Depuis une douzaine d’années, l’ampleur des sinistres provoqués par les catastrophes naturelles ne cesse de croître. Depuis 2005, les sinistres assurés ont plusieurs fois dépassé les 100 millions $.2017 restera comme l’une des années les plus coûteuses : si le montant des sinistres assurés atteint 137 milliards USD au niveau mondial, la totalité des sinistres économiques se chiffre à plus de 330 milliards USD. En 2011, les inondations en Asie ou le tsunami au Japon ont perturbé durablement les supply chains de l’industrie des semi-conducteurs et de la construction automobile. L’ouragan Maria a privé Porto Rico d’électricité pendant plusieurs mois, avec d’importantes conséquences sur le secteur pharmaceutique.

Ces événements touchent la totalité de la planète – ouragans dans les Caraïbes, aux Etats-Unis et en Asie, incendies de forêts en Californie ou inondations en Chine, tremblement de terre au Mexique, etc. La France n’a pas été épargnée, comme en témoignent les inondations actuelles – qui sont de plus en plus fréquentes et intenses en Europe. Avec l’urbanisation et l’industrialisation, ces événements touchent de plus en plus des zones développées (Floride, Japon, Mexique…) et ont donc un impact financier toujours plus important. Au-delà des sinistres constatés, les entreprises doivent tirer des enseignements de ces événements.

Partir du risque pour définir la couverture

Confrontées à des risques de plus en plus marqués, les entreprises ont tout intérêt à développer une approche scientifique des couvertures de catastrophes naturelles, d’une part pour en minimiser l’impact et d’autre part pour en optimiser la couverture. La méthode consiste à se baser sur  le risque du client pour définir une couverture optimale, en tenant compte de ses spécificités : implantations, nature des activités, délais d’approvisionnement, etc. En résumé, l’analyse permet d’avoir un aperçu global des expositions aux risques naturels des actifs de l’entreprise ainsi que celles de sa supply chain.il s’agit également de déterminer la criticité de chaque site pour prioriser les plans d’action de réduction du risque. Grâce à l’outil « global Peril Diagnostic », chaque site est analysé à travers le prisme de douze périls (vent, grêle, inondation, cyclone, foudre, tsunami, etc). Pour chacun de ces risques, le croisement des données issues de l’entreprise avec celles  de Gras Savoye Willis Towers Watson – qui détient quantité d’informations comme les historiques de sinistres et les expositions par région – permet d’évaluer précisément l’exposition de l’entreprise. Nos modèles scientifiques sont basés sur un large éventail de données – météorologie, nature des sols, sismicité, urbanisation, etc. – combinés à une approche stochastique. Chacune de ces modélisations permet d’évaluer le montant de sinistre probable pour chaque péril et pour une période de retour donnée et d’organiser le transfert de risque en conséquence.

Rationalisation et prévention

Cette analyse de l’exposition maximale est une première étape au calcul des besoins en assurance et donc, éventuellement à un rééquilibrage d’une situation de sous ou sur-assurance des risques. En poussant son raisonnement un peu plus loin, le risk manager peut également jouer sur la notion tolérance au risque(quelle perte maximale l’entreprise peut-elle supporter ?)  d’appétence au risque (doit-elle prendre le risque d’aller au maximum de la tolérance, ou au contraire se montrer plus prudente ?) pour bien définir la politique de couverture des risques.

Ces données peuvent en outre étayer des politiques de prévention et d’anticipation des sinistres.

Enfin, ces modélisations sont également utilisées pour complémenter ou diversifier les couvertures existantes, à travers des solutions non standard créées sur mesure : polices de Pertes d’Exploitation sans dommage –  dont les solutions paramétriques,  ou protections type CAT bonds.

A l’heure où chaque dépense de l’entreprise est scrutée minutieusement, une approche scientifique permet à la fois d’optimiser et de rationaliser la couverture des risques.

Source: https://www.newsassurancespro.com/

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