Business Intelligence, apprentissage automatique et la seule véritable constante : le changement

La vitesse à laquelle la technologie transforme le secteur de l'assurance IARD est tout simplement stupéfiante. Il semble que chaque jour, de nouvelles innovations soient lancées sur le marché par des start-ups « insurtech » et des fournisseurs établis, tant au sein du secteur de l'assurance qu'en dehors de celui-ci. Lorsqu'une de ces innovations est suffisamment vaste et puissante pour avoir un effet transformateur sur quiconque en perçoit la valeur et l'adopte, les assureurs se retrouvent souvent face à un ensemble d'options familières pour améliorer leurs opérations grâce à l'intégration de ces nouvelles technologies.

Il y a sept ans, j'ai écrit un article qui comprenait le passage suivant :

« L’intelligence d’affaires peut générer des revenus supplémentaires considérables et renforcer la fidélité des assureurs envers leurs fournisseurs de systèmes de gestion des contrats (PAS). Pour mettre à disposition cette mine de données et proposer des fonctionnalités analytiques faciles à utiliser, les fournisseurs de PAS disposent des options suivantes :

1. Créer leurs propres solutions de veille stratégique à partir de zéro

2. S'associer à un fournisseur spécialisé dans la veille économique afin de mettre en place une interface conviviale entre les données transactionnelles et les outils de veille économique

3. Racheter purement et simplement un fournisseur de BI et intégrer ses technologies à la plateforme du fournisseur de PAS

4. S'associer à un fournisseur de solutions de BI pour développer une solution d'analyse et de reporting, et la proposer en complément de son système PAS principal. »

Au cours des sept dernières années, chacun de ces scénarios s'est concrétisé sur le marché. De nombreux assureurs ont mis en place – ou sont en train de mettre en place – de nouveaux systèmes centraux dans le cadre de leurs efforts de modernisation, et bon nombre des fournisseurs de ces systèmes proposent des solutions de veille économique et/ou d'analyse de données en complément.

Plus récemment, je me suis penché sur l’adoption des analyses avancées, notamment l’apprentissage automatique, ainsi que sur l’intégration des résultats de ces analyses dans les transactions commerciales. L’actualité met principalement l’accent sur deux facettes opposées de l’utilisation de ces analyses : les avantages concurrentiels qui s’ouvrent et les obstacles à la réussite. Ce que je trouve étonnant, c’est que tant les réussites que les obstacles reposent sur la même chose : les données. Les entreprises qui réussissent ont mis de l’ordre dans leurs données, tandis que celles qui sont à la traîne s’efforcent de trouver une solution qui leur permettra de rester dans la course.

Alors, que feront les fournisseurs de solutions PAS alors que de plus en plus d’entreprises modernisent leurs capacités transactionnelles, mais continuent de rencontrer des difficultés en matière de données et d’analyse ? Ils devront démontrer qu’ils sont en mesure de fournir à leurs clients des applications d’apprentissage automatique liées à leurs solutions de données et de transactions. Il convient de noter que de nombreux systèmes d’apprentissage automatique fournissent des informations à un être humain, qui peut ensuite agir en fonction de ces informations. Voici quelques exemples de processus d’apprentissage automatique susceptibles d’intéresser les premiers utilisateurs :

· Évaluation des risques en fonction des caractéristiques du contrat et de l'assuré ; l'application est capable de tirer des enseignements des résultats réels et de s'adapter si nécessaire

· Formuler des recommandations concernant les besoins en personnel en cas de catastrophe

· Détermination des montants d'ouverture des réserves

Ces types d’applications peuvent exploiter aussi bien des données issues des systèmes transactionnels que des données externes pouvant être achetées et ajoutées aux données transactionnelles. Les solutions de gestion des données proposées par les fournisseurs de PAS doivent être suffisamment puissantes et performantes pour garantir que les responsables métier aient confiance dans les résultats fournis par les applications analytiques qui utilisent leurs données ; une fois que ces derniers font confiance aux données, les fournisseurs de PAS se retrouvent face à des options très similaires à celles que j’avais décrites il y a sept ans pour l’intégration des applications de Business Intelligence :

· Développer leurs propres solutions d'analyse avancée et d'apprentissage automatique ; réfléchir aux possibilités qu'offrent des langages tels que R

· Acquérir un fournisseur spécialisé dans l'analyse avancée et l'apprentissage automatique

· Établir un partenariat avec un fournisseur afin de proposer des analyses prédictives et des modèles d'apprentissage automatique

Si la diversité des avancées technologiques de ces sept dernières années a certes été remarquable, il suffit d’observer les défis récurrents auxquels sont confrontés les assureurs désireux d’agir rapidement pour comprendre ce qui fera la réussite ou l’échec des assureurs de demain. Afin d’être préparés aux technologies de demain et prêts à s’adapter rapidement aux changements transformateurs, les assureurs IARD doivent s’assurer que leurs systèmes centraux reposent sur des plateformes conçues pour l’ouverture et architecturées pour le changement, et que leurs données sont contrôlées et bien gérées. Je m’attends à ce que, à mesure que de plus en plus d’assureurs achèveront la modernisation de leurs systèmes centraux, puis passeront à la gestion des actifs de données et au-delà, les fournisseurs commencent à se concentrer sur des solutions configurables d’IA et d’apprentissage automatique pour faire face à la prochaine vague de la révolution du big data.

Développer en interne des technologies de pointe peut s’avérer extrêmement coûteux et chronophage ; acquérir une entreprise externe ayant déjà mis au point une telle technologie peut permettre de gagner du temps, mais certainement pas de réduire les coûts. L’alternative la plus viable reste de conclure des partenariats technologiques, chaque assureur développant un écosystème de fournisseurs unique qui réponde à ses besoins et renforce sa position sur le marché. Les assureurs qui réussiront demain seront ceux qui planifient dès aujourd’hui leur avenir : ceux qui mettent en œuvre des plateformes logicielles centrales conçues pour s’adapter à un nombre illimité d’intégrations de fournisseurs, qui enrichissent ces systèmes centraux de solutions offrant de solides capacités de gestion et de contrôle des données, et qui se construisent dans la perspective d’un avenir marqué par la collaboration, l’innovation et le changement.