RCA

Autore: Alessandro Santoliquido e Paolo Landi
ASSINEWS 339 – marzo 2022

A livello di mercato il settore RCA è caratterizzato da ormai molti anni da un vigoroso processo di concentrazione dell’offerta assicurativa.

A tale processo hanno contribuito diversi fattori tra i quali la ridotta marginalità del business e gli elevati requisiti di capitale resi sempre più stringenti da una legislazione fortemente orientata alla garanzia della solvibilità delle compagnie e alla tutela dei diritti degli assicurati (Solvency II e IFRS17).

In tale contesto le compagnie di assicurazione hanno potenziato le attività di risk management al fine di ottenere il migliore bilanciamento tra le esigenze di redditività e di solvibilità. L’efficacia delle attività di risk management è stata supportata dalla crescente disponibilità di dati interni ed esterni all’azienda e dall’utilizzo di software di analisi e modellizzazione statistica sempre più potenti.

In particolare, nell’ambito del business modelling, una area che presenta una significativa potenzialità di ottimizzazione è quella relativa alla stima del costo ultimo dei sinistri aperti. La disponibilità di stime credibili del costo ultimo dei sinistri a riserva, a vari livelli di disaggregazione del portafoglio sinistri, rappresenta infatti un fattore chiave per dare credibilità ai modelli di evoluzione degli scenari di solvibilità e di redditività e dei relativi stress test.

Ciò è vero in particolare nella RCA, dove la quota importante di costo dei sinistri long tail è particolarmente impattante sui modelli di cash flow e su quelli di risk adjustment.
A livello di mercato esistono algoritmi consolidati e sperimentati utilizzati per valutare il livello di convergenza a costo ultimo dei sinistri (chain ladder etc.)

Tali strumenti, in estrema sintesi, realizzano tali stime proiettando in serie temporale i risultati delle passate generazioni di sinistri su quelle attuali.
La selezione dei migliori algoritmi in funzione delle caratteristiche del portafoglio sinistri e la interpretazione e credibilità dei risultati è affidata alla esperienza e professionalità degli attuari.

Il principale fattore di debolezza dei suddetti algoritmi statistici deriva dal fatto che la proiezione numerica viene effettuata sulla sola dimensione temporale e quindi tali algoritmi non consentono una oggettiva valorizzazione degli effetti conseguenti a possibili significativi cambiamenti, avvenuti nel tempo, nel profilo medio dei sinistri.

Tali cambiamenti possono essere legati, per esempio, a variazioni nella distribuzione geografica o tipologica dei sinistri conseguenti a significative variazioni tariffarie o commerciali o anche a discontinuità nei processi e nelle strutture di gestione sinistri.

La possibile soluzione che consisterebbe nella frammentazione del portafoglio sinistri in cluster omogenei è solo in minima parte percorribile, in quanto indebolisce le stime sui singoli cluster considerati separatamente.
In tale contesto l’affiancamento delle metodologie tradizionali con modellizzazioni statistiche in grado di fornire stime del costo ultimo basate sulle caratteristiche del singolo sinistro e integrate da indicatori oggettivi di qualità delle stime consentirà di creare simulazioni di scenario con margini di errore più ridotti e oggettivamente definiti consentendo, in ultima istanza, una migliore gestione del capitale.

Oltre agli effetti in termini di risk capital non vanno sottovalutati gli effetti di tali limiti in termini di business management, in particolare vale la pena di sottolineare che la disponibilità di stime credibili e disaggregate delle riserve a costo ultimo porterà alla creazione di un unico e coerente ambiente di business modelling che consentirà:

• l’ottimizzazione dei processi di pricing RCA nell’ambito dei quali la disponibilità di stime analitiche e credibili del costo dei sinistri a riserva degli ultimi anni è determinante nella proiezione dei modelli tariffari multivariati sull’anno di applicazione della tariffa. In particolare la defini tiva ottimizzazione dei processi di pricing è possibile con l’integrazione dei modelli di stima analitica del costo ultimo delle riserve con modelli di stima dei sinistri tardivi (peraltro già sviluppati e disponibili).

• l’attivazione di processi finalizzati alla gestione ottimale della rete liquidativa attraverso il confronto tra le riserve dei liquidatori e quelle statistiche su cluster di sinistri attritional.

• La creazione di modelli di stima del cash flow di smontamento delle riserve particolarmente utili in ambito IFRS e di ottimizzazione nella gestione finanziaria.

In linea di principio la soluzione del problema della stima oggettiva e statisticamente credibile della riserva a costo ultimo di un sinistro va ricercata attraverso la creazione di modelli ottenuti da analisi multivariate condotte sull’insieme dei sinistri chiusi e in grado di quantificare le relazioni esistenti tra caratteristiche dei sinistri e il relativo costo effettivo.

Tali analisi multivariate forniscono anche indicatori oggettivi sulla qualità statistiche delle stime che possono essere efficacemente utilizzati nella stima, a livello di risk management, degli scenari e degli stress test.

In realtà, la realizzazione di tali modelli è particolarmente complessa a causa di alcuni fattori:

• il costo di un sinistro non è determinato solo dalle sue caratteristiche ma, nei fatti, cresce con il prolungarsi del suo iter liquidativo, anche a causa del progressivo esaurimento del fenomeno dei sinistri chiusi senza seguito.
Sinistri di medesime caratteristiche, ma con “durata” diversa presentano costi differenti. Tale fenomeno si riduce progressivamente con l’aumentare della qualità e quantità di dati, descrittivi dei sinistri, presenti nelle banche dati ma, in generale, resta comunque rilevante e impone la necessità di affiancare agli algoritmi stimatori del costo dei sinistri anche degli stimatori sulla probabilità di chiusura degli stessi durante l’iter liquidativo.

• Le informazioni rilevanti alla stima del costo del sinistro non sono tutte disponibili al momento della denuncia, ma crescono progressivamente nel corso dell’iter liquidativo (attivazione di accertamenti sanitari per la determinazione della % di Invalidità permanente, intervento del legale, consolidamento effettivo dei postumi, decesso etc) e quindi l’architettura della modellizzazione deve consentire la piena valorizzazione di tali fattori nel momento del loro effettivo manifestarsi.

La completa soluzione di tali complessità è stata possibile attraverso l’adozione di una architettura di modellizzazione particolarmente articolata.
Gli esempi che seguono sono dimostrativi della effettiva funzionalità di un modello di stima della riserva a costo ultimo che è stato realizzato per sinistri RCA no card lesioni.

La scelta di sviluppare una proposta di modellizzazione per tale area di sinistri è legata al fatto che essa, per caratteristiche di variabilità dei costi e scarsità dei dati, è sicuramente uno delle più complesse da gestire e quindi la sua effettiva è una garanzia di fattibilità sulle altre aree sinistri (CARD, non auto etc).

Tale modello è articolato sui risultati forniti da 108 analisi multivariate. Sia nel corso dello sviluppo dei modelli che al termine dello stesso sono stati sistematicamente effettuati backtest di verifica dei risultati sia sul campione di sinistri chiusi che su quello dei sinistri aperti.

I risultati dei backtest e delle verifiche confermano la validità dell’architettura del modello. I margini di miglioramento sono legati alla disponibilità di basi dati più numerose e dettagliate e alla ottimizzazione delle analisi multivariate (scelta delle distribuzioni e dei link) e della selezione e gestione delle variabili (interazioni reciproche, gestione offset…).

Va infine segnalato che attraverso l’elaborazione degli indicatori statistici di qualità “predittiva” è possibile arrivare effettivamente alla stima degli intervalli di confidenza delle stime finali di costo/frequenza.

I risultati della modellizzazione si articolano su due livelli:
• A livello aggregato essa fornisce: a. la valorizzazione del costo ultimo dei sinistri a riserva sia nel totale che per le dimensioni delle analisi multivariate (per anno, per zona geografica, per tipo di sinistro, per grado di lesione etc.. b. un modello temporale di smontamento delle riserve nel tempo.
• A livello disaggregato la modellizzazione fornisce la stima del costo ultimo del singolo sinistro in funzione delle sue caratteristiche, progressivamente evolute nel tempo, e della sua “anzianità” (cioè dalla distanza in mesi dalla data della sua denuncia alla data di osservazione che è il 31/12/2019).


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