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

As seguradoras de vida no Marrocos, e de facto em todo o mundo, operam sob um constante e de alto risco jogo de equilíbrio. Devem gerar lucro suficiente para satisfazer os seus investidores e manter o negócio em crescimento, enquanto simultaneamente retêm dinheiro suficiente para garantir que possam pagar cada um dos sinistros que os seus segurados possam vir a fazer décadas de agora. Esta tensão não é apenas uma questão de contabilidade; é um conflito estrutural onde as próprias ações que impulsionam os ganhos de curto prazo, como vender mais apólices, podem por vezes enfraquecer as margens de segurança necessárias para sobreviver a um mau ano económico. O desafio é tornado ainda mais difícil por um mundo em mudança: as economias sobem e descem, os mercados de ações flutuam violentamente e as pessoas estão a viver mais tempo do que nunca. Quando as pessoas vivem mais tempo, a obrigação da seguradora de as pagar cresce, criando uma pressão de movimento lento que pode, silenciosamente, corroer a estabilidade financeira. Durante décadas, os gestores tentaram navegar neste cenário complexo utilizando ferramentas tradicionais, mas estes métodos muitas vezes têm dificuldade em lidar com a natureza desordenada e imprevisível dos dados do mundo real, onde uma pequena mudança na economia pode repercutir-se em todo o sistema de formas inesperadas.

Uma equipa de investigadores da Universidade Hassan II de Casablanca propôs uma nova forma de resolver este enigma, combinando duas poderosas abordagens computacionais. Eles construíram uma estrutura digital que funciona como um simulador sofisticado, gerando milhares de possíveis cenários económicos futuros — alguns bons, outros maus — para ver como diferentes estratégias de seguros se manteriam. Em vez de depender de um único "palpite ideal" para o futuro, alimentaram estas variadas possibilidades com um algoritmo evolutivo, um tipo de programa de computador inspirado na seleção natural. Este programa não procura apenas uma resposta perfeita; ele procura uma gama completa de compromissos inteligentes, encontrando a mistura específica de decisões que oferece o melhor equilíbrio possível entre ganhar dinheiro e manter a segurança. Os investigadores testaram este sistema utilizando dados reais do setor de seguros marroquino, abrangendo os anos de 2012 a 2024, um período que incluiu tanto o crescimento constante como choques económicos severos, como a pandemia global.

Os resultados da sua simulação foram impressionantes. Quando os investigadores aplicaram as estratégias otimizadas sugeridas pelo seu modelo computacional aos dados históricos, os resultados melhoraram significativamente em comparação com o que realmente aconteceu no passado. O modelo sugeriu que, em média, as segadoras poderiam ter aumentado a sua rentabilidade entre 20 e 40 por cento, ao mesmo tempo que aumentavam os seus rácios de solvência — a medida da sua capacidade de pagar sinistros futuros — numa margem semelhante. Isto significa que, ao ajustarem o quanto investem, como precificam as suas apólices e quanto dinheiro reservam para obrigações futuras, as empresas poderiam, teoricamente, ser simultaneamente mais ricas e mais seguras. O estudo descobriu que a antiga forma de fazer as coisas, que frequentemente tratava estes objetivos como problemas separados, estava a deixar dinheiro sobre a mesa e a deixar as empresas mais vulneráveis do que o necessário.

Uma das descobertas mais importantes foi identificar exatamente o que impulsiona estes resultados. Os investigadores descobriram que a rentabilidade do seguro de vida no Marrocos depende fortemente da economia mais ampla. Quando o produto interno bruto do país cresce e a bolsa de valores tem um bom desempenho, as seguradoras ganham mais dinheiro, em grande parte porque os seus investimentos geram retornos mais elevados. No entanto, a segurança de longo prazo da empresa, ou a sua solvência, é impulsionada por fatores inteiramente diferentes. A pressão mais crítica sobre a segurança de longo prazo provém da demografia, especificamente do facto de as pessoas estarem a viver mais tempo. À medida que a esperança de vida aumenta, a segadora deve reter mais dinheiro em reserva para pagar esses anos extra, um fator que é muito mais influente na segurança do que a inflação de curto prazo ou as oscilações do mercado. Esta distinção é crucial porque diz aos gestores que não podem confiar num mercado em expansão para resolver um problema de segurança de longo prazo; eles devem gerir ativamente as suas reservas para contabilizar a realidade de uma população envelhecida.

O modelo também provou o seu valor ao simular como as suas estratégias otimizadas se comportariam durante uma crise. Os investigadores testaram o sistema contra um cenário de recessão severa, semelhante à contração económica vista em 2020, e projetaram como o setor de seguros se comportaria de 2024 a 2030. Mesmo nestas condições adversas, as estratégias sugeridas pelo modelo mantiveram-se melhor do que o desempenho histórico. Embora a rentabilidade tenha caído e os rácios de solvência tenham diminuído, como inevitavelmente acontece numa fase de recessão, a abordagem otimizada manteve as empresas acima dos limiares mínimos de segurança exigidos pelos reguladores. Isto sugere que o modelo não encontra apenas o melhor caminho para os bons tempos; ele também constrói um amortecedor que ajuda as empresas a sobreviver aos maus. A simulação mostrou que, ao acumular reservas extras durante períodos de crescimento económico, as segadoras poderiam criar um colchão que lhes permitiria enfrentar uma recessão sem colapsar.

Os investigadores também analisaram de perto como o seu modelo computacional tomava as suas decisões, utilizando um método que decompõe exatamente quais os fatores que mais importavam. Descobriram que o modelo identificava consistentemente uma receita específica para o sucesso: um equilíbrio preciso entre os prémios cobrados, os benefícios por morte prometidos, o rendimento gerado pelos investimentos e as provisões técnicas reservadas para o futuro. Ao contrário de estudos anteriores que se focavam apenas em seguros não vida ou tipos específicos de apólices, este trabalho abordou o balanço total do seguro de vida como um sistema único e interligado. O estudo excluiu explicitamente a ideia de que uma abordagem simples e estática poderia resolver o problema, mostrando, em vez disso, que a melhor estratégia muda dependendo de se a economia está em expansão ou em contração. O modelo demonstrou que tentar maximizar o lucro sem considerar a segurança, ou vice-versa, leva a resultados subótimos, ao passo que encontrar o compromisso certo permite que ambos os objetivos sejam atingidos simultaneamente.

Embora as conclusões sejam promissoras, os investigadores advertem cuidadosamente que estes resultados provêm de uma simulação baseada em dados históricos. O modelo assume que as relações entre as variáveis económicas e o desempenho dos seguros continuarão a ser verdadeiras, o que poderá não acontecer se o mercado enfrentar um choque completamente sem precedentes. O estudo também reconhece que o modelo computacional simplifica algumas das complexas interações entre diferentes tipos de riscos. No entanto, o trabalho fornece uma ferramenta quantitativa concreta para executivos de seguros e reguladores. Oferece uma forma de visualizar os compromissos que enfrentam todos os dias, mostrando-lhes exatamente quanta segurança podem ganhar se estiverem dispostos a aceitar uma margem de lucro ligeiramente diferente, ou quanto lucro podem desbloquear ao ajustar a sua estratégia de investimento.

Em última análise, esta investigação oferece uma nova perspetiva sobre um problema muito antigo. Sugere que a tensão entre ganhar dinheiro e manter a segurança não é uma barreira fixa que não pode ser atravessada, mas sim um cenário dinâmico que pode ser navegado com as ferramentas certas. Ao utilizar um sistema híbrido que combina a capacidade de imaginar muitos futuros diferentes com o poder da busca evolutiva, os investigadores mostraram que os seguradores de vida marroquinos poderiam ser mais resilientes e mais lucrativos do que têm sido no passado. O estudo não promete uma solução mágica que elimine o risco, mas fornece um caminho claro e baseado em dados para gerir esse risco num mundo que está em constante mudança. Pela primeira vez, os gestores deste setor têm uma forma de ver toda a gama de suas opções, permitindo-lhes tomar decisões que não são apenas reativas às notícias do dia, mas estrategicamente alinhadas com a saúde de longo prazo das suas empresas.