Assurance prédictive : qu'est-ce que c'est et les avantages pour le secteur de l'assurance

L'assurance prédictive est un type d'analyse avancé qui permet aux compagnies d'assurancede faire des prévisions à l'aide de leurs données historiques , en combinant des modèles statistiques, des techniques d'exploration de données et l'apprentissage automatique.Les compagnies d'assurance utilisent l'analyse prédictive pour identifier les modèles récurrents dans l'énorme flux de données à leur disposition et utilisent ces modèles pour identifier les risques et développer des opportunités.

Dans cet article, nous verrons commentl'assurance prédictive permet un engagement client dynamique à différentes étapes de l'entonnoir, des processus d'intégration au renouvellement de la police.Nous découvrirons également pourquoi l'intégration de l'assurance prédictive dans les opérations quotidiennes est désormais un geste essentiel et stratégique, le seul qui puisse permettre une expérience client à la hauteur des attentes de plus en plus élevées des clients.

Qu'est-ce que l'assurance prédictive ?

La pratique consistant à utiliser l'analyse prédictive en assurance n'est pas nouvelle ; en fait, les compagnies d'assurance s'y fient depuis des années. La principale différence est qu'aujourd'hui, l'activité d'analyse n'est plus effectuée manuellement, mais via des technologies basées sur l'intelligence artificielle qui automatisent les tâches redondantes et répétitives et rationalisent et accélèrent les processus traditionnellement chronophages et sujets aux erreurs humaines.

Aujourd'hui, les entreprises sont inondées de données de différents types, des fichiers journaux et des images à la vidéo. L'obtention d'informations à partir de ces données et la prédiction des résultats, des tendances et des comportements futurs peuvent désormais être traitées via des applications d'intelligence artificielle et des algorithmes d'apprentissage automatique.Les informations issues de ces processus permettent aux entreprises d'optimiser leurs stratégies afin deminimiser les risques et de maximiser les profits .

L'assurance prédictive est ainsi l'analyse prédictive appliquée au secteur de l'assurance , un outil extraordinairement efficace qui permet de traiter les sinistres et de détecter les fraudes, d'anticiper les risques financiers et d'optimiser les tarifs, d'identifier les situations à risque de décrochage, et d'élaborer des propositions dédiées pour convaincre les clients insatisfaits ou indécis. pour renouveler leurs polices et maintenir leur couverture.

Les étapes du processus d'assurance prédictive

L'analyse prédictive en assurance implique la collecte et l'analyse de grands ensembles de données à partir desquels des informations utiles peuvent être extraites pour prédire la probabilité de dommages, de fraude et de risque d'annulation de police. Pour que l'analyse prédictive fournisse un support efficace, un certain nombre d'étapes doivent être franchies :

1. Définir les objectifs, les ensembles de données, les métriques.

Avant de démarrer toute activité d'analyse, avant même la collecte de données, il est essentiel de déterminer les objectifs : de la détection des tentatives de fraude à l'optimisation des plans tarifaires et de l'élaboration de propositions d'upselling et de cross-selling à l'augmentation de l'engagement client et à l'activation des modes de libre-service.À ce stade, il est crucial dedéfinir le jeu de données à analyser .L'étape suivante consiste à identifier les KPI les plus appropriés pour mesurer le succès des différentes initiatives. Ce n'est qu'à travers unesélection de métriques - qui doivent être adaptées aux objectifs fixés - qu'il sera possible d'évaluer les résultats obtenus et, si le modèle prédictif adopté ne fonctionne pas, de pouvoir intervenir immédiatement pour le modifier.

2. La collecte de données : un support indispensable pour InsurTech

Pour que l'assurance prédictive produise des résultats de plus en plus précis, la collecte de grands volumes de données historiques est essentielle. Aujourd'hui, de nombreux organismes d'assurance recueillent des informations auprès de nombreuses sources. C'est une bonne pratique d'avoir un lac de données, un référentiel centralisé dans lequel toutes les données, à la fois quantitatives et qualitatives, structurées et non structurées, circulent. L'incroyable soutien apporté par l'intelligence artificielle est ici évident : les données n'ont plus besoin d'être extraites manuellement .La technologie d'assurance disponible aujourd'hui,Insurtech , terme générique qui associe « assurance » et « technologie » et désigne tout ce qui touche à l'innovation technologique et numérique dans l'industrie de l'assurance, est capable de collecter automatiquement et de manière autonome des données provenant de différentes sources (applications mobiles , télématique, IoT, interactions clients, médias sociaux, etc.).

Un élément clé de l'insurtech et une étape clé de la collecte de données estla dématérialisation - au sens à la fois de la numérisation des documents papier et de la création directe du document numérique.En extrayant des données à partir de documents numériques, les compagnies d'assurance peuvent acquérir rapidement des connaissances sur leurs clients qui sont non seulement nettement plus importantes que par le passé, mais peuvent également les dépasser pour atteindre des niveaux de granularité auparavant impensables. En effet, ces outils permettent de subdiviser les clients en clusters de plus en plus spécifiques sur la base de caractéristiques homogènes qui peuvent être choisies au cas par cas, en fonction des besoins d'information spécifiques.

Après la collecte des données, il reste une tâche à accomplir avant de procéder à l'analyse proprement dite :la pertinence et la qualité des données doivent être confirmées avant de les entrer dans un modèle d'analyse prédictive.Cela signifie essentiellement : vérifier leur format, supprimer les points de données en double et examiner les types de données pour les corréler avec leurs sources.

3. Modélisation et distribution

Une fois toutes les données recueillies et l'hypothèse à tester déterminée, on peut procéder à la modélisation, c'est-à-dire sélectionner ou créer le modèle d'analyse prédictive. C'est l'étape où les techniques d'apprentissage automatique sont utilisées.Une fois le modèle créé et testé, vous pouvez commencer à le déployer en l'incluant dans une application logicielle réelle (par exemple, dans le flux de gestion des sinistres ou dans des plateformes de personnalisation automatique des plans de police).

4. Surveillance

Désormais, il s'agit d'enregistrer et d'évaluer les performances du modèle d'analyse prédictive et de déterminer s'il répond aux exigences de performances et de précision attendues une fois entièrement déployé. Que montrent les KPI dans la phase initiale (celle de la définition des objectifs) ? La surveillance doit être constante et opportune : les résultats du modèle peuvent changer de manière significative, même pendant des périodes relativement courtes, et une surveillance continue est essentielle afin d'identifier si et quand le système d'analyse prédictive ne fournit plus d'informations pertinentes.

Les avantages de l'analyse prédictive dans le secteur de l'assurance

Avec plus des deux tiers des assureurs prévoyant d'augmenter leurs investissements dans la collecte et l'analyse de données dans les années à venir, l'utilisation de modèles d'analyse prédictive aura un impact significatif sur l'ensemble du secteur de l'assurance.Quels sont les avantages qui motivent l'adoption croissante d'outils et de méthodologies d'assurance prédictive ?

1. L'assurance prédictive contribue à la croissance économique

Pour 67 % des compagnies d'assurance , l'analyse prédictive a permis de réduire les dépenses liées à l'émission et à la souscription d'une police, tandis que 60 %ont signalé une augmentation des ventes et de la rentabilité. Ces deux résultats nous indiquent quel'analyse avancée des données aide à minimiser le gaspillage et à accroître l'utilisation efficace des ressources, notamment en utilisant les technologies existantes de manière innovante.

Grâce à l'analyse prédictive, une entreprise est en mesure de sécuriser des plans d'assurance ciblés, d'accélérer le traitement des réclamations et d'offrir des expériences client plus personnalisées. Tout cela crée un avantage concurrentiel qui peut attirer de nouveaux clients et fidéliser les clients existants.

L'assurance prédictive joue également un rôle stratégique dans l'identification des marchés potentiels : des données de qualité peuvent être utilisées pour révéler les comportements et les caractéristiques communes du public cible et pour découvrir de nouvelles poches de croissance méconnues ou des segments inexplorés.

2. L'assurance prédictive prend en charge des expériences hyper-personnalisées

L'analyse prédictive vous permet de détecter les modèles de comportement des clients et d'identifier ceux qui sont insatisfaits et qui ne renouvelleront peut-être pas leurs politiques. Grâce aux informations complètes et opportunes qui résultent de l'analyse des données, vous pouvez vous concentrer sur les motivations de ces assurés et sur la création d'expériences qui peuvent répondre à leurs préférences et à leurs besoins.

En anticipant les besoins et les comportements des clients, vous pouvez concevoir des interactions encore plus personnalisées et construire des relations durables.Par exemple, l'analyse prédictive est utilisée pour proposer des plans d'assurance personnalisés basés sur l'historique des réclamations. Les assureurs doivent s'efforcer de personnaliser les offres à tout moment du parcours client, du devis à la souscription, et au-delà. Cependant, pour atteindre ces objectifs, la personnalisation peut ne plus suffire.

SelonCapgemini , "En ce qui concerne le secteur de l'assurance, la priorité actuelle est une stratégie d'hyper-personnalisation bien définie qui se concentre sur l'engagement basé sur l'expérience : fournir les bons produits, au bon moment, via les bons canaux."

Une stratégie d'hyper-personnalisation efficace comporte trois aspects fondamentaux : une compréhension approfondie du client, l'utilisation de nouvelles technologies et l'utilisation d'une approche marketing entièrement centrée sur le client.

• Compréhension du client.Les données proviennent de tous les points de contact où vos clients interagissent avec l'entreprise : site Web, application mobile, médias sociaux, centre de contact. Les informations collectées doivent être stockées en toute sécurité et en même temps être facilement accessibles aux équipes engagées sur ce projet particulier.
• Utiliser les technologies.Les données doivent être collectées, triées et cataloguées dans des lieux dédiés tels quedes CRM ou des plateformes avancéesqui intègrent différentes fonctionnalités : desCCMqui permettent une communication efficace aux clients sur différents points de contact en utilisant tous les canaux disponibles, aux produits qui permettentdes expériences interactives.
• Commercialisation personnalisée.L'utilisation des données client provenant de divers canaux au sein de différents marketing donne à une compagnie d'assurance les outils nécessaires pour établir des relations hautement personnalisées, qui sont plus susceptibles d'entraîner des niveaux de rétention plus élevés. Les spécialistes du marketing de l'assurance doivent donc renforcer cette capacité à traduire des informations provenant de diverses sources en connaissances immédiatement exploitables.

L'analyse prédictive peut devenir un élément clé d'une stratégie d'hyper-personnalisation : elle peut être le premier moment d'un processus qui transforme les données en relations précieuses, améliore l'expérience client pour les assurés et crée un avantage concurrentiel pour les entreprises.

3. L'assurance prédictive permet un engagement client dynamique

Grâce à l'assurance prédictive, notamment lorsqu'elle est renforcée par l'intelligence artificielle, les compagnies d'assurance peuvent concevoir des parcours client dynamiques : chatbots basés sur l'IA, "routage prédictif" pour identifier le meilleur agent pour un client spécifique, personnalisation de la stratégie de communication basée sur les données client (comme l' envoi des offres personnalisées pour fidéliser les clients à risque).L'analyse prédictive peut transformer les données en informations utilisables et immédiatement exploitables aux moments les plus sensibles de l'entonnoir, dont dépend la réalisation des transactions commerciales entre les compagnies d'assurance et les consommateurs : renouvellement de lapolice et intégration.

• Renouvellement de la politique.C'est le moment où des messages clairs et engageants sont plus importants que jamais. Elle nécessite une solution à la fois innovante et efficace pour enrichir la communication et en faire une expérience interactive très pertinente.Les vidéos personnalisées , qui traduisent les résultats de l'analyse prédictive en narration avec des images, sont le type de contenu le mieux adapté pour parvenir à un type de communication cohérent, clair et engageant pour chaque client.
• Intégration .Lorsqu'il s'agit d'intégrer un nouveau client, chaque opportunité de contact est précieuse car elle est potentiellement unique. Même dans lesecteur de l'assurance .Les outils numériques permettent aujourd'hui de télécharger automatiquement les données de profil sur des plateformes internes. À partir de là, grâce à l'analyse prédictive, ces données formeront la base de connaissances à partir de laquelle des informations pourront être extraites pour construire des expériences de plus en plus centrées sur les besoins spécifiques des assurés (potentiels et acquis). Également cruciales à ce stade sont toutes lessolutions qui offrent aux organisations une couverture complète des processus numériques liés aux processus fiscaux et documentaireset permettent leur intégration transparente avec les outils et procédures déjà utilisés (y compris la fonctionnalité essentielle dessignatures électroniques).

Après avoir clarifié ce qu'est l'analyse prédictive et son fonctionnement dans le secteur de l'assurance et après avoir mis en évidence les innombrables avantages qu'elle offre, nous pouvons tirer quelques conclusions. Par exemple, on peut dire queles connaissances produites grâce aux techniques et outils prédictifs d'assurance fournissent une base solide pour développer des propositions commerciales plus centrées.Grâce à cela, les entreprises sont en mesure de se connecter facilement avec de nouveaux clients et de maintenir des relations précieuses avec les clients existants, en leur fournissant des services hautement personnalisés, des communications concernant le moment et la manière de payer leurs polices, aux processus de service client.