorts increasingly purchase insurance in the post-digital era, understanding the factors behind their life and health insurance decisions becomes crucial for the industry’s strategic positioning. This joint consumer survey by the SOA and SCOR Digital Solutions explores the behavioral factors influencing insurance purchase decisions among Gen Z and Millennials (18-42 years old). Offering a forward-looking analysis, the study utilizes a rich dataset spanning 22 markets across six continents. Utilizing both traditional economic regression and state-of-the-art machine learning models, the research provides a dual analytical perspective on emerging market behaviors and evolving purchasing trends. Beyond a comprehensive array of traditional demographic factors such as age, sex, insurance knowledge, income, etc., the report examines how these generations are embracing online platforms, wearable devices, and lifestyle factors influencing recent insurance purchase behaviors.

Referenzrechner mit LLM

Tue, 01 Jul 2025 09:44:06 +0000

Excel-Tarifrechner sind in der täglichen Aktuarpraxis allgegenwärtig – aber komplexe Formeln, verstreute VBA-Makros und eingeschränkte Teamarbeit bremsen Innovation und Wartbarkeit aus.Python bietet dank leistungsstarker Bibliotheken eine skalierbare und leicht wartbare Alternative mit klar strukturiertem Code und nahtloser Integration in moderne Workflows. In diesem Video wird gezeigt, wie man unter Einsatz eines Large-Language-Models (LLM) – hier ChatGPT – einen typischen Excel-Tarifrechner nach Python übersetzt. Dazu werden zwei unterschiedliche Ansätze vorgestellt.Dieses Repository findet sich hier im Anhang. Zudem sind die stetig aktualisierten Dateien auch auf dem DAV-Repository zu finden: https://github.com/DeutscheAktuarvereinigung/portxlpy

Insurance and the Sustainable Development Goals

Tue, 24 Jun 2025 14:15:32 +0000

Insurance and the Sustainable Development Goals. The course explores the links between insurance and the economic, social, environmental, and governance dimensions of sustainable development.

IFRS 17 Key Performance Indicators for Life Insurance Companies

Fri, 20 Jun 2025 10:38:23 +0000

...

Spatio-Temporal Extensions of the Lee−Carter and Li−Lee Models

Fri, 20 Jun 2025 10:28:14 +0000

Several stochastic mortality forecasting techniques, such as the Lee-Carter and Li-Lee models, extract a time-dependent mortality index from logarithmic mortality rates, while producing a residual noise term. These models typically forecast the index while discarding the noise. However, residuals may contain significant temporal, spatial, and spatio-temporal autocorrelation, offering valuable patterns that can be leveraged to improve forecasts. In this study, we propose a machine learning methodology to incorporate this autocorrelation into the mortality index and its forecasts. We introduce two hyperparameters: one regulates the strength of the enhancement, and the other specifies the adjustment method for the mortality index. The adjusted index can then be forecasted using traditional methods such as random walk, ARIMA, and vector autoregression, or more advanced techniques like spatial dynamic panel linear models, eigenvector spatio-temporal filters, and spatio-temporal ARIMA models. Special care is taken to ensure coherence in forecasts across multiple populations, particularly for the Li-Lee model. We apply the proposed methods to data from several countries, testing them on both the Lee-Carter and Li-Lee models. By optimizing the hyperparameters through a train-test-validation split, we compare forecasts with and without incorporating autocorrelational patterns. The results demonstrate that traditional models can be significantly improved by including this additional information. These refined forecasts offer substantial benefits for applications such as life insurance, annuities, pensions, and other areas dealing with longevity risk.

Using Milliman's Data Assets to Unlock Value for Life Science Companies

Wed, 18 Jun 2025 14:05:30 +0000

Discover how Milliman experts leverage data to help clients unlock new opportunities and drive strategic success.

Explainable Least Square Monte Carlo for Solvency Calculation in Life Insurance

Tue, 17 Jun 2025 14:29:57 +0000

The Solvency II directive mandates insurance undertakings to maintain eligible own funds covering the Solvency Capital Requirement (SCR). The SCR is defined as the Value-at-Risk of the Net Asset Value probability distribution at a 99.5\% confidence level over a one-year period. Estimating the SCR involves nested simulations, incurring prohibitive computational costs. While machine and deep learning methods exhibit accuracy, their lack of explainability limits the adoption in the highly regulated insurance sector. This paper introduces an extension of the Least Square Monte Carlo method based on recent advances in explainable deep learning. The proposed approach allows for an accurate estimation of the SCR without compromising model explainability. It allows for deriving some interesting insights into the impact of risk factors on the value of the insurance liabilities. Numerical experiments performed on two realistic insurance portfolios validate our proposal. Additionally, we illustrate that the ElasticNet regularisation can be applied to further enhance the model's performance.