La donnée, plus exactement son analyse par la BI et le ML transforme toutes les entreprises et s’impose comme un incontournable levier d’innovation dans tous les secteurs, y compris bien sûr celui de l’assurance.

Le secteur de l’assurance a beaucoup à gagner des données et de l’analytique, pour améliorer son efficacité commerciale et opérationnelle, à l’heure où les assureurs doivent anticiper les nouvelles tendances, et prendre en compte de nouveaux risques émergents et gérer les interactions en temps réel. Si tant est que la donnée soit utilisée de façon transparente et appropriée !

Nouveaux types de risque : comment y faire face ?

Les nouveaux risques émergents, comme le dérèglement climatique, l’inflation sociale ou le risque cyber, impactent forcément la façon dont les assureurs mènent leurs activités et prennent leurs décisions. Dans ce contexte, ils ne peuvent plus espérer rester efficaces et pertinents dans leur activité assurantielle en utilisant les données de façon « traditionnelle », c’est-à-dire en s’appuyant sur les événements passés pour déterminer les niveaux de risque futurs. De plus, de nouvelles données apparaissent, comme les données comportementales ou la géolocalisation, qui ouvrent les perspectives pour améliorer les processus de gestion des risques par les assureurs.

S’aligner sur le temps réel

Pour s’adapter aux nouvelles pratiques commerciales et aux nouveaux comportements, il devient indispensable de savoir utiliser les données et les informations en temps réel pour orienter les décisions de souscription. Cette dynamique des assureurs se heurte toutefois à une limite, celle de leurs systèmes informatiques qui peinent à modéliser les données issues d’environnements rigides et silotés, à mobiliser les modèles analytiques en temps réel, et à faire évoluer les modèles au même rythme que les changements systémiques.

Cela aboutit à une situation dans laquelle les modèles ne reflètent pas correctement la réalité. Il existe toutefois trois bonnes pratiques à mettre en place par les assureurs pour améliorer la chaîne d’alimentation des données : affiner et enrichir les données grâce à divers systèmes de collecte ; exploiter les données au cœur des processus de gestion d’assurance ; et traiter les données de façon analytique et transparente.

Comprendre l’intérêt stratégique des données

L’analyse des données permet aux assureurs de créer des modèles fiables d’évaluation des risques en temps réel, ouvrant ainsi de nouvelles possibilités de performance de souscription. Cela permet à la fois d’optimiser la tarification, d’apporter un éclairage en temps réel des décisions de souscription sur les risques complexes, et d’améliorer l’expérience client.

Les assureurs y gagnent en proactivité envers leurs assurés, en automatisation des sinistres simples et en ciblage anticipé pour les dossiers plus spécifiques. Enfin, en cours de contrat, l’analytique permet de définir et mettre en œuvre une stratégie de rétention client optimisée, de détecter les opportunités prioritaires de vente croisée et vente incitative, et d’optimiser le renouvellement.

Il faut néanmoins impérativement un changement de culture et une approche pas à pas pour réussir à déployer l’analyse des données au sein d’une entreprise et convaincre les collaborateurs de ses avantages. Il serait étonnant que le scepticisme des collaborateurs envers la valeur ajoutée de l’analytique, appliquée à des cas d’usage concrets, se maintienne face au constat de son effet positif sur la relation avec les assurés.
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Par Patrick Soulignac, Consultant Solution Principal chez Guidewire Software

 

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