En quoi la gestion et la modélisation des données peuvent-elles améliorer les processus dans le secteur de l'assurance ?

Le volume considérable de données que les compagnies d'assurance traitent et analysent quotidiennement est stupéfiant. Et ce sont ces données qui permettent de prendre des décisions à tous les niveaux, de la tarification des primes au développement de nouveaux produits, en passant par toutes les étapes intermédiaires. Cependant, un assureur ne peut tirer pleinement parti de son atout le plus précieux — les données — que si celles-ci sont stockées, organisées et gérées de manière appropriée.

C'est pourquoi tant d'assureurs investissent des sommes considérables dans leurs systèmes de gestion des données. Selon SNS Telecom & IT, les compagnies d’assurance ont déjà investi 2,4 milliards de dollars dans les technologies du big data, et cet investissement devrait passer à 3,6 milliards de dollars d’ici 2021. Ces technologies permettent de collecter, de suivre, d’analyser, de stocker et d’accéder à toutes les données précieuses dont les compagnies d’assurance ont besoin pour fonctionner de manière aussi efficace et précise que possible.

En effet, la gestion et l'accessibilité des données constituent un moteur essentiel de nombreuses fonctions automatisées du secteur, telles que Sinistres, Tarification, Facturation, etc. En fin de compte, la manière dont une organisation gère et utilise ses données pour en tirer des informations stratégiques pertinentes, précises et opportunes sera déterminante pour son succès et sa croissance à long terme.

Voici quelques conseils pour passer à un système de gestion des données plus performant, ainsi que les avantages que les assureurs peuvent tirer des plateformes de modélisation des données basées sur le cloud.

Gestion et modélisation des données

Aujourd’hui, les compagnies d’assurance peuvent relever les défis liés à leur infrastructure informatique en investissant dans des systèmes de gestion des données de référence qui améliorent l’intégration et l’automatisation de leurs données. Les systèmes hérités, avec leurs référentiels de données cloisonnés, ne suffisent plus : les assureurs ont besoin de plateformes évolutives et flexibles qui leur permettent de transformer des données complexes et non structurées provenant de multiples sources en processus exploitables et efficaces.

Cela concerne généralement les plateformes de gestion des données dans le cloud et les modèles de données d'assurance. Les modèles de données d'assurance (basés sur le cloud) permettent à une technologie évolutive de fournir des services à la demande via Internet.

Comment la gestion des données d'assurance améliore la vision à 360° du client

Selon TechTarget, la « vision à 360° du client » désigne « l’idée selon laquelle les entreprises peuvent obtenir une vue d’ensemble complète de leurs clients en regroupant les données issues des différents points de contact qu’un client peut utiliser pour contacter une entreprise afin d’acheter des produits et bénéficier de services et Assistance ». Pour les assureurs en ligne, cela signifie que l’expérience omnicanale multiplie les points de contact avec les clients, ce qui permet de collecter davantage de données et d’obtenir ainsi une image plus globale du client.

Les données clients constituent la catégorie la plus importante des données d'assurance, et ce sont elles qui sous-tendent pratiquement tous les aspects des activités d'assurance. Elles contribuent à améliorer les contrats, orientent Sinistres et aident même les assureurs à développer de nouveaux produits. Elles permettent également aux assureurs d'offrir un service plus personnalisé à leurs clients en leur permettant de se forger ce que l'on appelle une « vision à 360 degrés ».

Mais que signifient exactement toutes ces données pour les assureurs ? Grâce à une gestion rigoureuse des données et à des modèles de données performants, les entreprises peuvent mieux collecter et exploiter les données clients afin d’obtenir une vision à 360 degrés de leur comportement. Les enseignements tirés de ces pratiques améliorées de gestion des données comprennent notamment :

• Profil client complet
• Facturation complets Facturation et informations sur les primes
• Tous Sinistres , qu'ils aient été réglés ou non
• Rentabilité client et valeur à vie du client
• Canaux utilisés par le client
• Suggestions d'opportunités de ventes croisées et de ventes incitatives

Avantages des modèles de données d'assurance pour la gestion des données

Les modèles de données d'assurance sont particulièrement adaptés pour fournir des services à la demande aux utilisateurs, où qu'ils se trouvent et à tout moment. De nombreux utilisateurs du cloud font état d'avantages financiers significatifs, d'une productivité accrue et d'une meilleure collaboration entre les équipes, ainsi que d'une accélération des opérations de fin de mois et de l'établissement des rapports.

Parmi les autres avantages, on peut citer :

1. Permettre d'offrir des expériences client exceptionnelles : la personnalisation est le moteur de l'expérience client. En centralisant toutes les données nécessaires à la compréhension et à la segmentation de la clientèle, les assureurs peuvent adapter leurs processus en fonction des besoins ou des actions du client.
2. Disposer de données et d’analyses précises et actualisées : les données peuvent mettre en évidence des marchés inexploités ou des tendances dans le comportement des clients ; plus les assureurs seront en mesure d’obtenir ces informations rapidement et de prendre des décisions éclairées, plus ils auront de chances de se démarquer, de gagner des parts de marché et d’attirer de nouveaux clients.
3. Mise en place de solutions évolutives : les solutions SaaS offrent un environnement capable d'adapter ses performances ou sa capacité pour répondre à une demande croissante. Cela permettra, à terme, Assistance afflux important de données ou de requêtes sur la base de données, qui ne cesseront de s'accumuler à mesure que les entreprises se développeront.
4. Favoriser l'automatisation : les données sont le moteur de l'automatisation. L'automatisation peut s'appuyer sur des flux de travail basés sur des règles ou recourir à l'analyse prédictive ou à l'intelligence artificielle, ce qui permet de rationaliser les processus et d'obtenir des résultats optimaux et cohérents. Grâce à une automatisation fondée sur les données, les assureurs sont mieux à même de sélectionner les bons risques, d'éviter de verser des indemnités trop élevées en cas de Sinistres, et bien plus encore.
5. Tirer parti des intégrations avec nos partenaires pour collecter encore plus de données : l'intégration de données externes améliore l'expérience client, car celles-ci sont saisies automatiquement et les devis peuvent être générés plus rapidement. De plus, les sources de données tierces sont généralement plus fiables que les clients eux-mêmes, car les personnes peuvent être distraites ou tenter de dissimuler des informations qu'elles jugent négatives.
6. Modèles et architecture de visualisation des données : la visualisation permet de présenter les informations de manière plus parlante que la simple présentation de chiffres. Grâce à la visualisation des données, les assureurs peuvent suivre le parcours des données (comment celles-ci circulent de la source à la base de données, puis jusqu’au rapport) et, par conséquent, avoir davantage confiance en ces données.

Comment une gestion efficace des données peut améliorer les processus et accélérer l'automatisation

Les assureurs s'intéressent de plus en plus aux systèmes de gestion des données pour de multiples raisons, notamment :

1. Distinguer les données fiables des données erronées
2. Pour détecter les fraudes
3. Pour parvenir à des règlements plus rapides
4. Améliorer Sinistres
5. Afin d'améliorer les techniques d'exploration de données

Mais pour la plupart, l’essentiel consiste à collecter des données et à mesurer les résultats afin d’exploiter plus précisément les modèles analytiques. En intégrant ces résultats dans leurs processus quotidiens, les assureurs peuvent obtenir de meilleurs résultats et créer un cercle vertueux consistant à collecter des données, à formuler des recommandations et à tirer des enseignements des résultats de ces recommandations. À terme, à mesure que ces recommandations s’améliorent, les assureurs peuvent passer d’une simple validation des recommandations avant d’agir à une automatisation complète des processus, ce qui se traduit par une meilleure expérience client et une plus grande satisfaction des clients.