Vers une assurance basée sur les données

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Ces deux dernières années ont été marquées par une vague d’innovation dans le secteur de l’assurance. Les investissements dans les technologies atteignent de nouveaux sommets, les assureurs continuant à réagir aux pressions économiques et aux changements sociétaux en cours. En 2022, les startups de l’assurtech ont levé 8 milliards de dollars au niveau mondial.

Un secteur qui investit dans les nouvelles technologies

Tribune Denodo – Grâce à ces investissements, de nombreux processus traditionnels et fastidieux sont désormais automatisés. Avec des technologies avancées, telles que l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique, certaines activités courantes telles que la délivrance des polices, les renouvellements et les mises à jour, ne nécessitent plus d’interventions humaines. Les clients peuvent être pris en charge efficacement par des portails en libre-service et des bots. Alors que les assureurs continuent de naviguer dans un paysage en constante évolution, l’investissement dans les nouvelles technologies est susceptible de devenir encore plus courant. Par exemple, la croissance de l’IoT et l’utilisation accrue de capteurs dans les vêtements et accessoires, l’automobile, la domotique et bien d’autres domaines, rendent le calcul du risque plus facile et plus précis.
 
Toutefois, pour tirer parti de cette vague d’innovation et fournir des produits et services appropriés, les assureurs doivent recueillir et analyser les données générées par ces dites technologies.

La production de données : le point commun des nouvelles technologies

Qu’il s’agisse de dossiers médicaux, de flux de clics ou de données recueillies par les capteurs des voitures et des bâtiments, chaque information doit être considérée lors de l’évaluation des risques. Leur lecture contribue à stimuler la productivité, à améliorer l’expérience client et à accroître la rentabilité, à améliorer les processus et à façonner des stratégies commerciales plus pertinentes. Cependant, ces données ne signifient rien si les dirigeants ne peuvent y accéder facilement et les comprendre efficacement.
 
Traditionnellement, l’intégration des données (ou le processus par lequel les utilisateurs peuvent donner un sens aux données) est longue et fastidieuse. En effet, les données sont souvent complexes et de mauvaise qualité. Structurées, semi-structurées et non structurées, elles sont stockées dans de nombreux endroits différents, que ce soit dans des data lakes, sur site ou dans des environnements multicloud. Les consolider au sein de l’entreprise afin de fournir une vue unifiée est un défi, qui ne fait qu’augmenter à mesure que de nouvelles technologies sont ajoutées au mélange.

Des données accessibles et complètes, pour la prise de décisions

Dans ce contexte, la virtualisation des données est opportune. Grâce à une vue unique de la totalité les données de l’organisation, cette technologie améliore la visibilité et la disponibilité en temps réel des données. Contrairement aux solutions traditionnelles d’extraction, de transformation et de chargement (ETL), elle ne déplace ni ne duplique les données, mais les laisse dans les systèmes sources. En d’autres termes, plutôt que de répliquer, la virtualisation des données donne une vue centralisée de l’ensemble données, qu’il s’agisse de big data, de données cloud ou de données historiques.
 
Pour de nombreuses compagnies d’assurance, cette technologie contribue déjà à améliorer les performances, en réduisant les coûts et la durée des projets. Elle améliore aussi l’expérience client en permettant aux responsables de prendre des décisions basées sur des données en temps réel. 
 
Si les deux dernières années ont été marquées par de nombreux défis pour les assureurs, elles ont également créé de nombreuses opportunités. Les technologies modernes et une volonté nouvelle de les adopter transforment l’ensemble du secteur. Toutefois, pour se préparer à un succès futur et faire face à une concurrence effrénée, les dirigeants du secteur de l’assurance devraient donner la priorité à l’utilisation des données.