Forbes Insights – L’approximation GPS ne suffit plus

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Forbes insights publie un petit rapport sur l’utilisation de la donnée géographique en assurance pour tordre le cou au dicton « close enough is good enough » et affirmer que désormais, l’approximation GPS ne suffit plus!

Etude

Les données géographiques sont utilisées par les assureurs, au même titre qu’un ensemble d’autres données pour estimer les risques et tarifer les produits.  Il apparaît que la plupart du temps, c’est une approximation GPS (ville, quartier, code postal, etc.) qui est utilisé à défaut d’information plus précise. La plupart du temps, l’écart entre la localisation réelle et celle estimée est insignifiant. Toutefois, lorsque ce n’est pas le cas, cela peut avoir un impact important.

Une étude menée par Perr&Knight pour Pitney Bowes (Note: à première vue, je ne trouve pas l’étude d’origine sur internet) s’intéresse justement à cet écart. Il apparaît qu’environ 5% des contrats habitation et près de 10% des contrats automobiles sont mal tarifés car mal estimé pour cause d’approximation GPS ou géographique.

Dans quel but améliorer les données géographiques?

La tentation serait de penser que, du fait de la loi des grands nombres, les contrats sous-tarifés et ceux sur-tarifés viennent s’annuler.

Toutefois, ce n’est pas un jeu à somme nulle! En effet, lorsqu’un contrat est sur-tarifé (et donc a priori plutôt rentable), il est probable qu’un concurrent puisse venir nous le prendre. Autrement dit, les contrats qui seront réellement souscrits seront ceux pour lesquels le prix est sous-tarifé, et il est probable d’avoir une sur-représentation de ce type de contrats. Ainsi, la rentabilité globale du portefeuille en sera affectée. C’est le principe même de l’anti-sélection. Plus le temps passera, plus le portefeuille contiendra (en proportion) de risques sous-évalués.

Analyse des résultats

MRH

L’étude a recalculé l’écart de prime que représente l’utilisation de la donnée précise de localisation géographique par rapport à la donnée prise en compte par un assureur. Il s’agit de contrat en Floride, et c’est la distance de la côte qui a été jugée pertinente dans ce cas.

Deux informations:

  • 5,7% des primes étaient mal tarifées, soit 3,8% sous tarifées et 1,9% sur-tarifées
  • Les corrections apportées allaient de +86% (2800$) à -46% (2100$)

Auto:

Le même exercice est effectué en corrigeant la localisation du lieu de parking principal du véhicule.

  • 10% des primes ont subi une correction, moitié à la hausse, moitié à la baisse.
  • Au global, le recalcul diminue légèrement la prime moyenne (Note: sur un marché compétitif, ce type d’information peut avoir un véritable impact pour l’acquisition de nouveaux clients!)
  • Les variations allaient de -25% (710$) à +34% (601$).

approximation gps

Conclusion du rapport sur l’approximation GPS

Messages clés

Les informations à retenir sont de plusieurs natures:

  • L’approximation géographique n’est pas toujours suffisante
  • Le nombre de contrat concernés n’est pas forcément élevé, mais l’impact financier est important
  • La sous-tarification n’est pas totalement compensée par la sur-tarification
  • Le retour sur investissement peut être rapide.

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Remarques

L’impact potentiel de ce type de correction est très facile à déployer. En effet, il ne vient pas nécessairement remettre en cause les modèles de tarification, il vient juste corriger les données utilisées par ces modèles.

Cela soulève plusieurs éléments notables:

  • On ne le dira jamais assez, la qualité des données à un coût, certes, mais c’est un investissement rentable!
  • Dans un marché concurrentiel avec des marges réduites, toute niche est à exploiter, surtout lorsqu’elle permet à la fois de mieux gérer son portefeuille et d’augmenter les ventes.
  • Des traqueurs GPS sont désormais intégrés dans les smartphones et la précision a été considérablement améliorée. De plus, des bases de cartographies sont légion (à commencer par Google ou Open Street map). Il devient par conséquent anachronique de ne pas exploiter correctement cette information.

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