D’après Gartner, l’intelligence artificielle et l’analyse de données sont les deux éléments qui auront le plus d’impact sur le marché des assurances au cours des prochaines années.

Et pour cause ! Avec la quantité faramineuse de data que le secteur doit gérer, les assureurs ont bien besoin d’outils analytiques pour les aider à comprendre au mieux les besoins de leurs clients. Analyse en temps réel, aide à la prise de décision ou encore meilleure modélisation des risques, les enjeux sont nombreux. 

Avec ces outils, tout devient plus simple pour identifier les secteurs les plus sinistrés, les clients ou régions à risque, les performances commerciales, etc. Voici tout ce que vous devez savoir sur l’impact de la Business Intelligence sur le secteur de l’assurance. 

Les principaux enjeux de la Business Intelligence pour les assurances

Ces outils décisionnels nouvelle génération proposent une étude plus rapide et plus structurée des datas notamment grâce à leurs analyses prédictives. 

Toutes les données propres aux clients, au marché et au secteur sont rendues accessibles en libre-service à tous les employés de la compagnie d’assurance.

Ainsi, chaque assureur dispose d’une meilleure visibilité sur la globalité de son activité et peut se concentrer plus sereinement sur le développement de ses objectifs stratégiques.

Une uniformisation des informations 

Grâce à l’intelligence artificielle, il est possible de suivre et de contrôler facilement et en temps réel de nombreuses variables spécifiques au domaine de l’assurance. 

Un seul et même outil rassemble les indicateurs clés tels que le rapport des sinistres aux primes, la fréquence des sinistres en fonction des zones, l’évolution des ventes de polices, le taux de déclaration de sinistre, et même leur coût.

Il est aussi plus facile de calculer la rentabilité de chaque offre en s’appuyant sur l’historique complet des données de chaque client.

Une modélisation des risques

Grâce à son analyse prédictive, la Business Intelligence peut évaluer l’exposition aux risques de la société en fonction de différents critères tels que les portefeuilles clients, les lignes de produits et les secteurs géographiques. 

Des prévisions plus ou moins précises pourront alors être réalisées en s’appuyant sur les faits historiques présents dans la base de données de l’outil. En d’autres termes, la Business Intelligence utilise ses connaissances actuelles pour mieux anticiper les événements à venir afin de mieux réagir. 

En tenant compte de ces prédictions, les analystes et les assureurs seront en mesure de proposer différents types de police d’assurance en fonction des profils de ses assurés. Les zones géographiques fréquemment touchées par des catastrophes naturelles ou climatiques pourront être identifiées et les offres y seront indexées. 

Une offre plus personnalisée 

Une segmentation plus précise et plus qualitative permet une optimisation de la gestion de la valeur client. En effet, des offres personnalisées peuvent être conçues en fonction des données de chaque client.  

Tous les moyens sont donnés aux assureurs afin de répondre au mieux aux besoins particuliers de leurs clients. 

Un meilleur contrôle des fraudes

Selon l’agence pour la lutte contre la fraude de l’assurance, la fraude à l’assurance représenterait près de 2,5 milliards d’euros en France. Heureusement, la Business Intelligence peut aussi aider à réduire ses pertes financières.

Il y existe deux types de fraude à l’assurance bien distinctes : la fraude dite opportuniste (l’assuré va volontairement surévaluer la quantité ou la valeur des dommages lors de sa réclamation) et la fraude préméditée (l’assuré va délibérément simuler un accident pour toucher les dommages et intérêts de cet événement imaginaire.)

Grâce à des solutions de comparaison de pointe, les outils  BI sont en mesure de recueillir les données des incidents récemment enregistrés pour les comparer aux situations frauduleuses déjà recensées. Cette méthode vise à démanteler les personnes mal intentionnées tentées de récidiver. 

Couplée à des outils de data visualisation, l’intelligence artificielle facilite aussi la lecture et la compréhension des rapports entre les assurés (profession, localisation, réseaux sociaux). Ainsi, la bonne schématisation de ces liens peut permettre de déceler des réseaux de fraudes. 

Un processus de planification agile en matière de primes et de déclarations de sinistres fait aussi partie de la formule. Les assureurs pourront alors générer des prévisions qui pourront être vérifiées par simulation grâce à l’intelligence artificielle.

La Business Intelligence s’associe avec la Datamining pour toujours plus de résultats 

Bien que des équipes de data science soient déjà en place pour traiter ces données, l’évolution du secteur de l’assurance a précipité le développement des outils d’intelligence artificielle.

Pêle-mêle de statistiques, d’intelligence artificielle et d’informatique, le Datamining se définit comme une méthode visant à extraire les informations pertinentes au milieu d’une multitude de données.  L’enjeu est d’analyser, catégoriser et résumer ces informations pour les transformer en connaissances exploitables qui seront ensuite utilisées pour assister les entreprises dans leurs prises de décisions.

En d’autres termes, le Datamining permet de trier, d’analyser et de comprendre l’immense quantité de données présentes au sein des assurances alors que la Business Intelligence assure un pilotage précis de l’activité de l’entreprise et procure un puissant outil d’aide à la prise de décision.

Mais la combinaison des deux technologies produit l’avantage exceptionnel de pouvoir capter le prospect ou le client au bon moment, sur le bon canal et avec la bonne offre. 

Grâce à l’élaboration de reportings visuels dynamiques présentés sous forme de tableau de bord, les commerciaux détiennent une meilleure présentation des prospects et seront en mesure d’améliorer leur taux de transformation. 

L’aide à l’optimisation de la performance commerciale peut aussi faciliter l’automatisation des campagnes de relance ou de fidélisation.

Enfin, la combinaison de ces deux disciplines permet de suivre plus précisément l’efficacité et la productivité de chaque agent de la compagnie d’assurance. 

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