{"id":8426,"date":"2015-10-26T17:00:02","date_gmt":"2015-10-26T16:00:02","guid":{"rendered":"http:\/\/www.solucominsight.fr\/?p=8426"},"modified":"2015-10-26T17:05:46","modified_gmt":"2015-10-26T16:05:46","slug":"lassurance-a-lere-du-big-data-quelles-perspectives","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.riskinsight-wavestone.com\/en\/2015\/10\/lassurance-a-lere-du-big-data-quelles-perspectives\/","title":{"rendered":"L’Assurance \u00e0 l’\u00e8re du Big data : quelles perspectives ?"},"content":{"rendered":"

La cha\u00eene de valeur assurantielle peut \u00eatre am\u00e9lior\u00e9e en s\u2019appuyant sur les apports technologiques du Big data. Ces optimisations peuvent \u00eatre graduelles dans la rupture \u00e0 op\u00e9rer. Il est donc possible de construire des strat\u00e9gies d\u2019\u00e9volution \u00e0 diff\u00e9rents horizons allant de l\u2019optimisation du process existant \u00e0 une toute nouvelle proposition de valeur.<\/p>\n

L\u2019attente des assur\u00e9s a aussi \u00e9volu\u00e9 et il est n\u00e9cessaire de consid\u00e9rer le produit d\u2019assurance sous l\u2019angle du besoin global du client. En Sant\u00e9 par exemple, il conviendrait non seulement de r\u00e9pondre \u00e0 son attente de remboursement de frais de soins mais aussi de consid\u00e9rer le bien-\u00eatre, la nutrition, l\u2019activit\u00e9 physique et sportive, l\u2019accompagnement du vieillissement et la protection du cercle familial.<\/p>\n

Pour \u00e9largir le champ d\u2019action de l\u2019Assureur et construire de nouveaux services apportant plus de proximit\u00e9 avec les assur\u00e9s, nouer des partenariats appara\u00eet comme une solution pertinente. Solution permettant de partager les informations, les donn\u00e9es et amortir les co\u00fbts. Ce fonctionnement en partenariat est id\u00e9al afin d\u2019 int\u00e9grer des objets connect\u00e9s pour lesquels la mod\u00e9lisation, la construction et le service apr\u00e8s-vente restent \u00e0 la charge de l\u2019industriel. La domotique, les compteurs \u00e9lectriques, les objets de mesure m\u00e9dicaux ou les assistants de vie pour la d\u00e9pendance en sont autant d\u2019exemples.<\/p>\n

En allant plus loin, une nouvelle voie pourrait consister \u00e0 concevoir des produits tirant parti des nouveaux aspects prescriptifs. Il conviendrait de proposer des protocoles de pr\u00e9vention et d\u00e9marches \u00e0 suivre pour atteindre un r\u00e9sultat calcul\u00e9 et garanti par l\u2019Assureur. Ce dernier s\u2019engagerait alors \u00e0 indemniser en cas de non atteinte du r\u00e9sultat. L\u2019Assureur ne couvrirait plus un bien ou une personne, mais garantirait un r\u00e9sultat, ouvrant ainsi la possibilit\u00e9 d\u2019une assurance \u00e0 l\u2019usage. Cette voie est d\u2019ores et d\u00e9j\u00e0 initi\u00e9e pour le secteur agricole, notamment entre la start-up The Climate Corporation et le g\u00e9ant de la biotechnologie agricole Monsanto. Ce partenariat consiste \u00e0 proposer un protocole, ajust\u00e9 en fonction de nombreux param\u00e8tres, qui garantit le rendement agricole. Si le protocole n\u2019aboutit pas au r\u00e9sultat escompt\u00e9, une indemnit\u00e9 est vers\u00e9e \u00e0 l\u2019agriculteur. Cette logique prescriptive ne repose donc plus sur les donn\u00e9es historiques de sinistralit\u00e9. Elle permet ainsi \u00e0 de nouveaux acteurs comme les GAFAM ou m\u00eames des industriels de se positionner, faisant planer une v\u00e9ritable menace sur les acteurs historiques de l\u2019Assurance.<\/p>\n

 <\/p>\n

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0La cha\u00eene de valeur de l’Assurance \u00e0 l’\u00e8re du Big data<\/strong><\/p>\n

\"\"<\/figure>\n

3 fonctions de la cha\u00eene de valeur sont particuli\u00e8rement impact\u00e9es par le Big data. Le marketing et la lutte anti-fraude ont des niveaux de maturit\u00e9 plut\u00f4t \u00e9lev\u00e9s et peuvent avoir une application proche des process existants. Le Pricing est davantage en rupture par rapport au business model en place.<\/p>\n

Le marketing devient data driven<\/h2>\n

C\u00f4t\u00e9 marketing, les enjeux majeurs sont de pouvoir qualifier en temps r\u00e9el les cibles, de transformer un prospect en client ou de d\u00e9tecter, \u00e0 la moindre alerte, un risque d\u2019attrition. Pour ce faire, il faut exploiter la quantit\u00e9 de donn\u00e9es disponibles en ad\u00e9quation avec une strat\u00e9gie pertinente. Le marketing est ainsi devenu data driven, pla\u00e7ant les donn\u00e9es au c\u0153ur de sa d\u00e9marche.<\/p>\n

Alors qu\u2019un foyer sur deux r\u00e9silie son contrat habitation au moment de d\u00e9m\u00e9nager, l\u2019enjeu pour les assureurs est de pouvoir d\u00e9celer les signaux pr\u00e9curseurs de ce changement. Comment, d\u00e8s lors, d\u00e9tecter le bon signal, au bon moment\u00a0? A l\u2019\u00e8re du tout connect\u00e9, les clients s\u00e8ment des informations, parfois m\u00eame sans le savoir, cr\u00e9ant de la donn\u00e9e on-line capt\u00e9e puis collect\u00e9e par des sp\u00e9cialistes du marketing digital. En exploitant par exemple les donn\u00e9es de navigation d\u2019un client souhaitant d\u00e9m\u00e9nager, telles que les cookies et autres traces digitales (visite de sites de d\u00e9m\u00e9nagement, de travaux…), il devient possible pour un assureur de d\u00e9tecter \u00e0 temps l\u2019intention de d\u00e9m\u00e9nagement et d\u2019agir en fonction. Une offre, adapt\u00e9e aux besoins, sur la bonne temporalit\u00e9, peut alors \u00eatre propos\u00e9e au client. Le b\u00e9n\u00e9fice sera pour ce dernier une simplification de ses d\u00e9marches et dans certains cas une adaptation tarifaire. Le client est satisfait et le taux de r\u00e9tention chez l\u2019assureur am\u00e9lior\u00e9.<\/p>\n

Ces \u00e9volutions sont rendues possibles au travers d\u2019une Data Management Platform (DMP), plateforme technologique qui r\u00e9alise la convergence des donn\u00e9es internes (off-line) de l\u2019assureur aux donn\u00e9es on-line. Ainsi crois\u00e9e, la connaissance client est largement enrichie. Ces solutions permettent de mieux cibler les efforts avec une meilleure qualification des cibles et de la temporalit\u00e9 associ\u00e9e. Il est \u00e9galement possible pour les assureurs de mieux comprendre leur audience.<\/p>\n

La lutte contre la fraude ou la d\u00e9linquance<\/h2>\n

Avec environ 20% des cas de fraude qui ne sont pas d\u00e9tect\u00e9s en IARD (Incendies, Accidents et Risques Divers) et un impact \u00e9valu\u00e9 \u00e0 2,5 milliards d\u2019euros par an (soit 5 \u00e0 7 points sur le ratio sinistres\u00a0\/\u00a0primes), la lutte contre la fraude est devenue un \u00e9l\u00e9ment fondamental de la ma\u00eetrise des risques pour les assureurs. Le renforcement des \u00e9quipes est donc plus que jamais une n\u00e9cessit\u00e9 (source ALFA, Association de Lutte contre la Fraude \u00e0 l\u2019Assurance, rapport annuel 2014).<\/p>\n

La professionnalisation de la s\u00e9curit\u00e9 financi\u00e8re<\/h3>\n

Aujourd\u2019hui, la lutte contre la fraude s\u2019est professionnalis\u00e9e avec le d\u00e9ploiement d\u2019\u00e9quipes centralis\u00e9es, sp\u00e9cialis\u00e9es et dot\u00e9es d\u2019outils informatiques d\u00e9di\u00e9s, travaillant en lien avec les M\u00e9tiers. Cela permet d\u2019avoir d\u2019une vision globale, transverse, multi-m\u00e9tiers des clients et\u00a0des tiers. Les contr\u00f4les sont plus \u00e9labor\u00e9s\u00a0: blocage a priori des transactions, filtrage et scoring des clients, corr\u00e9lation d\u2019\u00e9v\u00e9nements multiples, analyses comportementales et pr\u00e9dictives, mise en \u00e9vidence de r\u00e9seaux… Toutefois, les solutions actuelles restent d\u00e9pendantes de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es, co\u00fbteuses, complexes et longues \u00e0 d\u00e9ployer.<\/p>\n

L\u2019aboutissement : une baisse de la fraude au b\u00e9n\u00e9fice du client<\/h3>\n

Le Big data apporte de nouvelles solutions permettant l\u2019agr\u00e9gation d\u2019une plus grande vari\u00e9t\u00e9 de donn\u00e9es, tout en \u00e9tant moins sensible \u00e0 leur qualit\u00e9. Cette avanc\u00e9e va dans le sens d\u2019un outil unique et adapt\u00e9 traitant l\u2019ensemble des modes de surveillance, tout en respectant la s\u00e9gr\u00e9gation n\u00e9cessaire des donn\u00e9es et traitements.<\/p>\n

Ces solutions innovantes favorisent la r\u00e9activit\u00e9 des fonctions de s\u00e9curit\u00e9 financi\u00e8re et une meilleure qualit\u00e9 de la relation client\u00a0:<\/p>\n

    \n
  • En introduisant des corr\u00e9lations nouvelles, l\u2019approche Big data permet un pilotage plus souple, plus \u00e9volutif et en temps r\u00e9el. La centralisation de la surveillance favorise la coh\u00e9sion de l\u2019ensemble des acteurs (m\u00e9tier, MOA et informatique) avec une souplesse des analyses, une r\u00e9activit\u00e9 des contr\u00f4les face \u00e0 de nouvelles menaces.<\/li>\n
  • Gr\u00e2ce \u00e0 la baisse du co\u00fbt de la fraude, un retour sur investissement est directement perceptible par la Direction G\u00e9n\u00e9rale. Une hausse des garanties et\u00a0\/\u00a0ou une baisse des cotisations redeviennent possibles, impactant positivement la relation client. L\u2019am\u00e9lioration du process par l\u2019automatisation des contr\u00f4les g\u00e9n\u00e8re une acc\u00e9l\u00e9ration des d\u00e9lais de traitement des sinistres, et une meilleure qualit\u00e9 des prestations… Ces actions ont \u00e9galement un effet dissuasif envers les fraudeurs et induisent par voie de cons\u00e9quence une meilleure qualit\u00e9 du portefeuille clients.<\/li>\n<\/ul>\n

    Pour mettre en \u0153uvre une d\u00e9marche de lutte anti-fraude, il n\u2019est plus indispensable de se lancer dans un grand projet n\u00e9cessitant une mobilisation d\u2019envergure. Profiter des solutions existantes en interne, d\u00e9velopp\u00e9es par exemple par le marketing ou l\u2019actuariat, permet de tester des dispositifs novateurs avec des r\u00e9sultats instantan\u00e9s, la condition sine qua non \u00e9tant de respecter la confidentialit\u00e9 des donn\u00e9es(autorisation unique CNIL AU-039, secret m\u00e9dical, secret bancaire).<\/p>\n

    La transformation des fonctions de pricing<\/h2>\n

    Au lieu de passer par le truchement de variables permettant d\u2019expliciter un comportement, les mod\u00e8les de tarification ont maintenant une lecture directe de ce dernier. Initialement, la tarification se basait sur les variables \u00e2ge et sexe ou couleur du v\u00e9hicule pour contourner la loi du genre, pour cat\u00e9goriser un assur\u00e9 dans un segment st\u00e9r\u00e9otyp\u00e9. D\u00e9sormais, un jeune conducteur masculin pr\u00e9c\u00e9demment suppos\u00e9 impulsif peut-\u00eatre qualifi\u00e9 en fonction de sa conduite r\u00e9elle gr\u00e2ce aux donn\u00e9es issues des boitiers connect\u00e9s (ou port embarqu\u00e9 type OBD-II). En cons\u00e9quence, les techniques qui s\u2019\u00e9taient adapt\u00e9es \u00e0 un environnement \u00e0 dimensions restreintes (nombre de cases tarifaires limit\u00e9) vont devoir s\u2019adapter pour pouvoir fournir une tarification individualis\u00e9e, fond\u00e9e sur une masse insoup\u00e7onn\u00e9e de nouvelles donn\u00e9es.<\/p>\n

    Traditionnellement, la tarification repose sur des donn\u00e9es statiques. Ces donn\u00e9es ne subissent que tr\u00e8s peu de modifications d\u2019ann\u00e9e en ann\u00e9e. La dynamique apport\u00e9e par les nouvelles donn\u00e9es, accessibles en temps r\u00e9el, oblige \u00e0 revoir ces mod\u00e8les. Le constat de l\u2019\u00e9volution du mode de vie de l\u2019assur\u00e9 pourra \u00eatre pris en compte avec, par exemple, un ajustement de la prime suivant les observations, \u00e0 une p\u00e9riodicit\u00e9 plus fr\u00e9quente qu\u2019actuellement. C\u2019est cette nouvelle dimension dynamique qui constituera le moteur de la permanence de la relation client.<\/p>\n

     <\/p>\n

     <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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