Quiconque a déjà subi un accident ou un traumatisme vous dira que l’assurance est essentielle à la survie. Elle peut constituer un filet de sécurité pour votre famille ou votre entreprise, vous aider à vous remettre sur pied et vous protéger contre des factures écrasantes. Pourtant, les compagnies sur lesquelles nous comptons pour être là lorsque les choses tournent mal fondent leurs polices et leurs produits sur des données obsolètes et incorrectes, ce qui non seulement leur coûte de l’argent mais pourrait aussi nuire à leurs clients à long terme. Alors que d’autres entreprises s’appuient sur des milliers de points de données pour prendre chaque décision, le secteur des assurances continue d’utiliser des informations démographiques vieilles de plus de 40 ans. Les leaders du secteur comprennent qu’il s’agit d’un problème. Selon un récent rapport de McKinsey, neuf compagnies d’assurance sur dix ont identifié les logiciels et les infrastructures hérités comme des obstacles à la numérisation, et les personnes interrogées dans le cadre d’une enquête du Center for the Study of Financial Innovation ont classé les technologies obsolètes comme la plus grande menace pour le secteur de l’assurance.
La data science au service de l’assurance as-a-platform
L’intelligence artificielle et les data scientists qui traitent les données, peuvent traiter plus de 4 000 points de données en quelques minutes et analyser 20 ans de tendances en matière de mortalité, de démographie, de santé et d’administration publique, pour aboutir à un algorithme dynamique qui peut être utilisé pour prendre des décisions éclairées. Les plateformes Data Science-as-a-Service (DSaaS) et Insurance-as-a-Platform (IaaP) peuvent aider les compagnies d’assurance à déterminer plus précisément les risques, à créer de meilleurs produits, plus appropriés, pour leurs clients et à améliorer l’expérience client. Ces données améliorées peuvent également aider les compagnies d’assurance à fixer le prix des produits avec plus de précision, à comprendre les caractéristiques démographiques des personnes prêtes à acheter et à inscrire le bon risque dans leurs livres, ce qui les rend plus rentables au bout du compte.
Créer de meilleurs produits d’assurance grâce au Big Data
Ces flux de données peuvent également aider les compagnies d’assurance à créer de meilleures politiques et de meilleurs produits qui répondent aux besoins de leurs clients actuels et potentiels. Traditionnellement, le secteur a développé de nouveaux produits sur la base de ceux qui existent déjà, au lieu d’examiner réellement ce qui fonctionne et les adaptations nécessaires. L’IA et les plateformes DSaaS peuvent donner aux transporteurs les outils nécessaires pour développer des produits basés sur des données démographiques et de risque. Les leaders du secteur peuvent ensuite intégrer les commentaires des agents pour sélectionner et concevoir des produits qui répondent aux besoins des assurés.
L’humain toujours au cœur du métier d’assureur
En fait, si l’utilisation correcte et actualisée des avancées technologiques peut être une grande aubaine pour les résultats d’une entreprise, les agents sont toujours nécessaires pour instaurer la confiance et servir de pont entre l’intelligence du big data et le développement d’une connexion personnelle. Les agents qui interagissent avec les consommateurs sont ceux qui établissent des relations avec les clients et qui peuvent, sur la base des connaissances que ces relations leur procurent, aider à élaborer les produits suggérés basés sur les données afin de rendre les offres d’assurance plus dynamiques et désirables.
Si de nombreux consommateurs se tournent vers les canaux numériques pour explorer et étudier leurs options d’assurance et veulent avoir la possibilité de déposer et de suivre les demandes d’indemnisation en ligne, ils veulent toujours savoir qu’il existe une personne compétente et attentionnée à laquelle ils peuvent s’adresser lorsqu’ils ont besoin d’une aide personnelle. Les entreprises qui parviendront à fusionner la technologie d’intelligence artificielle basée sur les données dans le nuage avec les méthodes traditionnelles d’engagement par le biais de leurs agents seront celles qui se hisseront au sommet.
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