Les données remplacent le doute dans le domaine de Souscription des petits contrats commerciaux : ce que les souscripteurs doivent attendre d'un modèle d'analyse prédictive intégré

Les assureurs doivent sans cesse s'efforcer de réduire les sinistres et d'optimiser leur tarification afin d'assurer la pérennité et la croissance de leur activité. Grâce à la disponibilité d'ensembles de données variés et au développement de solutions technologiques permettant d'établir des profils de risque individuels et professionnels à partir de ces données, les souscripteurs disposent désormais des outils nécessaires pour atteindre ces deux objectifs.

Les données dissipent le doute

Les piles technologiques comprennent les systèmes centraux de l’assureur, basés sur le cloud et intégrant des modèles avancés d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML). Ces modèles sont capables de traiter aussi bien des données structurées que non structurées afin de fournir aux souscripteurs une combinaison d’analyses descriptives, prédictives et prescriptives qui les aident à mieux évaluer les risques, à accélérer le Souscription et à offrir une Souscription fluide aux Police d’assurance .

Grâce à ces techniques de modélisation, les assureurs peuvent garantir Souscription pour différents secteurs d'activité, et ce de différentes manières.

• Particuliers: Dans le domaine de l'assurance des particuliers, cela peut se traduire par une augmentation du traitement direct (STP), un formulaire de souscription plus court et une amélioration de la satisfaction client.
• Entreprises de taille moyenne et grandes entreprises: pour les branches d’assurance destinées aux entreprises de taille moyenne et aux grandes entreprises, la complexité des risques propres à ce segment implique que l’assureur doit encore s’appuyer sur l’expérience de ses souscripteurs pour évaluer les risques. Cela dit, il est possible d’améliorer Souscription en automatisant les flux de travail et en fournissant aux souscripteurs des informations ciblées issues du modèle d’analyse, ce qui leur permet de se concentrer rapidement sur les aspects essentiels de Police d’assurance relative à une nouvelle affaire.
• Petites entreprises: En ce qui concerne les petites entreprises – notre domaine de prédilection –, les avantages offerts par les outils d’analyse avancés mis à la disposition des souscripteurs sont évidents. Une tarification reflétant le risque réel, une augmentation du traitement en mode « STP » (traitement direct) et une réduction spectaculaire des délais nécessaires à Devis à la souscription d’une Police d’assurance des avantages concurrentiels distincts pour l’assureur.

Nous examinons ci-dessous ce qu'un modèle d'analyse prédictive intégré et performant doit apporter aux souscripteurs du secteur des petites entreprises, qui peuvent, par exemple, souscrire des polices d'assurance accidents du travail.

Sources des données

Le modèle d'analyse peut être entraîné à partir de dizaines de millions de contrats d'assurance et Sinistres associés, exploiter des dizaines de sources de données tierces et être configuré de manière à refléter le portefeuille actuel Assureurou son appétit de risque souhaité pour l'avenir.

Rapport d'analyse

Les analyses fournies par le modèle pour une petite application commerciale doivent inclure les résultats suivants :

• Montant prévisionnel du sinistre : prévision du montant du sinistre générée par un modèle d’IA pour cette Police d’assurance spécifique Police d’assurance . Ce montant est calculé à partir des informations fournies dans la demande et de sources de données tierces, en les comparant à l’historique de dizaines de millions de contrats d’assurance et Sinistres associés Sinistres le modèle a été entraîné.

• Taux de sinistralité prévisionnel : montant des sinistres prévisionnels calculé par le modèle, comparé à la prime fixée manuellement, afin de déterminer la rentabilité probable d’une Police d’assurance . Souvent utilisé pour déterminer l’éligibilité au traitement « STP », Souscription ou l’affectation à un souscripteur.

• Prime cible : prime recommandée, calculée en appliquant un taux de sinistralité admissible au montant des sinistres prévu par le modèle. Elle peut servir Assistance à la décision Assistance le souscripteur lorsqu’il compare cette prime cible à la prime arrivant à échéance ou à la prime fixée manuellement.

• Fourchette de primes « faible/élevée » : une fourchette de primes recommandée pouvant servir de repères pour les souscripteurs moins expérimentés ou de critères déclenchant un examen par la direction.

• Résultats de l'audit des codes de catégorie de paie : identifie les problèmes potentiels lors de Souscription, réduit la volatilité des primes et améliore l'expérience client.

• Autres codes de catégorie d'activité : assurez-vous de Souscription type d'entreprise qui correspond à votre activité.

• Codes de catégorie complémentaire : permettent d'identifier les risques potentiels liés à l'assuré qui n'ont pas été pris en compte dans la demande initiale.

Avantages de la personnalisation du Souscription

Vous trouverez ci-dessous quelques-uns des principaux avantages d'un modèle d'analyse prédictive intégré pour les souscripteurs et Police d’assurance .

Avantages pour les souscripteurs :

• L'intégration transparente entre le système central de l'assureur, hébergé dans le cloud, et le modèle d'analyse permet d'accéder en un clic à l'analyse des risques.
• Gagnez en confiance et réduisez vos hésitations lors de Souscription .
• Souscrivez plus rapidement des risques complexes grâce à l'analyse prédictive.
• Ajuster les primes au cas par cas en s'appuyant sur divers ensembles de données et sources d'information.
• Définir avec les assurés des attentes réalistes en matière de couverture.

Avantages pour Police d’assurance :

• Police d’assurance mieux adaptées aux Police d’assurance .
• Une meilleure compréhension (transparence) du montant de la prime correspondant à la couverture souhaitée.
• Police d’assurance offre une meilleure perception de la valeur ajoutée.

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