« Risk Magazine », revue financière internationale de référence en matière de risques, a cette année décerné à SCOR le prix « Insurance Risk Manager of the Year » pour un logiciel propriétaire développé par le Groupe du nom de « The Economic Scenario Generator » (ESG). Ce prix a été attribué à Michel Dacorogna, Head of Group Financial Analysis and Risk Modelling de SCOR et responsable de ce projet. Les différents prix Risques récompensent l’usage des meilleures pratiques en la matière et le développement de l’innovation dans la gestion des risques sur les marchés financiers et les marchés des dérivés. 

 

L’ESG est un logiciel qui s’appuie sur les données historisées de variables jouant un rôle déterminant dans les principales zones économiques du monde en vue de fournir des scénarios économiques réalistes en matière de risques et de déterminer comment de tels risques peuvent influer sur l’actif et le passif de SCOR. Ces variables comprennent les taux d’intérêt (courbes de rendement des obligations d’Etat sans risque dont l’échéance est comprise entre 3 mois et 30 ans), les taux d’inflation, les indices boursiers, les taux de change des monnaies par rapport au dollar américain ainsi que le produit intérieur brut dans les principales zones monétaires du monde. De plus, sont couverts par l’ESG un indice de hedge funds ainsi que des indices pour les placements immobiliers et les titres adossés à des crédits hypothécaires, autant de facteurs particulièrement importants pour le portefeuille de SCOR.

 

L’application de scénarios économiques aux investissements de SCOR permet d’évaluer correctement les risques liés à une stratégie d’investissement particulière et notamment l’interdépendance de ces risques. Grâce à un modèle de Gestion actif-passif incluant des scénarios économiques, SCOR peut avoir une vue d’ensemble des risques pris et comparer différentes stratégies d’investissement en vue de trouver la plus adaptée dans un contexte de risques prédéfini.

 

Denis Kessler, Président-Directeur général de SCOR, a déclaré : « SCOR est très fier de constater que la pertinence de son approche a été reconnue par la revue « Risk Magazine » et les professionnels du secteur de la gestion des risques. Ce prix prouve que l’Enterprise Risk Management du Groupe n’est pas une simple succession de belles présentations PowerPoint, mais s’avère fructueuse en cette période difficile grâce à l’utilisation d’outils appropriés tels que l’ESG et à la prudence adoptée dans la prise de décisions. Le service de gestion des risques de SCOR, sous la responsabilité de Jean-Luc Besson, a en effet mis au point des outils et processus impressionnants permettant de faire face à la profonde crise financière ».

 

Jean-Luc Besson, Chief Risk Officer de SCOR, a quant à lui déclaré : « SCOR est très honoré d’avoir reçu ce prestigieux prix de la part d’un groupe de journalistes expérimentés et de rédacteurs en chef spécialisés dans le risque. Le groupe SCOR félicite l’équipe ESG pour cette formidable récompense. Les risques économiques sont encore très souvent sous-estimés dans notre secteur. SCOR les a analysés afin de déterminer quel impact ils pouvaient avoir sur notre bilan à la fois au niveau de l’actif et du passif, une démarche essentielle de notre gestion des risques ».

 

Outre Michel Dacorogna ont également participé au développement de l’ESG Ulrich A. Müller, Senior Risk Consultant chez SCOR à l’origine de l’élaboration du logiciel d’un point de vue mathématique, Roland Bürgi, architecte d’affaires et Senior Risk Consultant chez SCOR chargé de la conception et de la mise en œuvre de la version actuelle du logiciel, et Debora Iannuzzi, Risk Consultant qui a utilisé l’ESG pour mettre au point un produit structuré destiné à couvrir les risques de SCOR relatifs aux taux d’intérêt. Elle a joué un rôle majeur dans le développement de ce logiciel. Enfin, l’équipe informatique de SCOR Switzerland, composée d’Ake Wallin and de Friedrich Schmückle, a également apporté une importante contribution au développement de ce logiciel et à l’établissement d’une base de données.