Depuis toujours, lâassurance utilise les donnĂ©es pour adapter son offre et anticiper les sinistres. Mais avec lâavĂšnement du Big Data, les assureurs font face Ă des volumes de donnĂ©es titanesques. Pour analyser et exploiter ces informations, les mĂ©thodes traditionnelles dâactuariat ne sont plus suffisantes. Câest justement pour cette raison que la Data Science sâinvite dans lâassurance.
Comment la prĂ©vention des risques est "calculĂ©" dans lâassurance ?
Si les assureurs indemnisent les victimes de sinistres, elles doivent rester rentables pour maintenir une activitĂ© pĂ©renne. Ă ce titre, la prĂ©vention des risques apparaĂźt comme lâun des enjeux majeurs de toutes compagnies dâassurance.
Cela permet en effet dâagir Ă deux niveaux. Dâune part, en rĂ©duisant lâimpact dâun sinistre sur un assurĂ©. Dâautre part, en adaptant lâoffre aux risques prĂ©sents. Comme lâassurance repose sur le principe de mutualisation, les organismes doivent trouver le juste Ă©quilibre entre le montant des cotisations de tous les assurĂ©s et lâindemnisation en cas de sinistre. De cette maniĂšre, lâassurance conserve sa rentabilitĂ©.
En matiĂšre dâassurance, les risques sont multiples selon les spĂ©cialitĂ©s :
- La santé : en moyenne, 20 % des assurés représentent 80 % des dépenses.
- Les catastrophes naturelles : loin dâĂȘtre imprĂ©visibles, ces Ă©vĂ©nements climatiques peuvent ĂȘtre anticipĂ©s 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 donnĂ©es disponibles. Mais dans un monde entiĂšrement digitalisĂ©, les assureurs ont plus que jamais besoin de la Data Science.Â
Quels sont le type de données récupérées par l'assurance ?
Ă lâheure du Big Data, les assurances disposent de donnĂ©es diverses et variĂ©es, voici quelques exemples :Â
- Les données météorologiques : pour anticiper les phénomÚnes de catastrophes naturelles.
- Les objets connectĂ©s : que ce soit dans la voiture ou dans la maison, lâinternet des objets permet de mieux comprendre les habitudes des assurĂ©s et le risque associĂ©. Dans cette hypothĂšse, la compagnie dâassurance doit Ă©videmment recueillir lâaccord explicite de lâassurĂ©.Â
- Les parcours digitaux : Ă travers la navigation sur le site web, sur les rĂ©seaux sociaux, dans lâespace client, âŠ. les assureurs disposent de nombreuses informations digitales pour analyser le comportement de leurs assurĂ©s.Â
Si ces donnĂ©es sont de prĂ©cieux outils pour les compagnies dâassurance, encore faut-il savoir les faire parler et les interprĂ©ter. Câest justement pour cette raison que le rĂŽle de la Data Science dans lâassurance prend de plus en plus dâampleur.
Le rĂŽle des datas scientists au sein des assurances
Ă lâorigine, ce sont les actuaires qui analysent les risques afin de proposer des offres adaptĂ©es Ă leurs clients. Pour cela, ils rĂ©alisent des Ă©tudes Ă©conomiques, financiĂšres ou encore statistiques.Â
Mais avec le dĂ©veloppement du Big data et les Ă©normes volumes de donnĂ©es disponibles, la connaissance des donnĂ©es purement assurantielles sâavĂšre insuffisante. Et pour cause, les assurances disposent dĂ©sormais de donnĂ©es en provenance dâune multitude de sources et prĂ©sentant une grande diversitĂ© de formats. Afin de les analyser, il est primordial de maĂźtriser les outils de Data Analytics et de Data Science. Câest justement pour cette raison que les Data Scientists intĂšgrent les compagnies dâassurance.Â
GrĂące Ă leur expertise et leurs compĂ©tences mathĂ©matiques, statistiques et informatiques, les experts de la science de la donnĂ©e fournissent une aide prĂ©cieuse aux assurances :Â
- Lâexploitation de grandes masses de donnĂ©es : les data scientists sont capables dâinterprĂ©ter des volumes de donnĂ©es qui ne sont pas exploitables Ă travers les mĂ©thodes traditionnelles de lâactuariat.Â
- Les analyses prĂ©dictives : en utilisant l’Intelligence Artificielle et le Machine Learning, ils peuvent dĂ©tecter les signaux faibles et faciliter la prise de dĂ©cision.Â
- La visualisation : Ă travers les outils de visualisation et de reporting, ils rendent tous types de donnĂ©es comprĂ©hensibles par les assureurs (mĂȘme les non-initiĂ©s Ă la data).Â
Lâensemble de ces compĂ©tences permet aux assureurs de dĂ©finir la meilleure couverture et de proposer le meilleur tarif en fonction du risque associĂ© Ă chaque client. Et ce, de maniĂšre ultra prĂ©cise.Â
Data scientist et assureur, une véritable collaboration
Le Data Scientist nâest pas un assureur. Alors, sâil permet aux compagnies dâassurance de disposer dâun Ćil neuf et orientĂ© data, il ne bĂ©nĂ©ficie pas de lâexpertise mĂ©tier des actuaires. Son rĂŽle nâest donc pas de remplacer les assureurs, mais de les accompagner Ă travers ses analyses et ses recommandations. Ă ce titre, une collaboration Ă©troite entre assureur et data scientist est nĂ©cessaire pour amĂ©liorer la qualitĂ© des services, la dĂ©finition des offres et la pertinence des dĂ©cisions prises.Â
Cela dit, au vu de lâimportance grandissante de la Data Science au sein des assurances, un nouveau mĂ©tier semble faire son apparition : celui de digital actuaire. LâidĂ©e est alors de combiner les mĂ©tiers de la Data Science spĂ©cifiquement au monde de lâassurance. Ainsi, le digital actuaire maĂźtrise Ă la fois tous les outils dâanalyse prĂ©dictive et de traitement de donnĂ©es, mais aussi toutes les rĂšgles propres Ă lâassurance.
Data Science et relation client dans lâassurance
Au-delĂ de la prĂ©vention, la Data Science intervient aussi dans lâassurance pour amĂ©liorer la relation client. Et pour cause, les consommateurs du 21e siĂšcle sont Ă la recherche de personnalisation, que ce soit dans les offres ou dans la communication. Et justement, la data science permet de mieux rĂ©pondre Ă leurs attentes.Â
Voici quelques exemples concrets :Â
- GrĂące aux donnĂ©es mĂ©tĂ©orologiques, les assureurs peuvent anticiper les tempĂȘtes, les pluies, les grĂȘles, les inondations, etc. En cas de risques accrus dans une rĂ©gion, ils pourront prĂ©venir les assurĂ©s, leur prodiguer des conseils et des mesures de prĂ©caution, voire mĂȘme, leur proposer des extensions de garantie.Â
- GrĂące Ă lâIoT, les compagnies dâassurance pourront aussi personnaliser leurs offres. Notamment pour les conducteurs adoptant une conduite responsable et vigilante. Ces derniers pourront ainsi bĂ©nĂ©ficier dâun bonus sur leur cotisation.Â
- Grùce 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
AmĂ©lioration des offres, rentabilitĂ©, personnalisation du parcours client, rĂ©duction des risques, ⊠La Data Science est au service des acteurs de lâassurance. La convergence de ces deux disciplines permet de rĂ©inventer lâassurance, pour la rendre plus moderne et plus proche des besoins des assurĂ©s.Â
Allianz a choisi DataScientest pour former ses collaborateurs Ă la Data Science
Ă la suite d’un appel d’offres lancĂ© en 2017, Allianz, acteur europĂ©en majeur du domaine de l’assurance, a choisi DataScientest pour la formation en data science de ses collaborateurs. GrĂące Ă une approche innovante de l’apprentissage, le blended learning, qui combine Ă la fois de l’apprentissage en ligne (e-learning) et des mastercalss en visoconfĂ©rence avec des formateurs internes. DataScientest a rĂ©ussi Ă adapter sa formation Ă distance aux besoins de l’entreprise, tout en offrant un suivi personnalisĂ© Ă chaque apprenant. Les projets professionnels rĂ©alisĂ©s par les Ă©tudiants ont mĂȘme Ă©tĂ© primĂ©s par l’Argus de l’Assurance. Ce partenariat entre Allianz et DataScientest est un exemple de rĂ©ussite de la collaboration entre grandes entreprises et startups innovantes pour dĂ©velopper des compĂ©tences clĂ©s dans des domaines en constante Ă©volution.
