Les mégadonnées dans le secteur de l'assurance-vie

Les progrès rapides de la technologie informatique ont entraîné une explosion de la production de données et une capacité croissante à traiter et à analyser de vastes quantités d'informations complexes. Cela a donné naissance aux mégadonnées, un concept qui fait référence à la collecte et à l'analyse de grands ensembles de données complexes à l'aide de méthodes informatiques avancées afin de découvrir des tendances et d'améliorer l'efficacité.

Les compagnies d'assurance s'appuient traditionnellement sur des données telles que les taux de mortalité, les tendances en matière de santé et le comportement des consommateurs pour prendre leurs décisions. D'un point de vue très pratique, les assureurs sont de vastes entrepôts de données, qui remontent souvent à plusieurs générations. Le défi a toujours été de trouver des moyens d'exploiter toutes ces informations comme un atout stratégique. Cependant, avec l'avènement de mégadonnées et de la technologie analytique avancée, les assureurs peuvent désormais analyser et traiter les informations de manière plus efficace et plus précise. Les mégadonnées transforment le secteur de l'assurance-vie en permettant une évaluation plus précise des risques, en personnalisant les offres, en optimisant les opérations et en améliorant l'expérience globale du client.

À mesure que les avancées technologiques continuent de remodeler le secteur, le rôle des mégadonnées va encore s'étendre, entraînant davantage d'innovation et d'efficacité dans le secteur. Dans cet article, nous allons nous pencher sur les principes fondamentaux des mégadonnées et explorer comment elles transforment la manière dont les assureurs s'engagent avec leurs clients et gèrent les risques.

Qu'est-ce que les mégadonnées ? #

Les mégadonnées désignent les volumes de données vastes, diversifiés et en constante expansion générés par diverses sources, que les assureurs-vie peuvent exploiter pour améliorer la prise de décision, améliorer l'expérience des clients et optimiser les opérations commerciales.

Selon Gartner, les mégadonnées comprennent des actifs d'information de grand volume, de grande vitesse et/ou de grande variété qui exigent des formes rentables et innovantes de traitement de l'information permettant d'améliorer la compréhension, la prise de décision et l'automatisation des processus. Il s'agit essentiellement d'ensembles de données diversifiées, à grande échelle et à haute fréquence, dont le traitement et l'analyse nécessitent des outils et des technologies avancés.

Ces données peuvent prendre diverses formes, telles que des données structurées, semi-structurées et non structurées, que les assureurs analysent pour réaliser des évaluations plus précises, automatiser les processus et fournir des produits et des services personnalisés.

Sources de mégadonnées pour les compagnies d'assurance-vie #

Les compagnies d'assurance-vie s'appuient sur des big data provenant de diverses sources pour améliorer l'évaluation des risques et l'expérience des clients, et pour développer des produits innovants. En exploitant des ensembles de données internes et externes, les assureurs peuvent obtenir des informations précieuses qui favorisent la prise de décision et l'efficacité opérationnelle.

Voici quelques sources clés de mégadonnées:

L'Internet des objets (IdO) et dispositifs portables

• Traceurs de fitness et montres intelligentes : Mesures de santé en temps réel telles que les niveaux d'activité, la fréquence cardiaque et les habitudes de sommeil.

• Appareils connectés : Données provenant de systèmes domestiques intelligents ou de véhicules qui fournissent des informations contextuelles sur le mode de vie.

Données comportementales et numériques

• Plateformes de médias sociaux : Données massives et non structurées offrant un aperçu des modes de vie, des comportements et des étapes personnelles.

• Analyse du comportement en ligne : Données de flux de clics provenant de visites de sites web, de modèles d'utilisation d'applications et d'interactions numériques.

Référentiels de mégadonnées de tiers

• Données sur la santé : Statistiques de santé agrégées provenant de bases de données de recherche médicale ou de dossiers hospitaliers anonymes.

• Données financières : Tendances en matière de crédit et de dépenses à partir d'ensembles de données financières agrégées.

Données sur les marchés et l'économie

• Rapports et tendances de l'industrie : Données structurées à grande échelle sur la morbidité, l'espérance de vie et les tendances en matière d'adoption de politiques.

• Indicateurs macroéconomiques : Analyse en temps réel de l'inflation, des taux d'intérêt et des mouvements financiers mondiaux.

Sources de données des entreprises et des gouvernements

• Systèmes de planification des ressources de l'entreprise (ERP) : Données opérationnelles internes relatives aux performances de l'entreprise, à l'affectation des ressources et aux mesures de productivité.

• CRM (systèmes de gestion de la relation client) : Données relatives aux interactions avec les clients, à leurs préférences et à leur pipeline de vente.

• Sources de données gouvernementales : Ensembles de données structurées telles que les données de recensement ou les rapports économiques qui informent sur les tendances démographiques et les implications politiques.

• Systèmes d'administration des polices (PAS) : Systèmes centraux d'assurance-vie fournissant des données structurées sur les détails des polices, les sinistres et la souscription.

• Systèmes financiers internes : Enregistrements des transactions financières, tendances des revenus et mesures de la rentabilité, essentiels pour la modélisation des risques et la planification stratégique.

Le rôle de l'analyse des données dans l'assurance #

L'analyse des données transforme les données brutes en informations exploitables, ce qui permet aux assureurs de proposer des solutions plus personnalisées, plus efficaces et plus centrées sur le client. Elle est au cœur des applications de big data dans le secteur de l'assurance vie, favorisant l'innovation et l'amélioration de la prise de décision.

Analyse descriptive et analyse prédictive #

Traditionnellement, les assureurs se concentrent sur l'analyse descriptive pour comprendre les tendances passées. Elles sont utilisées pour comprendre des éléments tels que les mesures de performance des agents, la performance du portefeuille, les modèles de collecte des primes, la distribution géographique des sinistres, les taux de renouvellement des polices et la performance des centres d'appels.

Aujourd'hui, le secteur a évolué pour adopter l'analyse prédictive afin de prévoir les événements futurs et l'analyse prescriptive pour façonner les résultats par des actions ciblées. L'analyse prédictive, alimentée par les mégadonnées, permet aux assureurs d'anticiper les comportements des clients, tels que la probabilité d'annulation des polices ou la probabilité d'achat de nouvelles polices. Ces informations permettent aux entreprises de prendre des mesures proactives, par exemple en proposant des solutions sur mesure pour conserver les clients existants ou en attirer de nouveaux.

L'informatique en nuage améliore encore les capacités d'analyse des données en permettant des performances analytiques en temps réel et des analyses plus approfondies. Cela facilite la personnalisation des primes et des services, permettant aux assureurs d'ajuster dynamiquement les offres pour répondre aux besoins individuels des clients. En exploitant les mégadonnées, les assureurs-vie peuvent optimiser leurs stratégies de tarification, analyser les tendances de la concurrence et améliorer la fidélisation de la clientèle en identifiant les clients à risque et en s'engageant auprès d'eux.

Applications des mégadonnées dans l'assurance #

L'accès au big data permet aux assureurs d'acquérir une compréhension plus complète des risques potentiels et de prendre des décisions en connaissance de cause. Une fois collectées, les données peuvent être utilisées à diverses fins, comme l'amélioration de la connaissance des clients, l'automatisation des processus et le développement de produits et de services mieux adaptés.

Voici quelques applications clés des mégadonnées dans l'assurance-vie :

Évaluation des risques :

• Incorporation de sources de données externes (modèles météorologiques, données de géolocalisation, tendances des médias sociaux) pour créer des modèles de risque plus précis et plus sophistiqués.

• Permet des stratégies de tarification dynamiques qui reflètent les risques individuels.

• Les mégadonnées sont essentielles pour les assureurs qui proposent des assurances paramétriques dans lesquelles la couverture définit des paiements basés sur des paramètres prédéfinis ou des déclencheurs, plutôt que sur des pertes réelles (par exemple, un tremblement de terre d'une certaine magnitude déclenche un paiement défini, quel que soit le montant des dommages subis par la structure assurée).

• L'analyse des mégadonnées accroît la certitude des projections de risques, ce qui réduit les coûts pour les clients et l'exposition pour les assureurs.

Services personnalisés :

• L'analyse des données des clients permet d'offrir des services hyper-personnalisés adaptés aux préférences individuelles et aux profils de risque.

• Cela permet aux assureurs de créer des stratégies de communication ciblées et des initiatives d'engagement, telles que l'offre de réductions ou de récompenses sur mesure.

• Utilisation de la modélisation prédictive, de l'analyse des médias sociaux et de la télématique pour identifier les activités frauduleuses dans les réclamations et les demandes.

• Cela aide les assureurs à détecter les anomalies dans les modèles de facturation, les incohérences dans les récits des clients et les comportements suspects.

Automatisation des processus :

• Les mégadonnées aident les assureurs à rationaliser les tâches de routine et à accélérer le traitement des sinistres, ce qui permet de réaliser des économies et d'améliorer l'efficacité opérationnelle.

• Les décisions de souscription sont ainsi plus rapides et plus précises.

• En utilisant des données des dispositifs portables et d'applications de santé, les assureurs peuvent suivre les comportements des clients en matière de santé et offrir des incitations pour atteindre des objectifs de santé (par exemple, des réductions pour faire de l'exercice ou passer des examens réguliers).

Comment l'accès aux mégadonnées profite-t-il aux assurés du secteur de l'assurance-vie? #

En intégrant le big data dans leurs opérations, les assureurs vie peuvent offrir une expérience plus centrée sur l'utilisateur. L'accès aux mégadonnées transforme l'expérience de l'assurance-vie pour les utilisateurs finaux en la rendant plus personnalisée, plus efficace et plus transparente.

Voici quelques exemples des avantages que les assurés pourraient tirer des applications du big data dans le secteur de l'assurance-vie :

• Accélération des délais d'approbation des demandes : L'exploitation des méga-sources de données peut contribuer à rationaliser le processus de souscription, ce qui réduit considérablement le temps nécessaire à l'approbation de la police. Cela permet aux utilisateurs finaux d'activer leur couverture d'assurance-vie plus tôt, garantissant ainsi une protection rapide pour eux-mêmes et leur famille. En outre, cela simplifie le processus de souscription en réduisant le nombre d'appels téléphoniques et de rendez-vous répétés avec l'agent ou le personnel paramédical, ce qui le rend plus pratique et sans tracas pour l'utilisateur final.

• Des options de couverture sur mesure : Les mégadonnées permettent aux assureurs d'analyser de vastes quantités d'informations personnalisées, telles que les mesures de santé, les choix de mode de vie et les modèles de comportement, afin de concevoir des options de couverture qui se ferment aux besoins individuels et aux profils de risque. Pour l'utilisateur final, cela signifie l'accès à des polices qui reflètent mieux sa situation unique, offrant potentiellement des avantages plus pertinents et des primes plus rentables. Une couverture sur mesure favorise également un sentiment de confiance et de satisfaction, car les clients ont l'impression que leurs besoins spécifiques sont compris et pris en compte.

• Incitation à un comportement positif : L'accès aux mégadonnées permet aux assureurs vie d'offrir un soutien proactif, tel que des programmes de bien-être, des recommandations en matière de santé ou des récompenses pour des habitudes saines comme l'exercice régulier ou l'arrêt du tabac. Pour l'utilisateur final, ces initiatives n'encouragent pas seulement un mode de vie plus sain, mais offrent également des avantages tangibles tels que des primes réduites, des options de couverture améliorées et des incitations supplémentaires. L'assurance-vie devient ainsi un outil plus dynamique et plus solidaire, offrant des avantages à la fois financiers et en termes de bien-être.

• Un meilleur service à la clientèle: Les mégadonnées permettent aux assureurs de fournir un meilleur service à la clientèle en analysant les préférences, les comportements et les commentaires des utilisateurs en temps réel. Cela permet des interactions personnalisées, une résolution plus rapide des problèmes et une communication proactive, comme des rappels ou des recommandations sur mesure. Pour l'utilisateur final, cela signifie une expérience plus transparente et plus engageante, où ses besoins sont anticipés et traités efficacement, ce qui favorise la confiance et la satisfaction à l'égard de son assureur.

Les défis des mégadonnées dans le secteur de l'assurance-vie #

La mise en œuvre des mégadonnées n'est pas sans poser des problèmes importants, car les assureurs doivent surmonter des difficultés techniques, opérationnelles et réglementaires pour en exploiter toute la valeur. Il est essentiel de surmonter ces obstacles pour transformer les données en informations exploitables qui profitent à la fois aux assureurs et aux assurés.

Pour exploiter pleinement les avantages des mégadonnées, les assureurs doivent d'abord relever plusieurs défis majeurs qui peuvent entraver une mise en œuvre réussie :

• Systèmes hérités : De nombreux assureurs utilisent des systèmes obsolètes qui peinent à s'intégrer aux outils modernes de mégadonnées, ce qui nécessite des mises à jour coûteuses et fastidieuses ou des transformations numériques complètes.

• Volume et évolutivité des données: La gestion et l'analyse des quantités massives de données structurées et non structurées - telles que le texte, les images et les vidéos - nécessitent un stockage robuste et des capacités de traitement évolutives, dont la mise en œuvre peut s'avérer coûteuse et complexe.

• Variété et intégration des données: La diversité des sources de données, y compris les médias sociaux, les dossiers médicaux et les appareils IdO, complique l'intégration des données. Les assureurs ont besoin d'outils avancés pour unifier et analyser ces données afin d'en extraire des informations exploitables.

• Traitement des données en temps réel : les mégadonnées nécessitent souvent des analyses en temps réel, ce qui exige une infrastructure informatique haute performance et des algorithmes sophistiqués, ainsi que l'expertise technique nécessaire pour les déployer et les gérer efficacement.

• Qualité des données : Garantir l'exactitude et la fiabilité des données est essentiel pour obtenir des informations pertinentes, mais les données provenant de sources multiples peuvent être incomplètes, incohérentes ou inexactes, ce qui nécessite des processus de validation et de nettoyage robustes.

• Obstacles liés à la réglementation et à la conformité : Le respect de réglementations strictes en matière de confidentialité des données tout en exploitant des informations personnelles sensibles ajoute une nouvelle couche de complexité aux projets de mégadonnées.

L'avenir des mégadonnées #

Les mégadonnées sont appelées à subir d'importantes transformations dans les années à venir et à remodeler en profondeur le secteur de l'assurance.

Les technologies émergentes telles que l'Internet des objets (IdO), les dispositifs portables et les systèmes domestiques intelligents étendront les capacités de collecte de données, fournissant aux assureurs des informations granulaires en temps réel sur le comportement des clients et les risques environnementaux. L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique joueront un rôle central, permettant des modèles prédictifs plus sophistiqués qui s'adaptent et s'améliorent au fil du temps, offrant une précision inégalée dans l'évaluation des risques et la prise de décision. L'amélioration du traitement des données grâce à des innovations telles que l'informatique quantique permettra aux assureurs d'analyser instantanément d'énormes ensembles de données et de découvrir des modèles qui étaient auparavant invisibles. En outre, l'essor des écosystèmes de données partagées favorisera la collaboration entre les assureurs, les régulateurs et les fournisseurs tiers, créant ainsi des approches holistiques de la gestion des risques.

Conclusion #

Les mégadonnées révolutionnent le secteur de l'assurance-vie, offrant des possibilités de transformation pour améliorer l'évaluation des risques, personnaliser l'expérience des clients, rationaliser les opérations et stimuler l'innovation. Bien qu'il faille relever des défis tels que les systèmes hérités, l'intégration des données et la conformité réglementaire, les avantages potentiels pour les assureurs et les assurés sont immenses. En adoptant l'analyse avancée, l'intégration de l'IdO et les perspectives basées sur l'IA, les assureurs peuvent non seulement améliorer leur efficacité et leur rentabilité, mais aussi établir des relations plus profondes et plus significatives avec leurs clients.