L'Insurance Data Foundation : comment des données fiables se transforment en informations exploitables

La collecte de données n'est qu'un début

Les assureurs ne manquent pas de données. Le défi réside dans le fait qu’une quantité accrue de données ne se traduit pas automatiquement par une vision plus claire de l’activité. Une infrastructure de données d’assurance fournit la couche régie qui rassemble les données d’assurance, préserve le contexte qui leur donne tout leur sens et les rend exploitables dans le cadre du reporting, de l’analyse, de l’intelligence artificielle et des processus opérationnels.

Pour les assureurs, cela va bien au-delà de la simple centralisation des informations. Police d’assurance, Facturation, Sinistres, Tarification, Souscription, la distribution, Réassurance, la clientèle et les données externes : tous ces éléments décrivent différents aspects du secteur de l’assurance. Pour Assistance r des décisions en toute confiance, ces sources doivent être interconnectées, cohérentes, régies et comprises dans le contexte de l’assurance.

Des données d'assurance fiables fournissent le contexte dont l'analyse des données d'assurance et l'IA ont besoin pour comprendre l'activité et Assistance anticiper ce qui va se passer ensuite.

Duck Creek Clarity Data Foundation crée ce cadre d'assurance fiable en unifiant les données de base, les données tierces et les données externes au sein d'un environnement réglementé qui rend les informations exploitables dans le cadre de l'analyse de données, de l'intelligence artificielle et de l'Socle intelligent e de l'assurance.

Lorsque les données sont fragmentées, la vision de l'entreprise l'est aussi

Les données d'assurance sont rarement centralisées. Elles sont dispersées entre différents systèmes, équipes et processus, ce qui complique la mise en place d'une vision commune et fiable de l'activité.

Police d’assurance Les informations sont souvent stockées dans un système, l'historique des Sinistres s dans un autre, et les données relatives à l'Facturation dans un troisième — parallèlement aux données issues de Souscription, de la distribution, de Réassurance et de sources tierces. Des années d'acquisitions, de systèmes hérités et de solutions ponctuelles peuvent aggraver cette fragmentation.

Le résultat est bien connu : les équipes doivent extraire, harmoniser, interpréter et réorganiser les données avant de pouvoir les exploiter. Cela ralentit la production de rapports et les analyses, entraîne des incohérences dans les définitions, accroît la dépendance vis-à-vis des ressources techniques et rend plus difficile l'établissement d'une vision commune de l'activité.

Les enjeux prennent de l'ampleur à mesure que les assureurs recourent de plus en plus à l'intelligence artificielle.

L'IA n'a pas simplement besoin d'accéder à davantage de données. Elle a besoin de données fiables issues du secteur de l'assurance et du contexte nécessaire pour comprendre la signification de ces données.

Une plateforme de données d'assurance fiable crée cette couche commune, en préservant le contexte assurantiel qui permet aux personnes, aux outils d'analyse et à l'IA de s'appuyer sur une compréhension cohérente de l'activité.

→ Pour aller plus loin : Pourquoi la préparation des données est le fondement de l'IA dans le secteur de l'assurance Lire l'article

Pourquoi les rapports ne suffisent plus

Les environnements de données traditionnels sont principalement axés sur la collecte d'informations à des fins de reporting et d'analyse rétrospective. Ces fonctionnalités restent importantes, mais elles peuvent conduire les équipes à se concentrer sur le passé alors que l'entreprise a besoin d'informations fiables pour comprendre ce qui se passe actuellement et décider des prochaines étapes.

Une base de données d'assurance doit préserver les structures, les relations et les définitions métier qui donnent tout son sens aux données d'assurance. Elle doit relier les informations entre les différentes fonctions, appliquer des définitions et une gouvernance cohérentes, et rendre ces informations exploitables par les outils de veille stratégique, d'analyse avancée, d'intelligence artificielle et les applications en aval.

L'évolution consiste à passer de la simple collecte de données d'assurance à la création d'un contexte exploitable à l'échelle de l'entreprise.

Clarity utilise des modèles de données spécifiques au secteur de l'assurance, des pipelines prédéfinis, des contrôles de qualité des données et une traçabilité réglementée afin de préserver ce contexte et de rendre les données fiables exploitables dans le cadre du reporting, de l'analyse et de l'IA.

Harmoniser les données d'assurance entre les différents systèmes

Les décisions en matière d'assurance reposent rarement sur les informations issues d'une seule demande. Or, pour rassembler ces informations, les équipes doivent souvent extraire, harmoniser et interpréter des données provenant de plusieurs systèmes avant de pouvoir les exploiter.

Clarity rassemble les données provenant de Duck Creek Police d’assurance, Facturation, Sinistres, Tarification et Distribution, ainsi que celles issues de sources tierces et externes, au sein d'un environnement commun et régulé. La cohérence des modèles de données et des définitions dans le domaine de l'assurance permet de réduire le recours aux extraits cloisonnés et à l'assemblage manuel des données.

Une même base de données peut servir à plusieurs fonctions métier, rapports, analyses et cas d'utilisation.

Pour les assureurs, l'architecture est ouverte. Les données du cœur de métier, celles provenant de tiers et les données externes sont regroupées dans Clarity, créant ainsi un contexte d'assurance cohérent à l'échelle de l'ensemble de l'écosystème technologique et de données.

Une base de données d'assurance « cloud-native » permet de prendre de nombreuses décisions sans qu'il soit nécessaire, pour chacune d'entre elles, de lancer un nouveau projet d'intégration de données.

→ Pour en savoir plus : Duck Creek Clarity Data Foundation

Transformer les données d'assurance en informations stratégiques

Les données fiables prennent toute leur valeur lorsque les utilisateurs peuvent s'en servir pour comprendre ce qui se passe et décider de la marche à suivre. Lorsque chaque nouvelle question nécessite un nouvel extrait, un nouveau rapprochement ou une nouvelle demande technique, il peut s'avérer difficile d'accéder à ces informations.

Clarity propose des rapports spécifiques au secteur de l'assurance, des tableaux de bord configurables et des analyses en libre-service couvrant l'ensemble des opérations clés de ce secteur. Les utilisateurs professionnels peuvent ainsi travailler à partir d'informations cohérentes concernant l'Souscription, l'Sinistres, les finances, la performance opérationnelle et d'autres priorités du secteur de l'assurance, sans devoir se fier uniquement à des rapports isolés provenant de systèmes individuels.

Clarity intègre des fonctionnalités prêtes à l'emploi de Business Intelligence dédiées au secteur de l'assurance et permet aux assureurs de configurer des tableaux de bord, des rapports, des indicateurs clés de performance (KPI) et des modèles de données adaptés à leur organisation et à leurs branches d'activité.

Cela modifie le rôle de l'analyse. Au lieu de consacrer autant de temps à la recherche, au recoupement et à la préparation des informations, les équipes peuvent désormais se consacrer davantage à l'interprétation de ces données et à la définition des mesures à prendre.

L'objectif n'est pas d'augmenter le nombre de rapports. Il s'agit plutôt de réduire la distance entre les données, les analyses, la décision et l'action.

Une IA fiable repose sur des données d'assurance fiables

À mesure que l'IA passe de la simple génération d'analyses et de recommandations à une implication plus directe dans les processus opérationnels du secteur de l'assurance, les assureurs doivent pouvoir se fier non seulement à l'intelligence artificielle elle-même, mais aussi aux données et au contexte sur lesquels elle s'appuie.

Un agent d'IA ne peut raisonner efficacement au sujet d'une « Police d’assurance », d'une «claim», d'un «risk» ou d'un «client» que si les informations sous-jacentes sont fiables, cohérentes, réglementées et comprises dans le contexte de l'assurance.

Plus l'IA assume de responsabilités, plus les données sur lesquelles elle s'appuie gagnent en importance.

Un agent « Souscription » peut avoir besoin d’informations relatives à la soumission, de l’historique des Police d’assurance s antérieures, de l’ Sinistres , du profil de risque, de la tarification, d’informations sur les risques liés à des tiers et du contexte des autorisations. Un agent « Sinistres » peut avoir besoin d’informations sur l’ Police d’assurance et la couverture, des détails sur les sinistres, de l’ Sinistres antérieure, de données d’enrichissement, de signaux de fraude et du contexte du flux de travail.

L'IA n'a pas seulement besoin de davantage de données. Elle a besoin de données fiables issues du secteur de l'assurance, ainsi que du contexte nécessaire pour comprendre la signification de ces données.

Clarity crée l'environnement d'assurance de confiance dont l'analyse de données, l'apprentissage automatique et l'IA ont besoin pour comprendre l'activité. Il relie et gère des informations d'assurance triées sur le volet sans pour autant rendre Clarity lui-même responsable des décisions ou des actions de l'IA.

Et la fiabilité des données n'est qu'un aspect de l'IA de confiance. La gouvernance doit également porter sur la manière dont l'IA est déployée, les pouvoirs dont elle dispose, la traçabilité des décisions et des actions, ainsi que les domaines dans lesquels le jugement humain continue de jouer un rôle. Ces responsabilités s'étendent à l'Plateforme d’IA agentique de Duck Creek et, plus largement, à l'Socle intelligent de l'assurance.

Clarity fournit une base de données fiable. L'Plateforme d’IA agentique régit le fonctionnement des agents. L'Socle intelligent relie les informations aux personnes, aux flux de travail et aux systèmes centraux d'assurance qui les mettent en œuvre.

→ Pour aller plus loin : La gouvernance responsable de l'IA dans le secteur de l'assurance : comment Duck Creek fait figure de référence

Préparer les données d'assurance pour Agentic AI

La préparation des données pour l'IA agentique commence avant même qu'un agent n'agisse.

Les informations relatives aux assurances doivent être reliées entre les différentes sources concernées, structurées selon des définitions métier cohérentes, gérées de manière appropriée et mises à disposition avec le contexte nécessaire à leur interprétation par l'IA.

Clarity crée ce contexte en reliant et en gérant les données d'assurance selon des définitions métier cohérentes, des normes de qualité et une traçabilité.

La stratégie « Agentic AI » de Duck Creek s'appuie sur cette préparation. Son plateforme « Plateforme d’IA agentique » prend en charge les agents et l'orchestration dans l'ensemble des processus d'assurance, tandis que des applications telles que Duck Creek Send Souscription, Agentic First Notice of Loss et Agentic Product Configurator intègrent l'intelligence artificielle dans des domaines spécifiques du secteur de l'assurance.

La clarté est le gage d'une assurance digne de confiance. L'Plateforme d’IA agentique , met ces informations à profit.

→ Pour en savoir plus : Tendances 2026 en matière de Big Data et d'analyse de données dans le secteur de l'assurance : transformer les données en avantage stratégique

Garantir la gouvernance et la fiabilité des données d'assurance

Une gouvernance efficace des données d'assurance commence par la certitude que les informations utilisées dans l'ensemble de l'entreprise sont cohérentes, contrôlées et traçables.

Clarity applique des définitions, des règles de gouvernance, des contrôles qualité et une traçabilité cohérents en matière d'assurance afin de créer un cadre d'assurance fiable et traçable à l'échelle de l'entreprise.

Ces fonctionnalités sont importantes pour le reporting et l'analyse, mais elles gagnent encore en importance à mesure que l'IA exploite de plus en plus les données dans l'ensemble des processus de gestion des assurances.

Cette gouvernance aide les assureurs à identifier la provenance des informations, à appliquer des définitions métier cohérentes, à gérer les accès et à fournir aux utilisateurs, aux outils d'analyse et à l'IA une interprétation fiable de la signification des données.

Mais les responsabilités en matière de gouvernance ne se limitent pas aux données. À mesure que l'IA s'intègre dans les flux de travail opérationnels, il convient également de prendre en compte, au niveau des couches d'IA et d'orchestration, les questions relatives aux prérogatives des agents, à la supervision humaine, à la traçabilité des décisions et à l'explicabilité.

Intégration avec les technologies existantes et celles de tiers

Le cadre d'assurance de confiance ne peut pas s'arrêter aux limites du système central. Clarity rassemble les données provenant des applications Duck Creek, des systèmes tiers et des sources externes.

Cette ouverture est importante car les assureurs opèrent rarement dans un environnement technologique unique. Les plateformes centrales, les technologies de distribution, les fournisseurs de données externes, les outils d'analyse et les applications spécialisées apportent tous des informations dont l'entreprise peut avoir besoin.

Clarity relie ces informations au sein d’un environnement commun et réglementé, tout en préservant le contexte assurantiel, sans pour autant exiger que chaque source provienne de Duck Creek. L’architecture globale de Duck Creek comprend également une plateforme d’intégration dotée d’API adaptées au secteur de l’assurance et de connexions prêtes à l’emploi permettant de relier les systèmes centraux, les partenaires et les applications tierces.

L'objectif n'est pas de regrouper tous les systèmes au sein d'une seule et même plateforme. Il s'agit plutôt de rendre les informations issues de cet écosystème plus exploitables en tant que données d'assurance fiables.

→ Pour aller plus loin : Connectez tout, changez tout

Les assureurs doivent-ils mener à bien une transformation en profondeur avant de moderniser leurs données ?

Non. Les assureurs ne devraient pas avoir à attendre la fin d'une transformation en profondeur s'étalant sur plusieurs années ou le remplacement de leurs anciens systèmes d'assurance pour commencer à tirer davantage parti de leurs données. Une infrastructure de données peut s'inscrire dans le cadre de cette transformation avant même que la modernisation des systèmes centraux ne soit achevée.

Country-Wide Insurance en est un bon exemple. L'assureur new-yorkais a choisi Clarity pour renforcer ses capacités en matière de données et d'analyse avant de se lancer dans une transformation plus large vers le cloud avec Duck Creek.

→ Pour en savoir plus : Country-Wide Insurance choisit Duck Creek Clarity pour stimuler sa croissance grâce à l'analyse des données

Assistance Différents assureurs, marchés et modèles d'exploitation

Le même défi lié aux données se pose à différentes échelles.

Un assureur régional peut avoir besoin d'une vue d'ensemble consolidée portant sur un ensemble ciblé de produits et d'activités. Un assureur international Assurance spécialisée peut être amené à travailler sur plusieurs entités, devises, zones géographiques, structures d'Réassurance et processus financiers.

L'architecture « cloud-native » de Clarity et son modèle de données d'assurance configurable permettent aux assureurs de créer un contexte d'assurance cohérent entre différentes entités, devises, zones géographiques et modèles opérationnels, sans avoir besoin d'une plateforme de données sur mesure. Par exemple, Clarity propose des analyses multi-entités et multi-devises, ainsi que des rapports consolidés couvrant l'Amérique du Nord, l'Europe et la région Asie-Pacifique.

L'adoption de la solution par les clients illustre bien cette diversité. Country-Wide utilise Clarity dans le cadre d'une transformation de ses activités d'assurance IARD axée sur l'État de New York, tandis que Fortegra, assureur mondial spécialisé dans l'Assurance spécialisée , a choisi Clarity en association avec la solution « Réassurance » de Duck Creek dans le cadre d'une transformation financière plus large.

Le contexte d'assurance de confiance doit refléter le fonctionnement réel de l'activité de l'assureur, et non contraindre cette activité à s'adapter à la structure d'une plateforme de données générique.

→ Pour en savoir plus : Fortegra choisit les solutions « Réassurance » et «Clarity» de Duck Creek pour Assistance sa croissance stratégique

Allons droit au but : les retombées des données fiables en matière d'assurance

La valeur des données d'assurance fiables ne se mesure pas à la quantité d'informations stockées. Elle se mesure à ce que l'entreprise peut en tirer comme enseignements et aux améliorations qu'elle peut apporter lorsque ces données sont accompagnées du contexte nécessaire pour les mettre à profit.

Visibilité opérationnelle

Regroupez les informations provenant de Police d’assurance, Facturation, Sinistres, de la distribution et de sources externes afin d’obtenir une vision plus cohérente des performances en matière d’assurance.

Des décisions plus rapides et mieux fondées

Offrez aux équipes d'Souscription, d'Sinistres, de finance et d'exploitation un accès plus rapide à des informations cohérentes et à des analyses spécifiques au secteur de l'assurance.

Moins de tâches manuelles liées aux données

Réduire les efforts nécessaires à l'extraction, au rapprochement et à la préparation de données dispersées en vue de la création de rapports et de l'analyse.

Analyses d'assurance accessibles

Offrez aux utilisateurs professionnels des tableaux de bord personnalisables, des informations prêtes à l'emploi sur le secteur de l'assurance et des outils d'analyse en libre-service, sans que chaque question ne nécessite une nouvelle demande technique.

Une gouvernance des données renforcée

Adopter des définitions, des contrôles qualité, une traçabilité et des modalités d'accès plus cohérents pour l'ensemble des données utilisées à des fins de reporting, d'analyse et d'intelligence artificielle.

Préparation à l'IA

Fournissez aux outils d'analyse avancée, à l'apprentissage automatique et à l'IA Agentic les données d'assurance réglementées et le contexte dont ils ont besoin pour comprendre l'activité.

Une plus grande adaptabilité

Fournir une base de données réutilisable capable de s'Assistance r à de nouveaux rapports, analyses, sources de données et cas d'utilisation intelligents à mesure que les besoins de l'entreprise évoluent.

L'opportunité consiste à transformer les données d'assurance, qui constituent actuellement une source d'informations que l'entreprise doit rassembler, en une ressource qu'elle peut exploiter en continu.

→ Pour aller plus loin : 4 principes pour une transformation durable grâce à l'IA dans le secteur de l'assurance

Comment les assureurs devraient-ils évaluer une base de données d'assurance ?

Lorsque les assureurs évaluent les plateformes de données et d'analyse, les questions les plus pertinentes vont au-delà de la capacité de stockage, du nombre de tableaux de bord ou du nombre de fonctionnalités d'IA disponibles.

Le véritable défi consiste à déterminer si cette base de données est capable de créer un contexte d'assurance fiable que les personnes, les outils d'analyse et l'IA peuvent exploiter à tous les niveaux de l'entreprise.

Les dirigeants du secteur de l'assurance devraient se poser les questions suivantes :

1. Permet-il de relier les données d'assurance tout au long du cycle de vie ?

Recherchez la capacité à intégrer les systèmes centraux et les informations externes pertinentes.

2. Cette solution s'appuie-t-elle sur des données d'assurance et leur contexte ?

Une plateforme de données générique permet de stocker et de traiter des informations. Une base de données d'assurance doit préserver les modèles, les relations, les définitions et les règles de gouvernance qui confèrent aux données d'assurance leur signification métier.

3. Les données sont-elles gérées et traçables ?

Les équipes doivent être en mesure de comprendre d'où proviennent les informations, comment elles ont été transformées, quelles définitions s'y appliquent et qui peut y accéder.

4. Les utilisateurs professionnels peuvent-ils accéder à des informations pertinentes sans devoir s'adresser au service informatique à chaque fois ?

L'analyse en libre-service, les tableaux de bord configurables et les rapports spécifiques au secteur de l'assurance devraient permettre à l'ensemble de l'entreprise d'exploiter des informations fiables.

5. La solution « Assistance » prend-elle en charge à la fois l'analyse de données et l'IA ?

Cette infrastructure doit répondre aux besoins actuels en matière de reporting et d'intelligence d'affaires, tout en préparant des données et un contexte contrôlés pour l'apprentissage automatique et l'IA agentique.

6. Peut-il intégrer des données provenant de tiers et de sources externes ?

Le contexte de l'assurance ne se limite pas à son cœur de métier. L'infrastructure doit relier l'écosystème de données plus large sur lequel s'appuie l'assureur.

7. Cette solution est-elle évolutive et peut-elle s'adapter à différents produits, entités, marchés et modèles opérationnels ?

L'architecture doit permettre de s'adapter à la croissance et à la complexité organisationnelle sans nécessiter la mise en place d'une nouvelle infrastructure de données pour chaque unité opérationnelle ou zone géographique.

8. Les assureurs peuvent-ils commencer là où ils en sont et se développer progressivement ?

Une stratégie en matière de données ne doit pas dépendre de la réalisation préalable de toutes les autres initiatives de modernisation.

9. L'entreprise est-elle en mesure de mesurer les progrès réalisés ?

Évaluez la base de données en fonction de critères tels que l'effort de reporting, le délai d'obtention d'informations exploitables, la cohérence des décisions, la visibilité opérationnelle, l'adoption des outils d'analyse et l'aptitude à prendre en charge de nouveaux cas d'utilisation de l'IA, et non pas simplement en fonction du volume de données collectées.

Prises dans leur ensemble, ces questions permettent de déterminer si un assureur évalue une autre plateforme de données — ou s’il s’agit d’une base permettant de créer le contexte d’assurance fiable dont dépendent les opérations intelligentes.

→ Pour en savoir plus : Note d'information de Formation ’26 : Six signaux qui façonnent l'avenir de l'IA dans l'assurance IARD

Des données d'assurance à l'assurance intelligente

À mesure que l'IA passe de l'analyse et de la recommandation aux processus opérationnels du secteur de l'assurance, les données ne se limitent plus à une simple source d'informations. Elles font désormais partie intégrante du contexte sur lequel s'appuie l'intelligence pour comprendre l'activité, Assistance prendre des décisions et contribuer à faire avancer les projets.

Cela modifie les exigences relatives à la base de données. Les données d’assurance doivent être interconnectées, cohérentes, régies et contextualisées, non seulement pour les personnes et les outils d’analyse qui les utilisent aujourd’hui, mais aussi pour l’ Applications intelligentes , qui s’appuiera de plus en plus sur elles.

Clarity Data Foundation crée ce contexte d'assurance fiable, en associant données, analyses, intelligence artificielle et « Socle intelligent » de l'assurance autour d'une vision commune de l'activité.

L'opportunité qui s'offre à nous ne consiste pas simplement à tirer davantage de valeur des données d'assurance. Il s'agit d'intégrer un contexte d'assurance fiable dans la manière dont un secteur de l'assurance de plus en plus intelligent comprend, prend des décisions et agit.

L'avenir de l'assurance intelligente repose sur des données fiables.