Les trois étapes de la transformation axée sur les données : accepter, questionner et agir

Par Duck Creek Technologies et Belhe Analytics Advisory

Une nouvelle norme est en train de s'imposer concernant la manière dont le secteur de l'assurance exploite les données pour dynamiser et orienter ses activités. On attend des assureurs qu'ils soient capables de connaître leurs clients mieux que ces derniers ne se connaissent eux-mêmes, de repérer des opportunités là où leurs concurrents ne les voient pas, et d'apprendre et d'améliorer en permanence leurs opérations. Pourtant, nous savons que la plupart des assureurs n'ont pas encore adopté cette norme, et la question qui revient le plus souvent est : « Par où commencer ? »

La réponse surprend souvent les gens. En effet, ils s'attendent à entendre parler de la suppression des silos de données, de l'amélioration de la qualité et de la gouvernance des données, de la recherche des talents adéquats ou de la mise en œuvre de technologies et d'outils sophistiqués. On part du principe que des données et des processus de haute qualité sont nécessaires pour franchir le pas vers cette nouvelle norme.

Ne vous y trompez pas, tous ces éléments sont essentiels au puzzle, mais ils ne constituent pas le point de départ. La réponse à notre question initiale est que le parcours de transformation des données commence par l'adoption d'une bonne attitude. Les caractéristiques de cette bonne attitude sont les suivantes :

Étape 1. Accepter – Accepter consciemment les imperfections de vos données

Nous savons tous que la perfection ne doit jamais être l’ennemie du bien, mais la plupart des assureurs ont du mal à prendre conscience que ce dont ils disposent est déjà satisfaisant, même si cela comporte des lacunes. Par exemple, vos systèmes centraux contiennent généralement des ensembles Sinistres de qualité Police d’assurance Sinistres ainsi que Police d’assurance . Créer une vue d’ensemble de vos clients en combinant Police d’assurance Sinistres, Police d’assurance et aux risques relève d’une volonté légitime et d’un effort conscient. Nous avons constaté que les assureurs dotés d’une attitude positive ont su créer des « images floues » de la réalité client qui sont « suffisamment claires » pour permettre d’agir, en reliant les points au sein d’ensembles de données « plus ou moins corrects/bons ». Certains assureurs avant-gardistes se tournent de plus en plus vers des données externes pour compléter les ensembles de données internes « suffisamment fiables » par des données externes telles que des données démographiques, climatiques ou sectorielles. Ces efforts leur fournissent des informations qui ne sont généralement pas facilement accessibles.

Étape 2. Se poser la question – Se demander sans cesse ce que les données révèlent

Le secteur de l’assurance est un secteur qui repose sur l’expérience et le savoir-faire des dirigeants, qui élaborent leurs stratégies en s’appuyant sur leurs nombreuses années d’expertise dans ce domaine. Il est désormais courant, dans ce secteur, d’étayer la prise de décision par des analyses fondées sur les données. D’une part, les modèles de tarification sophistiqués, ainsi que les modèles prédictifs utilisés Souscription Sinistres Souscription , ont eu un impact positif et ciblé sur la rentabilité des assureurs ; d’autre part, ils ont toutefois renforcé les exigences et les attentes en matière de qualité des données utilisées dans les applications analytiques.

Dans le contexte économique actuel, il est impératif de poser les bonnes questions à partir des données « suffisantes » disponibles afin d’obtenir plus rapidement des informations pertinentes. Ces questions pourraient s’appuyer sur de simples corrélations et sur l’observation de tendances susceptibles d’avoir une incidence. Par exemple, la COVID-19 a entraîné une augmentation de la fréquence Sinistres liés à l’interruption d’activité Sinistres les entreprises soient couvertes ou non. La propension aux litiges a également considérablement augmenté. Ainsi, les questions relatives à la répartition géographique de la tendance observée au cours des deux derniers trimestres en matière de Sinistres à la perte d’activité Sinistres avoir un impact significatif sur les plans d’action des assureurs.

Vous pourriez donc mettre l'accent sur la capacité à poser des questions liées aux opérations commerciales et aux facteurs externes, et mettre en place un cadre permettant de générer des analyses qui apportent rapidement des réponses à ces questions.

Étape 3. Agir – Mettre en pratique avec diligence les enseignements que vous en avez tirés

Les enseignements tirés ne sont utiles que si vous agissez en conséquence. Plus vous posez de questions pertinentes sur les données dont vous disposez, plus vos enseignements ont de chances d’être exploitables. Plus vous adoptez une attitude consistant à saisir l’occasion de résoudre un problème en vous appuyant sur des enseignements récemment acquis, plus vous avez de chances de rester compétitif sur le marché. Nous constatons que Souscription nouvelles Souscription découlent d’une utilisation réfléchie des données : par exemple, un Assureur attentivement les devis comportant des codes de classification d’assurance accidents du travail qui affichent une tendance à la hausse de la fréquence des sinistres.

Il convient d'utiliser ces informations avec discernement, en gardant à l'esprit que, à mesure que nous recueillons des données plus fiables, nous avons toujours la possibilité de revoir nos conclusions ; toutefois, il n'est pas toujours opportun d'attendre de disposer de données parfaites pour réagir aux conditions du marché.

En conclusion :

Se tourner d’abord vers soi-même peut être dérangeant, mais notre expérience montre qu’il est essentiel que les assureurs ne sautent pas cette première étape. Le progrès commence par une remise en question des hypothèses, sans quoi les assureurs risquent de retomber dans les mêmes pièges que ceux dans lesquels ils se trouvent aujourd’hui : la plupart des données restent inutilisées et les data scientists passent la majeure partie de leur temps à corriger ces données au lieu de les exploiter. Les assureurs qui prennent l’habitude de tirer parti de leurs données en acceptant leurs imperfections, en les interrogeant pour acquérir rapidement les connaissances nécessaires et en adoptant un état d’esprit équilibré pour agir en fonction des enseignements qui en découlent, ont tout ce qu’il faut pour rester compétitifs sur le marché.