Les 6 « V » du Big Data dans le secteur de l'assurance

Le secteur de l'assurance dépend du big data : c'est le lubrifiant qui permet à tous les rouages de la machine de fonctionner. Quelles que soient les innovations technologiques ou les canaux de distribution dont dispose une compagnie d'assurance, des données de qualité et les informations qu'elles fournissent figureront toujours parmi ses atouts les plus précieux.

Dans le secteur de l'assurance, le « big data » désigne les données structurées et/ou non structurées utilisées pour influencer Souscription, Tarification, la tarification, les formulaires, le marketing et Sinistres . Bien que les assureurs aient déjà eu accès à ces données par le passé, celles-ci sont aujourd’hui plus exploitables que jamais grâce aux progrès réalisés dans les domaines de l’analyse de données, de l’apprentissage automatique et de l’Internet des objets (IoT).

Compte tenu du volume considérable de données disponibles – d’où le nom de « big data » –, le secteur de l’assurance a mis au point un système reposant sur six facteurs pour déterminer la qualité des données qu’il analyse. Les « 6 V » du big data constituent un cadre utile permettant aux assureurs de transformer plus facilement leurs données brutes en informations exploitables.

Les 6 « V » du Big Data

1) Volume

Le terme « big data » est ambigu, car les capacités de stockage et d'analyse des données varient d'un assureur à l'autre. Ce qui peut sembler insurmontable pour un petit assureur régional n'est qu'une goutte d'eau dans l'océan pour une multinationale.

Pour déterminer le volume de mégadonnées qu’ils sont en mesure de traiter, les assureurs doivent tenir compte à la fois de leurs systèmes internes et des types de données qu’ils exploitent. Le choix entre des systèmes de stockage de données dans le cloud et sur site aura une incidence sur la puissance de traitement, la sécurité et les capacités d’analyse des mégadonnées des assureurs. Les systèmes cloisonnés constituent un obstacle qui limite le volume de mégadonnées qu’ils peuvent traiter.

2) Vitesse

Lorsque les assureurs examinent le volume de données massives dont ils disposent et qu’ils continuent de collecter, ils doivent ensuite se pencher sur la vitesse à laquelle ces données peuvent être exploitées. La rapidité avec laquelle ces données sont générées, collectées et mises à jour constitue le principal défi auquel les assureurs seront confrontés en matière de données massives.

Aujourd'hui, les mégadonnées sont générées à un rythme presque inimaginable. Selon Forbes, 90 % de l'ensemble des données mondiales ont été créées au cours des deux dernières années seulement, et nous produisons actuellement environ 2,5 quintillions d'octets de données par jour. Les assureurs ont besoin de systèmes capables d'agréger rapidement ce volume de données et de mettre à jour en permanence les caches afin que l'analyse des données puisse fonctionner de manière optimale.

3) Variété

C'est la diversité des informations dont disposent les assureurs qui a stimulé le développement du big data. Dans le secteur de l'assurance, le big data désigne deux types de données : les données structurées et les données non structurées. Les données structurées sont faciles à comprendre (chiffres, texte, etc.) ; il s'agit de données couramment utilisées, collectées auprès des clients, notamment :

• Nom
• Adresse
• Marque et modèle de la voiture
• Dates
• Sinistres
• Etc.

Ce type de données et d'informations personnelles peut être facilement classé et organisé sous forme de tableaux et de graphiques, ce qui permet une consultation et une analyse immédiates. Mais le principal avantage du big data réside dans le contenu non structuré désormais accessible.

Les données non structurées désignent les informations non conventionnelles que les assureurs peuvent collecter et exploiter pour influencer tous les domaines de leur activité, tels que les contrats d'assurance, la détection des fraudes et l'expérience client. Ces informations proviennent de l'analyse de données et de l'apprentissage automatique, qui se concentrent sur les contenus issus des réseaux sociaux, des supports multimédias, des rapports écrits et même des technologies portables.

Ce que l'on appelle l'« Internet des objets » (IoT) permet désormais aux assureurs d'exploiter des données non structurées pour dresser un profil toujours plus complet de chaque client et acquérir une meilleure compréhension de l'ensemble de leurs activités. Et comme ces données sont générées par des appareils et des plateformes qui fonctionnent en permanence, les assureurs disposent d'un accès 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 et 365 jours par an à un flux ininterrompu de données non structurées.

4) Véracité

La véracité se définit comme la conformité aux faits ; ainsi, dans le contexte du big data, elle fait référence à la fiabilité et à la crédibilité de ces données. Dans le domaine du big data, cela constitue en quelque sorte une arme à double tranchant : en effet, compte tenu des volumes considérables de données générées par des sources très diverses, certaines données du big data sont par défaut peu fiables.

À mesure que le volume, la variété, la vélocité et la valeur augmentent – tout comme les autres « V » du big data –, la véracité a tendance à diminuer. Il existe toujours une légère marge d’erreur avec les grands ensembles de données, mais être capable de les analyser tout en prenant les décisions les plus précises possibles est essentiel pour tirer parti du big data dans le secteur de l’assurance. Comme dans tout secteur d’activité, les assureurs doivent faire preuve d’un scepticisme de fond pour vérifier leurs données et les informations qu’elles fournissent.

5) Validité

Si la validité des données peut sembler proche de leur véracité, dans ce contexte, la question que nous nous posons est la suivante : « Dans quelle mesure ces données correspondent-elles aux questions et aux résultats que je recherche ? »

Il existe sans aucun doute d'innombrables méthodes pour créer et collecter des données, qui présentent toutes leurs propres avantages et limites. Lors de la collecte de mégadonnées dans le secteur de l'assurance, il est important d'associer les ensembles de données adaptés aux tâches correspondantes. De plus, les assureurs devraient mettre en place des pratiques cohérentes en matière de données, afin que chaque analyse et chaque rapport soient traités de la même manière, ce qui permettrait d'améliorer la précision.

6) Valeur

Parmi les six « V » du big data dans le secteur de l'assurance, la valeur est sans doute le plus important. L'évaluation de la valeur du big data repose sur deux aspects : les données collectées sont-elles de bonne ou de mauvaise qualité ? Et les assureurs prennent-ils des décisions éclairées et axées sur l'activité, en s'appuyant sur les informations pertinentes tirées de l'ensemble de ces données ?

Le « big data » étant généré en quantités colossales, la qualité des données peut s’en trouver altérée. Les assureurs devraient privilégier les données de qualité. Mais qu’est-ce qu’une donnée de qualité ? Une donnée de qualité est avant tout précise. Elle est également fiable et cohérente, ce qui permet aux assureurs de continuer à prendre des décisions fondées sur des données plutôt que de se baser sur des estimations ponctuelles.

La valeur du big data ne se limite pas à la qualité des données ; elle dépend également de l'usage que les assureurs en font. Dans le secteur de l'assurance, le big data peut être exploité pour prendre des décisions éclairées concernant les opérations d'assurance, telles que la tarification et la sélection des risques, mais il peut également influencer les initiatives marketing et permettre d'identifier les tendances émergentes. La collecte de données massives est coûteuse : les assureurs doivent donc s'assurer d'en tirer pleinement parti.

Comment tirer parti du Big Data dans le secteur de l'assurance

Les « 6 V » du big data dans le secteur de l’assurance visent à aider les assureurs à tirer le meilleur parti des données qu’ils collectent. Pour y parvenir, les assureurs IARD mettent en place des systèmes d’analyse prédictive afin d’exploiter leur big data et d’en tirer des informations exploitables sur leurs clients, leurs opérations et leurs pratiques commerciales. L’analyse prédictive peut aider les assureurs à prendre des décisions fondées sur les données concernant :

• Tarifs
• Sélection des risques
• Fraude potentielle
• Sinistres
• Nouvelles tendances

Il existe de nombreux programmes et plateformes qui aident les assureurs à exploiter efficacement leurs données. Quels que soient les programmes qu’ils utilisent, les assureurs doivent disposer d’un cadre approprié – les « 6 V » – en matière de collecte, de gestion, d’organisation et de traitement des données afin de garantir que des données de la plus haute qualité soient utilisées le plus rapidement possible.