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Quelles sont les méthodes disponibles dans le logiciel ?

addactis® IBNRS® comprend une large gamme de méthodes de provionnement, depuis les plus standards telles que Chain Ladder, De Vylder, Bornhuetter-Ferguson, GLM, Bootstrap, etc. jusqu’aux méthodes les plus innovantes comme RJMCMC. Nous travaillons constamment à la mise en œuvre de nouvelles méthodes ainsi qu’à l’amélioration des méthodes actuelles. Depuis la versions 3.0, addactis® IBNRS® intègre également une véritable méthode de provisionnement claim-by-claim.

Comment puis-je importer mes données dans addactis® IBNRS® ?

Il existe plusieurs façons d’importer vos données dans notre logiciel de provisionnement : La fonctionnalité « Importation automatique Excel » permet d’importer plusieurs fichiers de données en un seul clic une fois que vous avez spécifié la structure de vos données d’entrée, le format d’importation peut alors être sauvegardé pour des utilisations ultérieures. De plus, addactis® IBNRS® est entièrement intégré à notre solution addactis® Workflow dans le but d’automatiser votre processus de provisionnement, de l’extraction des données au reporting. Mais pour des projets plus ad hoc, il est également possible de copier et coller simplement des triangles dans le module de données d’entrée.

Comment puis-je extraire les résultats addactis® IBNRS® dans un rapport destiné au conseil ?

addactis® IBNRS® inclut un outil d’exportation Excel qui crée un fichier Excel avec tous les résultats sélectionnés présents dans le fichier IBNRS.

Mais les utilisateurs peuvent également utiliser notre bibliothèque personnalisée et ADDIN pour créer leurs propres modèles de rapports qui seront toujours à jour grâce au lien direct entre addactis® IBNRS® et Microsoft Excel.

Est-il possible de suivre les modifications apportées à un projet IBNRS en particulier ?

addactis® IBNRS® est conçu pour fournir aux utilisateurs une piste d’audit trail complète et des contrôles de sécurité. Les informations concernant la date et la nature de chaque modification apportée à un projet depuis sa création peuvent être affichées et exportées à partir de la fenêtre Audit Trail. Si la session IBNRS en cours n’a pas été fermée, il est également possible de revenir à l’état précédent du projet en annulant toutes les modifications apportées depuis.

Est-il possible de regrouper ou de comparer les résultats de plusieurs secteurs d'activité dans un même projet ?

addactis® IBNRS® dispose d’un mode de consolidation qui permet à l’utilisateur de regrouper plusieurs fichiers IBNRS dans un projet selon une segmentation spécifique. Il est alors possible de rassembler les résultats ou d’entrer des données à n’importe quel niveau de GRANULARITE tout en conservant les résultats originaux dans les dossiers des projets individuels. Le mode de consolidation fournit également une vue arborescente de segmentation pour naviguer facilement entre plusieurs projets.

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Mettre l’accent sur les méthodes de provisionnement claim-by-claim

Quels sont les principaux avantages des méthodes de provisionnement claim-by-claim ? Lorsque vous utilisez des données agrégées, vous êtes confronté à de nombreux problèmes : la granularité est-elle correcte ? Les allégations d'une même cellule suivent-elles vraiment les hypothèses de l'échelle de la chaîne ? Comment appliquer la réassurance non proportionnelle ?

Lorsque vous utilisez des données regroupées, vous être confronté à de nombreux problèmes :  la granularité est-elle correcte ? Les allégations d’une même cellule suivent-elles vraiment les Chain Ladder assumptions ? Comment appliquer la réassurance non proportionnelle ? Ce sont là quelques-unes des questions qui peuvent être résolues par des méthodes de provionnement claim-by claim. De plus, la principale problématique que nous voyons dans les provisions lorsque nous essayons d’appliquer des modèles complexes est la sur-paramétrisation. Étant donné que la base des estimations provient de données rassemblées, les modèles de provisionnement plus complexes comportent beaucoup de paramètres et trop peu d’observations. Lorsque nous disposons de milliers ou de millions d’informations sur les sinistres individuels, nous disposons de beaucoup plus de données pour alimenter notre modèle et ainsi éviter les sur-ajustements et créer des paramètres plus appropriés.

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