Comment transformer le secteur de l'assurance en utilisant la data de manière transparente ?
Les assureurs ne peuvent plus se contenter de répondre à la demande, et doivent anticiper les nouvelles tendances, notamment en matière de risques émergents et d'interactions en temps réel.
Risques émergents
Dérèglement climatique, inflation sociale, risque cyber sont autant de transformations systémiques qui impactent l'activité des assureurs et leurs prises de décisions. Dans ce contexte, la méthode "traditionnelle" d'utilisation des données par les assureurs, qui utilise les événements passés pour déterminer les niveaux de risque futurs, atteint sa limite et se révèle moins efficace et pertinente qu'auparavant. En outre, l’apparition de nouvelles données (notamment comportementales sur le web, mais également par la géolocalisation, etc.) offre des opportunités d’amélioration des processus de gestion de ces risques par les assureurs.
Impératif de temps réel
Avec l’évolution des comportements et les nouvelles pratiques commerciales, les assureurs qui prennent les meilleures décisions aujourd'hui sont ceux qui utilisent des données et des informations en temps réel pour orienter les décisions de souscription. Or, les systèmes informatiques actuellement utilisés par de nombreux assureurs ne permettent pas :
- d’alimenter la modélisation par des données issues d’environnements rigides et silotés,
- d’interroger en temps réel les modèles analytiques, dans le contexte des transactions métier,
- de superviser et faire évoluer rapidement les modèles, dans un monde en constant bouleversement.
En conséquence, les modèles sont incapables de refléter la réalité du terrain au moment où ils sont utilisés. Les assureurs ont tout à gagner à faire mettre en place une chaîne d'alimentation des données conçue autour de trois principes clés :
- raffinage et l’enrichissement des données à partir d’une multitude de systèmes de collecte
- exploitation des données au cœur des processus de gestion d'assurance
- traitement analytique apprenant et transparent.
Un atout stratégique considérable
Grâce à l'analyse des données, les assureurs peuvent créer des modèles fiables pour évaluer les risques en temps réel, ouvrant de nouvelles possibilités de performance de souscription. Cela permet à la fois une optimisation de la tarification, un éclairage en temps réel des décisions de souscription sur les risques complexes, et une amélioration de l’expérience client.
Les assureurs peuvent également se montrer plus proactifs envers leurs assurés subissant un dommage, automatiser les sinistres simples et cibler au plus tôt les dossiers nécessitant un traitement spécifique. 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.
Toutefois, pour déployer l'analyse des données à l'échelle de l'entreprise et convaincre les collaborateurs de ses avantages, il est nécessaire de mettre en place un changement de culture et une approche pas à pas. En constatant la valeur ajoutée de l’analytique appliquée à des cas d’usage concrets, le scepticisme des collaborateurs devrait laisser place à des retours positifs sur l’amélioration de la relation avec les assurés.