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Analyses prédictives et fausses déclarations quant à l’IMC

2020/09/15

Le marché américain de l’assurance vie évolue rapidement vers l’automatisation et une affectation plus judicieuse des ressources afin d’offrir une meilleure expérience aux titulaires et aux émetteurs de polices. De nombreux assureurs mettent en œuvre diverses approches de sélection des risques accélérée de façon à ce qu’un sous-ensemble de propositions pour des produits exigeant typiquement une sélection des risques complète soit exempté d’examens médicaux et de tests de laboratoire.

Sans examen médical ni vérification des renseignements fournis, les proposants savent que leur déclaration ne fera pas l’objet d’une vérification. Ainsi, ils peuvent facilement faire une fausse déclaration à l’égard de leur état de santé et se retrouver dans une meilleure catégorie à l’issue de la sélection des risques. L’indice de masse corporelle (IMC) est un indicateur important de la catégorie de risque et constitue – après l’omission de déclarer l’usage du tabac – la deuxième source de fausse déclaration la plus préoccupante dans le cadre d’une sélection des risques accélérée. Il y a fausse déclaration quant à l’IMC lorsque l’IMC qui serait mesuré par un professionnel de la santé diffère de l’IMC déclaré par le proposant lui-même, qui sous-estime habituellement son IMC dans ses déclarations. Dans le cas des programmes exigeant une sélection des risques complète, les études confirment qu’il y a fausse déclaration quant à l’IMC dans au moins 20 % des propositions. Comme ce taux risque d’être plus élevé pour les programmes à sélection des risques accélérée, il y aura une incidence notable sur le risque de mortalité.

Cet article de Munich Re É.-U. (vie) résume l’incidence accrue des fausses déclarations quant à l’IMC sur la mortalité, l’approche de Munich Re en matière de modélisation des fausses déclarations et la façon dont ces modèles peuvent être utilisés pour mieux gérer le risque de mortalité dans le cadre des programmes de sélection des risques accélérée.

Veuillez noter que cet article est disponible en anglais seulement.
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Malika Shahwarat
Scientifique des données
Analytiques intégrées