Depuis toujours, l’assurance utilise les données pour adapter son offre et anticiper les sinistres. Mais avec l’avènement du Big Data, les assureurs font face à des volumes de données titanesques. Pour analyser et exploiter ces informations, les méthodes traditionnelles d’actuariat ne sont plus suffisantes. C’est justement pour cette raison que la Data Science s’invite dans l’assurance.
Comment la prévention des risques est "calculé" dans l’assurance ?
Si les assureurs indemnisent les victimes de sinistres, elles doivent rester rentables pour maintenir une activité pérenne. À ce titre, la prévention des risques apparaît comme l’un des enjeux majeurs de toutes compagnies d’assurance.
Cela permet en effet d’agir à deux niveaux. D’une part, en réduisant l’impact d’un sinistre sur un assuré. D’autre part, en adaptant l’offre aux risques présents. Comme l’assurance repose sur le principe de mutualisation, les organismes doivent trouver le juste équilibre entre le montant des cotisations de tous les assurés et l’indemnisation en cas de sinistre. De cette manière, l’assurance conserve sa rentabilité.
En matière d’assurance, les risques sont multiples selon les spécialités :
- La santé : en moyenne, 20 % des assurés représentent 80 % des dépenses.
- Les catastrophes naturelles : loin d’être imprévisibles, ces événements climatiques peuvent être anticipés pour limiter les risques.
- Les accidents : là encore, plusieurs indicateurs peuvent aider les assureurs à anticiper les sinistres, tels que le comportement des conducteurs ou leur expérience au volant.
- etc.
Pour anticiper tous ces risques, les assureurs se basent depuis toujours sur les données disponibles. Mais dans un monde entièrement digitalisé, les assureurs ont plus que jamais besoin de la Data Science.
Quels sont le type de données récupérées par l'assurance ?
À l’heure du Big Data, les assurances disposent de données diverses et variées, voici quelques exemples :
- Les données météorologiques : pour anticiper les phénomènes de catastrophes naturelles.
- Les objets connectés : que ce soit dans la voiture ou dans la maison, l’internet des objets permet de mieux comprendre les habitudes des assurés et le risque associé. Dans cette hypothèse, la compagnie d’assurance doit évidemment recueillir l’accord explicite de l’assuré.
- Les parcours digitaux : à travers la navigation sur le site web, sur les réseaux sociaux, dans l’espace client, …. les assureurs disposent de nombreuses informations digitales pour analyser le comportement de leurs assurés.
Si ces données sont de précieux outils pour les compagnies d’assurance, encore faut-il savoir les faire parler et les interpréter. C’est justement pour cette raison que le rôle de la Data Science dans l’assurance prend de plus en plus d’ampleur.
Le rôle des datas scientists au sein des assurances
À l’origine, ce sont les actuaires qui analysent les risques afin de proposer des offres adaptées à leurs clients. Pour cela, ils réalisent des études économiques, financières ou encore statistiques.
Mais avec le développement du Big data et les énormes volumes de données disponibles, la connaissance des données purement assurantielles s’avère insuffisante. Et pour cause, les assurances disposent désormais de données en provenance d’une multitude de sources et présentant une grande diversité de formats. Afin de les analyser, il est primordial de maîtriser les outils de Data Analytics et de Data Science. C’est justement pour cette raison que les Data Scientists intègrent les compagnies d’assurance.
Grâce à leur expertise et leurs compétences mathématiques, statistiques et informatiques, les experts de la science de la donnée fournissent une aide précieuse aux assurances :
- L’exploitation de grandes masses de données : les data scientists sont capables d’interpréter des volumes de données qui ne sont pas exploitables à travers les méthodes traditionnelles de l’actuariat.
- Les analyses prédictives : en utilisant l’Intelligence Artificielle et le Machine Learning, ils peuvent détecter les signaux faibles et faciliter la prise de décision.
- La visualisation : à travers les outils de visualisation et de reporting, ils rendent tous types de données compréhensibles par les assureurs (même les non-initiés à la data).
L’ensemble de ces compétences permet aux assureurs de définir la meilleure couverture et de proposer le meilleur tarif en fonction du risque associé à chaque client. Et ce, de manière ultra précise.
Data scientist et assureur, une véritable collaboration
Le Data Scientist n’est pas un assureur. Alors, s’il permet aux compagnies d’assurance de disposer d’un œil neuf et orienté data, il ne bénéficie pas de l’expertise métier des actuaires. Son rôle n’est donc pas de remplacer les assureurs, mais de les accompagner à travers ses analyses et ses recommandations. À ce titre, une collaboration étroite entre assureur et data scientist est nécessaire pour améliorer la qualité des services, la définition des offres et la pertinence des décisions prises.
Cela dit, au vu de l’importance grandissante de la Data Science au sein des assurances, un nouveau métier semble faire son apparition : celui de digital actuaire. L’idée est alors de combiner les métiers de la Data Science spécifiquement au monde de l’assurance. Ainsi, le digital actuaire maîtrise à la fois tous les outils d’analyse prédictive et de traitement de données, mais aussi toutes les règles propres à l’assurance.
Data Science et relation client dans l’assurance
Au-delà de la prévention, la Data Science intervient aussi dans l’assurance pour améliorer la relation client. Et pour cause, les consommateurs du 21e siècle sont à la recherche de personnalisation, que ce soit dans les offres ou dans la communication. Et justement, la data science permet de mieux répondre à leurs attentes.
Voici quelques exemples concrets :
- Grâce aux données météorologiques, les assureurs peuvent anticiper les tempêtes, les pluies, les grêles, les inondations, etc. En cas de risques accrus dans une région, ils pourront prévenir les assurés, leur prodiguer des conseils et des mesures de précaution, voire même, leur proposer des extensions de garantie.
- Grâce à l’IoT, les compagnies d’assurance pourront aussi personnaliser leurs offres. Notamment pour les conducteurs adoptant une conduite responsable et vigilante. Ces derniers pourront ainsi bénéficier d’un bonus sur leur cotisation.
- Grâce aux données issues du parcours digital, les assureurs pourront identifier les éventuelles insatisfactions et prendre des mesures pour éviter la résiliation.
La data science au service des assureurs
Amélioration des offres, rentabilité, personnalisation du parcours client, réduction des risques, … La Data Science est au service des acteurs de l’assurance. La convergence de ces deux disciplines permet de réinventer l’assurance, pour la rendre plus moderne et plus proche des besoins des assurés.
Allianz a choisi DataScientest pour former ses collaborateurs à la Data Science
À la suite d’un appel d’offres lancé en 2017, Allianz, acteur européen majeur du domaine de l’assurance, a choisi DataScientest pour la formation en data science de ses collaborateurs. Grâce à une approche innovante de l’apprentissage, le blended learning, qui combine à la fois de l’apprentissage en ligne (e-learning) et des mastercalss en visoconférence avec des formateurs internes. DataScientest a réussi à adapter sa formation à distance aux besoins de l’entreprise, tout en offrant un suivi personnalisé à chaque apprenant. Les projets professionnels réalisés par les étudiants ont même été primés par l’Argus de l’Assurance. Ce partenariat entre Allianz et DataScientest est un exemple de réussite de la collaboration entre grandes entreprises et startups innovantes pour développer des compétences clés dans des domaines en constante évolution.
