Volume 67, numéro 2, 1999

FR :

En sa qualité de président de l’Ordre des ingénieurs du Québec et de la Commission scientifique et technique sur la gestion des barrages, l’auteur est bien placé pour faire part de ses réflexions, autant sur le rôle important que joue l’ingénieur dans le domaine de la prévention des sinistres et de la réduction des pertes qui en découlent.

Il oriente cette réflexion sur trois pôles : l’analyse et la gestion des risques en génie; la responsabilité de l’ingénieur; la communication des risques.

Sur les leçons à tirer d’un drame comme celui des inondations de 1996 au Saguenay, l’auteur conclut en souhaitant une meilleure communication, une concertation à tous les niveaux, un cadre juridique clair, des mesures de prévention appropriées, le tout soutenu par des budgets en conséquence.

EN :

As President of the Order of Quebec Engineers and the Commission scientifique et technique sur la gestion des barrages, the author is well positioned to evaluate the role of his profession in the area of loss prevention and loss mitigation.

Three major points are examined: risk analysis and risk management from the standpoint of engineer; liability of engineers; and risks communication.

After having drawn the conclusions following the 1996 Saguenay flood, the author orients his recommendations on the following aspects: a better communication, a clear legal frame, some appropriate prevention measures, all of these must be consequently supported by budgets.

EN :

In the following pages, Mr. Robey introduces his subject by saying that we know the earthquake event will occur and will cause important damage, but we do not know when it will happen. Because we know its realisation, we can keep the damage to a minimum. Since we know for sure that the earthquake will happen, cushioning the economic impact and speeding recovery afterwards are just as important, and this is where the insurance industry comes in.

The author retraces the origin of protection against earthquake. He explains that the trouble with earthquake insurability is determining a scientific model, making that catastrophe event difficult to be rated and to be transferred to the reinsurance market. He is questionning what the insurance industry does after such an event and also the role il can play in loss mitigation.

FR :

Dans les pages qui suivent, M. Rabey commence par mentionner que le risque de tremblement de terre est bien connu et qu’il va se manifester de façon certaine et provoquer des dommages importants. La seule inconnue est que nous ignorons la date exacte de cette manifestation. Sachant en toute certitude qu’ils vont se produire, nous pouvons donc maintenir les dommages au minimum, en modelisant leur impact économique et les mesures subséquentes de recouvrement en toute célérité. Tel est l’objet de l’assurance.

L’auteur retrace les origines de l’assurance des tremblements de terre. Il explique que le problème de l’assurabilité de ce risque est de déterminer un modèle scientifique à la mesure d’un tel événement scientifique difficile à évaluer et à transférer au marché de la réassurance. Finalement, il s’interroge sur ce que peut faire l’industrie de l’assurance suite à la réalisation du risque de tremblement de terre et du rôle qu’elle peut jouer en minimisant les pertes.

FR :

Dans ce texte, l’auteure rappelle les principes de la Loi sur la protection des renseignements personnels dans le secteur privé les plus susceptibles d’affecter les activités des assureurs et des institutions financières. Pour ce faire, elle a fréquemment fait appel à la jurisprudence. Elle espère que ce texte pourra aider les assureurs et les institutions financières à mieux comprendre certaines de leurs obligations et à les mettre administrativement en oeuvre, sans pour autant augmenter les risques ni indisposer leurs clients.

EN :

ln her article, the author draws the principals of the law governing the protection of personal information in the private sector, particularly those which would significantly affect the financial institutions or the insurers operations. To meet such an objective, she frequently call upon to the case law. She hopes that this study could be of help to the insurers and the financial institutions to better understand any of their obligations and to concretely manage them, in order not to increase risks nor to upset against their clientele.

FR :

Tout mécanisme utilisé pour se substituer aux marchés traditionnels que constituent les produits d’assurance sont considérés comme faisant partie du domaine des marchés alternatifs. Le développement le plus significatif des marchés alternatifs se situe depuis le début des années 1980 jusqu’au début des années 1990. On ne peut valablement opter d’envisager l’accès à ces marchés sans avoir au préalable des motifs d’affaires sérieux, basés principalement sur les principes de la gestion des risques, c’est-à-dire leur identification et leur évaluation.

Cet article en décrit les principaux mécanismes, notamment l’autoassurance, les hautes franchises, les programmes à tarification rétrospective, les captives, le fronting, les programmes de protection globale des actifs et l’accès aux marchés financiers spécialisés.

EN :

The alternative market includes any mechanism used to substitute for traditional risktransfer products offered by insurers. The most significant expansion of this market were particularly brought in the early 1980s to the early 1990s. The need to participate in an alternative market program must be based on sound business reasons, primarily conducted by the risk management principles such as risks identification and evaluation.

This article is devoted to the main mechanisms including self insurance, large deductibles, retro plans, captives, fronting arrangements, corporate asset corporation plans and specialized financial markets.

FR :

Les systèmes bonus-malus, comme toutes les règles de tarification a posteriori en assurance, reposent sur deux motivations qui sont rappelées dans ce papier. D’une part, ils rendent compte d’une contagion positive observée sur les variables de risque. Ils s’imposent alors aux assureurs opérant dans un environnement concurrentiel. D’autre part, leurs effets d’incitation à la prudence en font des éléments importants d’une politique de sécurité routière. Pour conclure, cet article évoque certains problèmes soulevés par la déréglementation tarifaire.

EN :

Bonus-malus systems and experience rating schemes in insurance rest on two motivations, which are described in this paper. On one hand, they result from a positive contagion observed on risk variables. Their use is then mandatory in a competitive setting. On the other hand, they entail incentives to careful driving. As such, they are an important tool of a road safety policy. As a conclusion, this paper addresses some problems raised by rating deregulation.

FR :

Le but de cette étude est de développer un outil d’aide à la décision permettant aux enquêteurs des compagnies d’assurance d’être mieux équipés pour combattre la fraude à l’assurance. Cet outil est basé sur l’utilisation de façon systématique des indicateurs de fraude. Dans une première étape, nous proposons une procédure afin d’isoler les indicateurs les plus significatifs pour prédire la probabilité qu’un dossier soit frauduleux. Nous avons appliqué la procédure aux données recueillies de l’enquête Dionne-Belhadji (1996). Le modèle nous a permis de constater que 19 des 50 indicateurs utilisés étaient significatifs pour prédire la probabilité de fraude. Nous avons également discuté de la précision et de la capacité de détection du modèle. Cette discussion avait comme point de référence les taux de détection obtenus des enquêteurs ayant participé à l’enquête. Or, comme démontré dans Caron-Dionne (1997), il est possible que ces taux représentent une sous-estimation de la fraude.

Dans une seconde étape, nous avons préparé un logiciel qui permet d’utiliser les résultats du modèle statistique afin de calculer les probabilités de fraude des dossiers, et de décider de l’opportunité d’effectuer ou non une enquête approfondie. Ce logiciel contient l’équation mathématique et les valeurs des paramètres calculés par le modèle Probit. Comme indiqué dans le rapport, ces paramètres reflètent les données des entreprises qui ont participé à l’enquête et non nécessairement celles d’une compagnie en particulier. Il n’est pas évident que les mêmes indicateurs soient significatifs, ni même que les valeurs des coefficients soient les mêmes pour un assureur en particulier. Il est recommandé de refaire une enquête systématique à partir des dossiers de l’assureur qui veut utiliser le logiciel.

Une fois le logiciel adapté à un assureur, celui-ci peut être utilisé facilement par les enquêteurs; il s’agira d’entrer les indicateurs présents dans les dossiers. Ce logiciel calculera la probabilité de fraude du dossier et aidera l’enquêteur à décider de la pertinence d’effectuer une enquête approfondie.

Une disquette contenant le logiciel proposé est disponible auprès des auteurs. Elle peut être utilisée sur un «pc» doté du système d’exploitation Windows95/NT et d’un navigateur Web. Une procédure d’installation est également disponible.

EN :

The goal of this study is tn develop a tool to aid insurance company adjusters in their decision making and to ensure that they are better equipped to fight fraud. This tool is based on the systematic use of fraud indicators. We first propose a procedure to isolate those indicators which are most significant in predicting the probability that a claim may be fraudulent. We applied the procedure to data collected in the Dionne-Belhadji study (1996). The model allowed us to observe thar 19 of the 50 indicators used were significant in predicting the probability of fraud. Our study also discusses the model’s accuracy and detection capability. The detection rates obtained by the adjusters who participated in the study constitute the reference point of this discussion. As shown in Caron-Dionne (1997), there is the possibility that these rates underestimate the level of fraud.

Our second step was to develop a software allowing us to use the results of the statistical model to estimate the probability of fraud in files and to decide whether or not an in-depth investigation should be conducted. This software contains the mathematical equation and the parameters calculated by the Probit model. As indicated in the report, these parameters reflect the data from all the firms having participated in the study and not from any one company in particular. lt is not obvious that the same indicators would be significant or even that the coefficients would be the same for an insurer in particular. Any insurer wishing to use the software is advised to carry out a systematic study of the company’s ownfiles.

Once adapted to the insurer’s use, the software can easily be used by claims adjusters. It would then be a matter of entering the indicators present in the files. The software will calculate the probability of fraud in a file and help the adjuster to decide whether an in-depth investigation is warranted.

A floppy disk comaining the software proposed is available from the authors. lt can be used on a PC with a Windows 95/NT system and a Web navigator. Procedures for installing the software are also available from the authors.