Optimizing Life Insurance Solvency and Profitability in Morocco Using a Hybrid Generative and Genetic Algorithm Frameworks

Le compagnie di assicurazioni sulla vita in Marocco, e in effetti in tutto il mondo, operano sotto un costante e ad alto rischio gioco di equilibrio. Devono generare abbastanza profitto per soddisfare i propri investitori e far crescere l'attività, pur dovendo contemporaneamente accantonare abbastanza liquidità per garantire il pagamento di ogni singola richiesta che i loro assicurati potrebbero presentare tra decenni. Questa tensione non è solo una questione di contabilità; è un conflitto strutturale in cui le stesse azioni che stimolano i guadagni a breve termine, come la vendita di più polizze, possono talvolta indebolire i margini di sicurezza necessari per sopravvivere a un anno economico difficile. La sfida è resa ancora più complicata da un mondo che cambia: le economie salgono e scendono, i mercati azionari fluttuano selvaggiamente e le persone vivono più a lungo che mai. Quando le persone vivono più a lungo, l'obbligo della compagnia assicurativa di pagare loro cresce, creando una pressione a lento movimento che può silenziosamente erodere la stabilità finanziaria. Per decenni, i manager hanno cercato di navigare in questo complesso panorama utilizzando strumenti tradizionali, ma questi metodi spesso faticano a gestire la natura disordinata e imprevedibile dei dati reali, dove un piccolo cambiamento nell'economia può propagarsi attraverso l'intero sistema in modi inaspettati.

Un team di ricercatori dell'Università Hassan II di Casablanca ha proposto un nuovo modo per risolvere questo enigma combinando due potenti approcci computazionali. Hanno costruito un framework digitale che funge da sofisticato simulatore, generando migliaia di possibili scenari economici futuri — alcuni buoni, altri cattivi — per vedere come diverse strategie assicurative resisterebbero. Invece di affidarsi a una singola "migliore ipotesi" per il futuro, hanno inserito queste varie possibilità in un algoritmo evolutivo, un tipo di programma informatico ispirato alla selezione naturale. Questo programma non cerca solo una risposta perfetta; cerca un intero intervallo di compromessi intelligenti, trovando la specifica combinazione di decisioni che offre il miglior equilibrio possibile tra il fare soldi e rimanere sicuri. I ricercatori hanno testato questo sistema utilizzando dati reali del settore assicurativo marocchino, coprendo gli anni dal 2012 al 2024, un periodo che ha incluso sia una crescita costante che gravi shock economici come la pandemia globale.

I risultati della loro simulazione sono stati sorprendenti. Quando i ricercatori hanno applicato le strategie ottimizzate suggerite dal loro modello informatico ai dati storici, i risultati sono migliorati significativamente rispetto a quanto effettivamente accaduto nel passato. Il modello suggeriva che, in media, gli assicuratori avrebbero potuto aumentare la loro redditività tra il 20 e il 40 per cento, aumentando allo stesso tempo i loro coefficienti di solvibilità — la misura della loro capacità di pagare i sinistri futuri — con un margine simile. Ciò significa che, regolando quanto investire, come prezzare le proprie polizze e quanto denaro accantonare per le obbligazioni future, le compagnie potrebbero teoricamente essere sia più ricche che più sicure allo stesso tempo. Lo studio ha scoperto che il vecchio modo di fare, che spesso trattava questi obiettivi come problemi separati, stava lasciando soldi sul tavolo e rendendo le compagnie più vulnerabili di quanto necessario.

Una delle scoperte più importanti è stata l'identificazione di ciò che guida esattamente questi risultati. I ricercatori hanno scoperto che la redditività delle assicurazioni sulla vita in Marocco dipende fortemente dall'economia generale. Quando il prodotto interno lordo del paese cresce e la borsa performa bene, le compagnie assicurative guadagnano di più, principalmente perché i loro investimenti generano rendimenti più elevati. Tuttavia, la sicurezza a lungo termine della compagnia, o la sua solvibilità, è guidata da fattori del tutto diversi. La pressione più critica sulla sicurezza a lungo termine proviene dalla demografia, specificamente dal fatto che le persone vivono più a lungo. Man mano che l'aspettativa di vita aumenta, la compagnia assicurativa deve accantonare più denaro in riserva per pagare quegli anni supplementari, un fattore che è molto più influente sulla sicurezza rispetto all'inflazione a breve termine o alle oscillazioni del mercato. Questa distinzione è cruciale perché dice ai manager che non possono fare affidamento su un'economia in espansione per risolvere un problema di sicurezza a lungo termine; devono gestire attivamente le loro riserve per tenere conto della realtà di una popolazione che invecchia.

Il modello ha dimostrato il suo valore anche simulando come queste strategie ottimizzate si comporterebbero durante una crisi. I ricercatori hanno testato il sistema contro uno scenario di recessione severa, simile alla contrazione economica vista nel 2020, e hanno proiettato come il settore assicurativo si sarebbe comportato dal 2024 al 2030. Anche in queste condizioni difficili, le strategie suggerite dal modello hanno retto meglio rispetto alle performance storiche. Sebbene la redditività sia calata e i coefficienti di solvibilità siano diminuiti, come inevitabilmente accade in una fase di recessione, l'approccio ottimizzato ha mantenuto le compagnie al di sopra delle soglie minime di sicurezza richieste dai regolatori. Ciò suggerisce che il modello non trova solo il percorso migliore per i periodi buoni; crea anche un cuscinere che aiuta le compagnie a sopravvivere a quelli cattivi. La simulazione ha mostrato che accumulando riserve extra durante i periodi di crescita economica, gli assicuratori potrebbero creare un ammortizzatore che permetterebbe loro di superare una recessione senza crollare.

I ricercatori hanno anche esaminato attentamente come il loro modello informatico prende le decisioni, utilizzando un metodo che scompone esattamente quali fattori contano di più. Hanno scoperto che il modello identifica costantemente una specifica ricetta per il successo: un equilibrio preciso tra i premi incassati, i benefici per il decesso promessi, il reddito generato dagli investimenti e le accantonamenti tecnici stabiliti per il futuro. A differenza di studi precedenti che si concentravano solo sulle assicurazioni non vita o su tipi specifici di polizze, questo lavoro ha affrontato l'intero bilancio delle assicurazioni sulla vita come un sistema unico e interconnesso. Lo studio ha esplicitamente escluso l'idea che un approccio semplice e statico potesse risolvere il problema, mostrando invece che la migliore strategia cambia a seconda che l'economia sia in espansione o in contrazione. Il modello ha dimostrato che cercare di massimizzare il profitto senza considerare la sicurezza, o viceversa, porta a risultati subottimali, mentre trovare il giusto compromesso permette di raggiungere entrambi gli obiettivi simultaneamente.

Sebbene i risultati siano promettenti, i ricercatori avvertono con cautela che questi risultati derivano da una simulazione basata su dati storici. Il modello assume che le relazioni tra le variabili economiche e la performance assicurativa continueranno a mantenersi, il che potrebbe non accadere se il mercato dovesse affrontare uno shock completamente senza precedenti. Lo studio riconosce anche che il modello informatico semplifica alcune delle complesse interazioni tra i diversi tipi di rischio. Tuttavia, il lavoro fornisce uno strumento concreto e quantitativo per i dirigenti assicurativi e i regolatori. Offre un modo per visualizzare i compromessi che affrontano ogni giorno, mostrando loro esattamente quanta sicurezza potrebbero guadagnare se fossero disposti ad accettare un margine di profitto leggermente diverso, o quanto profitto potrebbero sbloccare regolando la loro strategia di investimento.

In definitiva, questa ricerca offre una nuova prospettiva su un problema molto antico. Suggerisce che la tensione tra fare soldi e rimanere sicuri non è una barriera fissa che non può essere superata, ma piuttosto un paesaggio dinamico che può essere navigato con gli strumenti giusti. Utilizzando un sistema ibrido che combina la capacità di immaginare molti futuri diversi con la potenza della ricerca evolutiva, i ricercatori hanno dimostrato che gli assicuratori sulla vita marocchini potrebbero essere più resilienti e più redditizi di quanto siano stati in passato. Lo studio non promette una soluzione magica che elimini il rischio, ma fornisce un percorso chiaro e basato sui dati per gestire quel rischio in un mondo che cambia costantemente. Per la prima volta, i manager di questo settore hanno un modo per vedere l'intero intervallo delle loro opzioni, consentendo loro di prendere decisioni che non sono solo reattive alle notizie del giorno, ma strategicamente allineate con la salute a lungo termine delle loro compagnie.