Plus que de se limiter à la technologie, le big data fait partie intégrante de la solution aux problèmes de longue date de l'industrie de l'assurance. Au cœur de l'industrie, les souscripteurs évaluent les risques liés à l'assurance d'une personne en particulier et établissent une prime pour la police en conséquence. L'utilisation de données financières, de données actuarielles, de données sur les sinistres et de données sur les risques couvre pratiquement toutes les décisions importantes prises par une compagnie d'assurance.

Alors que l'industrie a progressé dans la capture et l'analyse de la majorité des données structurées associées à ses assurés, le volume de données non structurées inexploitées reste tout aussi important. Les données non structurées font référence à des sources de partage d'informations telles que les flux de nouvelles en temps réel, les médias sociaux et d'autres canaux mobiles.

Pour créer un avantage compétitif et réussir dans cet environnement dynamique, les assureurs doivent tirer parti de la valeur du big data. Comme la souscription continue de stimuler la tarification de l'assurance, les données volumineuses et les analyses ont également eu des effets profonds sur la perception des clients, la gestion des sinistres et la gestion des risques.

Structure de l'industrie de l'assurance

L'industrie de l'assurance englobe la gestion du risque d'une personne. Entre les assurances vie, santé et responsabilité civile, les entreprises perçoivent des primes sur les polices et les investissent dans les holdings jusqu'à ce qu'une réclamation soit demandée. Si le montant maximum versé est supérieur aux primes perçues, la police initiale a sous-estimé le niveau de risque de l'individu.

Un certain nombre de facteurs sont constamment calculés pour s'assurer que les politiques appropriées sont émises. Un actuaire aide à concevoir des polices d'assurance en utilisant l'information passée pour analyser les conséquences et les risques financiers. De même, un souscripteur utilisera des données actuarielles ainsi que des données financières et des rapports de sinistres pour décider du niveau de couverture approprié et des modalités de couverture. Si le prix est trop bas, les marges bénéficiaires peuvent être insuffisantes et si les prix sont très élevés, les clients n'achèteront pas de polices auprès de l'entreprise.

Alors que le secteur de l'assurance tend à devenir très compétitif, les entreprises doivent se différencier par des structures à faibles coûts, une plus grande efficacité et la satisfaction des clients. Dans une économie axée sur la technologie, le Big Data inspire de nouvelles façons de transformer ces processus tout en respectant l'évolution de la conformité réglementaire. (Pour en savoir plus, voir: L'histoire de l'assurance en Amérique .)

Customer Insights

Suite aux tendances de la technologie et de la communication associées à la croissance explosive des données, l'économie a renforcé le «customer-centricity» " L'évolution des préférences des clients a poussé les compagnies d'assurance à créer des produits plus simples et plus transparents. La prédiction du comportement des clients et l'obtention d'informations sur la valeur sont essentielles au développement et à l'optimisation des réclamations qui améliorent la fidélisation et la rentabilité des clients.En appliquant des informations aux centres d'appels clients, à l'analyse de la fidélisation de la clientèle et aux comportements des clients, les assureurs peuvent mieux orienter les clients vers le support approprié.

Traditionnellement, les politiques étaient déterminées sur la base d'informations historiques. Cependant, l'expérience client est désormais dictée par des canaux directs et indirects. Les interactions directes comprennent les centres d'appels et les agents d'assurance, tandis que les canaux indirects comprennent les médias sociaux et les campagnes de marketing. Grâce à un environnement dynamique, à l'engagement des clients et à la satisfaction des attentes des clients, les assureurs doivent se concentrer sur la redéfinition des relations clients et de la transparence.

Gestion des réclamations

Une partie de l'assurance est la possibilité de déposer une réclamation. Une réclamation d'assurance est une demande formelle à la compagnie d'assurance pour le paiement suite à un événement dans les termes de la politique déclarée. Inutile de dire que les réclamations frauduleuses sont un fléau pour l'industrie de l'assurance. On estime que 1 sur 10 et près de 80 milliards de dollars par an en réclamations frauduleuses sont faites chaque année aux États-Unis.

L'analyse prédictive peut jouer un rôle essentiel dans la résolution des réclamations et des pertes frauduleuses croissantes. À l'étape de la souscription d'une police, les compagnies d'assurance peuvent rapidement analyser des données volumineuses afin de détecter les fraudeurs potentiels. Au cours de la demande de réclamation, les entreprises peuvent exploiter des sources de données internes avec des données non structurées pour déterminer si la réclamation est légitime. La surveillance en temps réel, par le biais des réseaux sociaux et des canaux numériques, fournit une meilleure compréhension tout au long du cycle de réclamation.

La détection de la fraude profite non seulement à la compagnie d'assurance, mais les demandes légitimes peuvent être traitées plus efficacement. (Pour en savoir plus, voir: Mon assurance maladie est-elle bonne à l'étranger? )

Gestion des risques

La nature changeante du secteur de l'assurance a engendré de nouveaux risques de catastrophes et de conformité réglementaire. Par conséquent, la gestion des risques devient plus importante pour l'organisation. En particulier, la modélisation du risque de catastrophe prédit la perte potentielle maximale d'un événement catastrophique. Avec les données volumineuses et les analyses, les assureurs peuvent modéliser des polices intégrant des données historiques, des conditions de polices, des données d'exposition et des informations de réassurance. De même, les souscripteurs peuvent fixer le prix des polices catastrophes en fonction de facteurs granulaires plutôt que de la ville et de l'État. Une grande solution basée sur les données permet de mettre à jour les modèles de tarification en temps réel plutôt que quelques fois par an.

Traditionnellement, la nature des réformes qui changent fréquemment et l'adoption de règlements se sont avérées coûteuses pour les compagnies d'assurance. Les compagnies d'assurance font régulièrement l'objet d'examens et toute non-conformité peut entraîner un examen public, des amendes et une réputation ternie. De nombreuses réglementations fédérales, notamment Bâle III, Solvency II, Dodd-Frank et RMORSA Model Act, obligent l'industrie de l'assurance à franchir de nombreux obstacles bureaucratiques difficiles. Pour aider à répondre aux changements de conformité et réduire les coûts, les algorithmes basés sur des données volumineuses peuvent répondre aux exigences réglementaires croissantes. En surveillant et en respectant la conformité de manière dynamique, les organisations peuvent améliorer la prise de décision et minimiser les pertes.

The Bottom Line

Ayant déjà des répercussions majeures sur la finance, le marketing et les soins de santé, l'intégration du Big Data et de l'analyse dans le secteur de l'assurance a été plus lente que prévu. En dépit de ses avantages inhérents, d'importants défis empêchent l'adoption de grandes quantités de données par les assureurs.

Notamment, il y a une pénurie de personnes possédant des compétences en analyse de données avec une expertise dans l'industrie de l'assurance. Par conséquent, les données provenant de sources internes et externes ne peuvent pas être intégrées efficacement dans un seul ensemble de données. En raison de la nature hautement concurrentielle de l'industrie de l'assurance, les entreprises qui ont intégré avec succès le big data et l'analytique ont créé un avantage concurrentiel en mettant en place des structures à faible coût, une efficacité accrue et un engagement proactif des clients.