Par Anna Nesvijeskaia, consultante et doctorante à l’Ecole des Arts et Métiers.

Assurance

Le cœur de métier de l’assurance consiste à comprendre et évaluer le risque, ainsi qu’à générer les souscriptions. Ce métier nécessite par définition un apport massif de données et d’indicateurs, afin de satisfaire trois orientations stratégiques :

  • la maîtrise du risque,
  • l’optimisation de l’allocation du capital ainsi que,
  • le développement d’une relation client forte et durable.
  • Dans cette logique, le phénomène Big Data impacte de plein fouet le secteur grâce à des possibilités nouvelles à tous les niveaux, y compris profondément ancrés dans la définition même d’une entreprise d’assurance, quelque soit le type de produit (santé, habitation, auto,…) ou l’activité (conception de produit d’assurance, commercialisation, gestion des sinistres…).

    La construction d’un avantage compétitif en assurance semble nécessaire non seulement par rapport à la concurrence directe, mais aussi plus largement dans un environnement touché par le Big Data : les acteurs partenaires, voir le paradigme-même de la relation client-assureur évoluent et s’ajustent, et l’assureur risque de perdre du terrain sans une démarche adaptée. Par ailleurs, la naissance de nouveaux business modèles assurance perce déjà et pousse les assureurs existants à repenser leur propre portefeuille de risque.

    Les applications concrètes du Big Data dans l’assurance

    Les nouvelles sources de données disponibles, les nouvelles possibilités d’analyse et les évolutions sociétales et comportementales donnent naissance à un ensemble de nouvelles opportunités que les assureurs saisissent en développant des offres tournées vers la personnalisation des produits et de la relation avec le client. Voici les principaux exemples d’applications réelles de technologies Big Data dans l’assurance :

    La traque des événements client

    Picture1MMA s’est associé à Neolane pour cibler des campagnes de Trigger marketing cross-canal basées sur les événements provoqués par l’assuré (clics sur le site web, appels assureur, anniversaire, sinistre, changement de véhicule, naissance d’un enfant,…).
     
     

    Les risques climatiques

    Picture1Meteoprotect propose une solution de couverture financière du risque météo conçue pour compenser les pertes opérationnelles par le versement automatique d’une indemnité proportionnelle à la durée et à l’intensité de l’anomalie météo subie.
     
     

    Les comportements sur Internet

    Picture1Axa a acheté des informations à des agrégateurs pour proposer un produit ou un service à une personne en fonction de son comportement sur internet afin de tester les capacités prédictives de leur outil Big Data
     
     

    Le parcours d’un véhicule

    Picture1Les offres d’assurance auto « Pay-How-You-Drive » sont basées sur la collecte des kilomètres, la fréquence et la nature des accélérations, des freinages ou des prises de virages, la position géographique et autres, afin d’ajuster la tarification en fonction du comportement au volant

    Les déclarations frauduleuses

    Picture1Infinity effectue une analyse textuelle de l’ensemble des déclarations des sinistres auto, permettant d’identifier automatiquement des incohérences et des évolutions de l’histoire dans le temps. Elle applique un score de risque à chaque assuré et oriente les contrôle humains.

    L’analyse des sentiments

    Picture1Attensity Insurance Solution permet aux assureurs d’analyser des données issues des réseaux sociaux et des déclarations de sinistres, des emails et des centres d’appel à des fins d’optimisation de gestion des sinistres, de détection de fraude et de suivi de campagnes marketing

    La pratique sportives

    Picture1Des assureurs en Afrique du Sud récompensent les assurés qui pratiquent le sport et transmettent leurs données de santé issues de leurs podomètres ou bien cardiofréquencemètres.
     

    Le Crowd-Innovation

    Picture1202 joueurs ont participé au concours « Claim Prediction Challenge », organisé par Allstate. Le gagnant du prix a trouvé un algorithme 271% plus pertinent que celui utilisé à l’époque par l’assureur pour prédire la sinistralité, en se basant sur les caractéristiques des véhicules.
    Cet article est un extrait du livre « Tout Savoir sur les Big Data » co-écrit par des experts du Big Data français, à paraître au éditions Kawa

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