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Innowise est une société internationale de développement de logiciels à cycle complet fondée en 2007. Nous sommes une équipe de plus de 1600+ professionnels de l'informatique développant des logiciels pour d'autres professionnels dans le monde entier.
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Le rôle de l'analyse des données dans la révolution du secteur de l'assurance

Explorer le pouvoir de l'analyse des données dans le secteur de l'assurance

À l'ère des données, le secteur de l'assurance se trouve à la croisée des chemins. Alors que le secteur dépendait traditionnellement de données historiques et de calculs simples, l'analyse des données est en train de le révolutionner, faisant entrer le secteur de l'assurance dans une nouvelle ère caractérisée par une précision et une personnalisation remarquables.

En termes simples, l'analyse de données pour l'assurance fait référence à l'utilisation systématique de données et de techniques d'analyse avancées pour obtenir des informations, faire des prédictions et prendre des décisions en connaissance de cause. En analysant de grandes quantités de données provenant de nombreuses sources, les compagnies d'assurance obtiennent des modèles et des tendances significatifs qui les aident dans diverses opérations, de l'identification des demandes d'indemnisation douteuses à la prévention des activités frauduleuses.

L'analyse des données dans l'assurance : aperçu du marché

Le secteur de l'assurance est en train de vivre un changement transformateur avec l'intégration de l'analyse des données, qui permet d'obtenir des informations inégalées sur l'évaluation des risques, la détection des fraudes et le comportement des clients. La répartition suivante en dit long sur son potentiel perturbateur.

Croissance

Le marché de l'analyse des données d'assurance était estimé à 11,47 milliards USD en 2023 et devrait afficher un remarquable TCAC de 15,9%, atteignant le chiffre stupéfiant de 27,07 milliards USD d'ici les cinq prochaines années.

Source : Mordor Intelligence

Utilisation

86% des compagnies d'assurance comptent sur l'analyse des données pour tirer des enseignements des rapports de données détaillés. Ainsi, les assureurs automobiles sont en train de passer de l'utilisation exclusive des dossiers de sinistres internes à l'analyse des comportements.

Source : Mordor Intelligence

Effets

Les assureurs-vie qui utilisent l'analyse prédictive ont enregistré un effet cumulatif de 67% de réduction des coûts et de 60% d'augmentation des revenus.

Source : Willis Towers Watson

Avantages

L'analyse de données pour l'assurance permet de détecter et de prévenir les demandes d'indemnisation frauduleuses, ce qui permet d'économiser $308,6 milliards d'euros en moyenne chaque année.

Source : Coalition contre la fraude à l'assurance

Le rôle de l'analyse des données dans l'assurance

Dans le secteur de l'assurance, l'analyse des données est progressivement devenue la pierre angulaire de la transformation, de l'innovation et de l'efficacité, ainsi que du remodelage des performances opérationnelles en vue d'une précision limpide et d'une prévisibilité globale. Explorons son impact multiforme en chiffres, répartis entre les différents aspects qui constituent son effet révolutionnaire.

Principaux cas d'utilisation de l'analyse de données dans l'assurance

En plus de réduire l'incertitude et de rationaliser la prise de décision, l'analyse de données pour l'assurance permet de découvrir de nouvelles opportunités de croissance qui favorisent l'expansion de l'entreprise et la satisfaction des clients. Voici les principaux cas d'utilisation démontrant son influence pionnière sur le secteur de l'assurance.

Évaluation des risques et tarification
Détection des fraudes
La télématique dans l'assurance automobile
Segmentation de la clientèle
Automatisation du traitement des demandes
Amélioration de la souscription
Amélioration de l'expérience client
Analyse prédictive
Modélisation des catastrophes
Programmes de santé et de bien-être
Optimisation du règlement des sinistres
Cybersécurité et atténuation des risques
Prévention de la fraude dans les soins de santé
Évaluation des biens
Développement de produits

Grâce aux grandes quantités de données disponibles, les assureurs peuvent obtenir des informations et élaborer des stratégies qui étaient auparavant impossibles à mettre en œuvre. Plutôt que de classer les individus dans de grands groupes de risques, les assureurs créent des profils de risques plus granulaires grâce à l'évaluation des risques, ce qui garantit que les primes représentent précisément le risque qu'ils représentent. Pour établir avec précision le prix des primes d'assurance, ils analysent les données historiques, les attributs comportementaux, les données démographiques, etc. Dans certains cas, ils intègrent des sources de données non conventionnelles telles que l'activité des médias sociaux, l'historique des achats et même l'imagerie satellite concernant l'assurance des biens.

Les modèles analytiques sophistiqués d'aujourd'hui plongent profondément dans de vastes ensembles de données, repérant avec précision les incohérences et les anomalies. Par exemple, en analysant les données historiques (sinistres passés, fréquence des demandes de renseignements) et les informations d'origine externe (scores de crédit, etc.), l'analyse des données dans l'assurance permet de détecter des pics inhabituels dans les montants ou la fréquence des sinistres provenant d'une région ou d'un fournisseur de services particulier. En outre, ces informations peuvent indiquer une éventuelle collusion ou une fraude systématique. De plus, l'analyse de texte permet d'examiner les détails narratifs des demandes d'indemnisation, d'identifier les formulations trompeuses ou les incohérences et de permettre aux assureurs de prendre des mesures préventives avant de se faire rouler dans la farine.

En exploitant les données en temps réel collectées à partir d'appareils connectés, tels que les smartphones équipés d'un GPS et les capteurs embarqués, les assureurs acquièrent une connaissance approfondie du comportement du conducteur et des performances du véhicule, en tenant compte de la vitesse, du kilométrage, de l'accélération, du freinage et d'autres facteurs. Grâce à cette approche fondée sur les données, ils adaptent les primes d'assurance en conséquence et fournissent des informations précises et opportunes sur les circonstances de l'accident. Les agences d'assurance peuvent ainsi régler les sinistres plus rapidement, réduire les fraudes et éviter les litiges, ce qui contribue à un comportement de conduite plus sûr.

Plutôt que de traiter la clientèle comme une entité monolithique, les assureurs la classent en fonction de l'âge, du revenu, du mode de vie, de l'appétence pour le risque et d'autres caractéristiques afin d'offrir des services centrés sur le client et de favoriser la fidélisation de la clientèle. Par exemple, un jeune professionnel célibataire vivant en milieu urbain pourrait privilégier une assurance automobile ou une assurance de location offrant certaines commodités numériques. En revanche, une personne qui vit en banlieue et qui s'occupe de sa famille sera peut-être plus intéressée par une assurance maladie ou une assurance vie complète. Grâce à la segmentation, les compagnies d'assurance peuvent également optimiser leurs stratégies de marketing afin de s'assurer qu'elles envoient le bon message à la bonne personne, réduisant ainsi l'inefficacité des approches générales.

Par le passé, le processus d'indemnisation était manuel, exigeait beaucoup de papier et souffrait de retards, ce qui laissait place à des erreurs et à des incohérences. De nombreuses évaluations préliminaires des sinistres peuvent être effectuées presque instantanément à l'aide de logiciels et d'algorithmes sophistiqués, afin d'évaluer la validité et de quantifier le montant approprié du règlement. En outre, les outils d'automatisation peuvent instantanément croiser les données du sinistre avec les détails de la police, en signalant les divergences ou les activités frauduleuses potentielles. Cela accélère la résolution des sinistres simples, permettant aux assureurs de se concentrer sur les cas plus complexes.

Au lieu de tableaux statiques et de données historiques, les tarificateurs modernes utilisent l'analytique pour obtenir une compréhension plus nuancée du risque. Des algorithmes avancés analysent de vastes quantités de données, qu'il s'agisse de sources conventionnelles comme les dossiers médicaux dans l'assurance maladie ou de sources plus contemporaines comme la télématique dans l'assurance automobile. Cela permet de comprendre les schémas, de prédire les risques futurs et d'évaluer la valeur réelle d'une police. Désormais, l'assureur peut adapter les primes en fonction du mode de vie, des habitudes d'exercice ou même des prédispositions génétiques, plutôt que de proposer une police générique basée sur l'âge et les données de santé primaires.

Dans un secteur historiquement considéré comme impersonnel et transactionnel, l'infusion de l'analyse des données dans l'assurance a permis aux compagnies de comprendre et de répondre de manière proactive aux besoins individuels des assurés. En analysant les schémas de renouvellement des polices, les demandes d'indemnisation et les interactions, les assureurs acquièrent des connaissances sur les préférences, les comportements et les points faibles de leurs clients. Cette compréhension approfondie permet une communication sur mesure, des offres de service opportunes et des recommandations de produits personnalisées. L'assureur peut, par exemple, suggérer une assurance habitation lors de l'achat d'une nouvelle propriété ou une couverture médicale complète lorsque la famille s'agrandit, en analysant les étapes de la vie du client.

Au fond, l'analyse prédictive exploite les données historiques pour prévoir les résultats futurs. Pour les assureurs, cela signifie anticiper les besoins, les comportements et les défis potentiels des clients avant qu'ils ne se manifestent. En modélisant divers points de données - tels que les interactions avec les assurés, l'historique des sinistres et les changements de mode de vie - les assureurs peuvent prédire quand un client est sur le point de vivre un événement important de sa vie, comme l'achat d'une nouvelle maison ou la fondation d'une famille. Cela leur permet de proposer de manière proactive des produits ou des conseils pertinents, transformant ainsi des points de douleur potentiels en transitions harmonieuses. En outre, l'analyse prédictive peut améliorer le processus de gestion des sinistres, en prévoyant la probabilité qu'un sinistre devienne controversé ou se prolonge, et en permettant aux assureurs d'intervenir rapidement en proposant des solutions ou un soutien personnalisé.

La modélisation des catastrophes cherche à anticiper et à quantifier les répercussions financières d'événements imprévisibles à grande échelle, qu'il s'agisse de catastrophes naturelles comme les ouragans ou de crises d'origine humaine. Plutôt que de s'appuyer uniquement sur des données historiques, dont la portée peut être limitée, l'analyse des données dans le domaine de l'assurance intègre divers flux de données, y compris des observations environnementales en temps réel, des tendances climatiques et même des dynamiques sociopolitiques. Par exemple, si les modèles d'ouragans passés donnent quelques indications, l'intégration de données de température océanique en temps réel ou de taux de déforestation peut fournir une évaluation plus précise de l'intensité future des cyclones ou des risques d'inondation. En analysant les schémas de développement urbain, les assureurs peuvent prédire les concentrations potentielles de pertes de biens dans les zones nouvellement développées et susceptibles de subir des catastrophes naturelles.

En exploitant la puissance des données, les compagnies d'assurance peuvent adapter leurs offres pour mieux servir les particuliers et les entreprises, en proposant des recommandations personnalisées aux assurés et en encourageant des choix et des comportements plus sains. Par exemple, des employés en meilleure santé sont souvent plus productifs, ont moins de jours de maladie et réduisent les coûts de santé à long terme. En analysant les données générées par les programmes de santé et de bien-être, les compagnies d'assurance peuvent affiner leurs modèles d'évaluation des risques et leurs structures de tarification, ce qui se traduit par une souscription plus précise et des primes potentiellement moins élevées pour les entreprises. En outre, l'analyse des données permet aux assureurs d'identifier les tendances et les opportunités en matière de soins préventifs et d'intervention précoce, ce qui réduit en fin de compte les demandes d'indemnisation et les dépenses de santé globales.

L'analyse des données dans le règlement des sinistres aide les entreprises à accélérer le traitement des sinistres légitimes. L'évaluation automatisée des sinistres et les modèles prédictifs permettent aux compagnies d'assurance d'identifier les sinistres valables et de les régler plus efficacement, ce qui réduit la pression financière sur les entreprises et leur permet de reprendre leurs activités dès que possible. Cette efficacité peut favoriser la confiance entre les assureurs, les assurés et les entreprises et améliorer la satisfaction globale des clients. En outre, l'analyse des données dans le secteur de l'assurance contribue à l'optimisation des provisions pour sinistres, ce qui permet aux entreprises de mettre de côté le montant approprié de fonds pour les sinistres futurs anticipés avec précision. Cette optimisation permet aux entreprises de ne pas payer trop cher leurs primes d'assurance et de conserver les ressources financières nécessaires à leurs activités.

L'une des principales façons dont l'analyse des données aide les assureurs en matière de cybersécurité est l'analyse des données historiques et en temps réel. En examinant de vastes ensembles de données, les assureurs identifient des schémas et des anomalies indiquant des cybermenaces ou des vulnérabilités, ce qui leur permet de traiter les problèmes potentiels avant qu'ils ne se transforment en brèches majeures. Par exemple, les assureurs peuvent détecter des tentatives de connexion ou des schémas d'accès aux données inhabituels, qui peuvent indiquer des tentatives d'accès non autorisé, et prendre des mesures immédiates pour contrecarrer les cyberattaques. En outre, en analysant des facteurs tels que le secteur d'activité, la taille, l'infrastructure de cybersécurité et les données historiques d'une entreprise, les agences d'assurance peuvent évaluer avec précision le niveau de risque que présente un client. Elles peuvent ensuite adapter les polices d'assurance et les tarifs aux profils de risque spécifiques de leurs clients, en veillant à ce qu'ils bénéficient d'une couverture adéquate sans payer trop cher.

En analysant de vastes ensembles de données contenant des informations sur les demandes de soins de santé, les antécédents des patients et les pratiques de facturation, les compagnies d'assurance peuvent repérer les irrégularités et les schémas indiquant une fraude potentielle. L'analyse des données permet de repérer les cas où un prestataire facture des services qui n'ont pas été rendus ou lorsqu'un patient reçoit un volume inhabituellement élevé de services dans un court laps de temps. Ces anomalies déclenchent des enquêtes, ce qui permet aux assureurs d'intervenir rapidement et de prévenir d'autres activités frauduleuses. Cela permet non seulement d'éviter aux assureurs des pertes financières substantielles, mais aussi de préserver l'intégrité du système de santé, car les activités frauduleuses dans le secteur de la santé impliquent souvent plusieurs parties qui s'entendent pour maximiser les gains mal acquis.

L'analyse de vastes ensembles de données comprenant des informations sur les attributs des biens, leur emplacement, les données historiques sur les sinistres et les tendances du marché est l'un des principaux moyens par lesquels l'analyse des données peut contribuer à l'évaluation des biens. Cela permet non seulement de réduire la probabilité de sous-assurance ou de sur-assurance, mais aussi de garantir que les entreprises paient des primes qui correspondent à la valeur réelle des biens. L'analyse des données permet aux agences d'assurance de disposer d'informations en temps réel sur les biens, car les conditions du marché et la valeur des biens peuvent fluctuer rapidement, ce qui complique la mise à jour de la couverture d'assurance. En outre, l'analyse des données leur permet de suivre l'évolution de la valeur des biens et de la dynamique du marché, ce qui garantit que les polices restent pertinentes et que les entreprises sont correctement protégées.

L'une des principales façons dont l'analyse des données dans le secteur de l'assurance contribue au développement des produits consiste à exploiter de vastes ensembles de données pour en tirer des enseignements, les assureurs recueillant des données sur le comportement des clients, l'historique des sinistres, les tendances du marché et les risques émergents. En analysant cette mine d'informations, ils acquièrent une meilleure compréhension des besoins, des préférences et des comportements des clients. Cela leur permet de développer et d'adapter les produits d'assurance à des données démographiques et à des segments de clientèle spécifiques, en veillant à ce que les entreprises bénéficient d'une couverture conforme à leur profil de risque unique. L'analyse des données permet aux assureurs d'identifier les lacunes du marché et de développer des offres d'assurance innovantes en conséquence. En analysant les tendances du marché et les risques émergents, les assureurs peuvent repérer les opportunités de lancer de nouveaux produits qui répondent à des besoins urgents et évolutifs.

Nos services d'analyse de données

Innowise excelle dans la fourniture de services d'analyse de données de premier ordre, aidant les entreprises à relever facilement leurs défis les plus urgents.

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  • Nous conseillons les compagnies d'assurance sur les stratégies et les approches d'analyse de données les mieux adaptées pour gérer efficacement l'information.
  • Nous aidons les compagnies d'assurance à collecter, organiser, protéger et stocker des données, en transformant des informations disparates en ensembles de données nettoyés et bien structurés.

Exemples concrets d'analyse de données dans l'assurance

Nous montrons comment de grandes compagnies d'assurance adoptent l'analyse de données dans leurs activités quotidiennes et bénéficient de meilleurs résultats.

Allianz SE: la science des données pour améliorer les capacités prédictives

Allianz Trade exploite la science des données pour améliorer ses capacités prédictives et rationaliser ses opérations, ce qui lui permet de repérer des signaux subtils liés à l'assurance, tels que la dette, la liquidité et les risques nationaux et sectoriels dans divers domaines. Grâce à ces processus intelligents, Allianz Trade repère les entreprises susceptibles d'être en défaut de paiement ou même de déposer le bilan. Tout en maintenant une technologie et des méthodologies de pointe, elle continue d'affiner ses modèles et de renforcer la synergie entre la science des données et l'analyse des experts.

Progressif: La télématique dans l'assurance automobile

Progressive, l'un des plus grands assureurs automobiles des États-Unis, est bien connu pour son programme d'assurance basé sur l'utilisation, Snapshot. Ce programme utilise des algorithmes avancés pour analyser méticuleusement les données télématiques, en tenant compte de la vitesse de conduite, de l'accélération, des habitudes de freinage, etc. En analysant cette mine d'informations, Snapshot évalue le risque du conducteur avec un niveau de granularité que les méthodes de souscription traditionnelles ne permettaient pas d'atteindre jusqu'à présent. Les assurés bénéficient ainsi de tarifs d'assurance automobile hautement personnalisés en fonction de leurs habitudes de conduite, ce qui se traduit par des primes nettement moins élevées et contribue à la sécurité routière.

Groupe Unitedhealth: L'analyse prédictive au service des déterminants sociaux de la santé

UnitedHealthcare a intégré l'analyse prédictive pour améliorer le bien-être, réduire les coûts et favoriser l'engagement dans les programmes d'intervention clinique. Cela lui a permis de s'attaquer aux déterminants sociaux de la santé chez les personnes couvertes par certains régimes d'avantages sociaux offerts par l'employeur. En utilisant l'analyse prédictive, UnitedHealthcare étend ses efforts existants pour aborder les déterminants sociaux de la santé pour les bénéficiaires de Medicare et Medicaid. Elle identifie de manière proactive les personnes les plus susceptibles d'avoir besoin d'aide, dans des domaines tels que l'accès à une alimentation nutritive et à un logement abordable. Les avocats des centres d'appel de UnitedHealthcare aident ensuite les personnes à surmonter les événements ou les circonstances difficiles de la vie grâce à des interactions en temps réel et à l'accès à des ressources communautaires reconnues.

Feuille de route pour la mise en œuvre de l'analyse des données

Un processus d'analyse de données fluide nécessite une approche méticuleuse pour développer des solutions révolutionnaires que les clients attendent avec impatience.

01
Exigences analyse
Nos BA déterminent les besoins et les objectifs spécifiques d'une solution d'analyse de données, en veillant à ce qu'elle s'aligne sur les objectifs de l'entreprise et les besoins des utilisateurs.
02
Conception de l'architecture des données
Nous nous concentrons sur la création d'un cadre pour l'organisation et la gestion des données au sein du système, y compris le stockage des données et les méthodes d'accès.
03
Modélisation des données
Nous concevons la structure et les relations des données pour faciliter l'interrogation et l'analyse efficaces au moyen de diagrammes entité-relation et de schémas.
04
Ingestion de données
Ensuite, nos développeurs compétents collectent et importent des données provenant de diverses sources dans un référentiel centralisé, les rendant ainsi accessibles à des fins d'analyse.
05
Nettoyage des données
Pour garantir la qualité et la fiabilité des données, nous identifions et rectifions les erreurs, les incohérences et les inexactitudes susceptibles d'entraver l'efficacité du processus.
06
Construction d'un lac de données
Cette étape implique la création d'un dépôt centralisé pour le stockage de grandes quantités de données brutes dans leur format d'origine, ce qui offre une certaine flexibilité.
07
Mise en œuvre du pipeline ETL/ELT
Un pipeline ETL/ELT consiste à concevoir et à mettre en place des processus pour extraire des données, les transformer à des fins d'analyse et les charger dans un système cible.
08
Qualité assurance
Nos spécialistes de l'assurance qualité effectuent des tests rigoureux et valident les processus d'analyse des données, garantissant ainsi des résultats précis et fiables.
09
Automatisation et déploiement
Innowise met en œuvre des processus automatisés pour l'analyse des données et déploie des solutions prêtes à être commercialisées dans des environnements de production.
10
Analyse et visualisation des données
Enfin, les données sont analysées à l'aide de diverses techniques et outils, ce qui permet d'obtenir des informations précieuses, des modèles et des tendances pour la prise de décision.
01 Exigences analyse
Nos BA déterminent les besoins et les objectifs spécifiques d'une solution d'analyse de données, en veillant à ce qu'elle s'aligne sur les objectifs de l'entreprise et les besoins des utilisateurs.
02 Conception de l'architecture des données
Nous nous concentrons sur la création d'un cadre pour l'organisation et la gestion des données au sein du système, y compris le stockage des données et les méthodes d'accès.
03 Modélisation des données
Nous concevons la structure et les relations des données pour faciliter l'interrogation et l'analyse efficaces au moyen de diagrammes entité-relation et de schémas.
04 Ingestion de données
Ensuite, nos développeurs compétents collectent et importent des données provenant de diverses sources dans un référentiel centralisé, les rendant ainsi accessibles à des fins d'analyse.
05 Nettoyage des données
Pour garantir la qualité et la fiabilité des données, nous identifions et rectifions les erreurs, les incohérences et les inexactitudes susceptibles d'entraver l'efficacité du processus.
06 Construction d'un lac de données
Cette étape implique la création d'un dépôt centralisé pour le stockage de grandes quantités de données brutes dans leur format d'origine, ce qui offre une certaine flexibilité.
07 Mise en œuvre du pipeline ETL/ELT
Un pipeline ETL/ELT consiste à concevoir et à mettre en place des processus pour extraire des données, les transformer à des fins d'analyse et les charger dans un système cible.
08 Qualité assurance
Nos spécialistes de l'assurance qualité effectuent des tests rigoureux et valident les processus d'analyse des données, garantissant ainsi des résultats précis et fiables.
09 Automatisation et déploiement
Innowise met en œuvre des processus automatisés pour l'analyse des données et déploie des solutions prêtes à être commercialisées dans des environnements de production.
10 Analyse et visualisation des données
Enfin, les données sont analysées à l'aide de diverses techniques et outils, ce qui permet d'obtenir des informations précieuses, des modèles et des tendances pour la prise de décision.

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Nous vivons à l'ère des données, et Innowise ouvre la voie en transformant des informations fragmentées en ensembles de données structurées qui permettent une planification stratégique et une prise de décision éclairée. En adaptant les solutions aux besoins spécifiques des entreprises, Innowise permet aux organisations de naviguer dans un paysage fondé sur des données probantes, favorisant l'innovation, l'efficacité et l'avantage concurrentiel.

Top 5 des plateformes d'analyse de données pour l'assurance

Dans le secteur de l'assurance, Tableau est largement utilisé pour la visualisation des données et la veille stratégique, fournissant un affichage facile à comprendre de données complexes, permettant aux souscripteurs et aux professionnels des sinistres d'identifier les tendances et d'évaluer les risques rapidement. Les tableaux de bord en temps réel de Tableau améliorent également l'engagement des clients en fournissant des informations sur le comportement et les préférences des assurés.

Pour

  • Convivialité pour les utilisateurs non techniques
  • Une communauté d'utilisateurs dynamique et des ressources en ligne étendues

Cons

  • Des licences coûteuses
  • Capacités limitées de préparation des données

Les compagnies d'assurance utilisent Power BI pour l'analyse des données et l'établissement de rapports. Il leur permet de créer des rapports et des tableaux de bord interactifs et de fournir une vue d'ensemble de leurs opérations. Power BI permet aux assureurs de surveiller les indicateurs clés de performance, de suivre l'efficacité du traitement des sinistres et d'optimiser le service à la clientèle, améliorant ainsi la prise de décision et l'efficacité opérationnelle.

Pour

  • Intégration avec Microsoft Stack
  • Évolutivité pour les petites et les grandes entreprises
  • Personnalisation flexible grâce aux graphiques intégrés

Cons

  • Pas de support pour macOS et Linux
  • Problèmes de performance avec les grands ensembles de données
  • Courbe d'apprentissage pour les novices en matière d'analyse de données

SAP S/4HANA est un système ERP utilisé dans le secteur de l'assurance pour les processus de gestion de bout en bout. Cette plateforme riche en fonctionnalités aide les entreprises d'assurance en fournissant une vue unifiée et en temps réel des opérations, y compris la gestion des polices, le traitement des sinistres et la gestion financière. Les capacités d'analyse avancées de S/4HANA permettent aux assureurs de prévoir les risques, d'optimiser l'affectation des ressources et d'améliorer le service à la clientèle, ce qui favorise une prise de décision plus souple et axée sur les données.

Pour

  • Analyses en temps réel basées sur des informations de dernière minute
  • Suite étendue de fonctions intégrées de gestion d'entreprise

Cons

  • Une mise en œuvre coûteuse
  • Formation approfondie des utilisateurs à l'utilisation efficace de ses fonctionnalités

Qlik Sense est une plateforme d'analyse et de visualisation des données utilisée dans le secteur de l'assurance pour améliorer la découverte et la compréhension des données. Elle est utile aux entreprises d'assurance car elle offre une analyse en libre-service, permettant aux utilisateurs d'explorer et de visualiser les données de manière indépendante, tandis que ses capacités d'interrogation en langage naturel pilotées par l'IA facilitent la création de rapports sophistiqués. Qlik Sense aide les assureurs à analyser les sinistres, à détecter les fraudes et à segmenter les clients, ce qui permet d'évaluer les risques de manière plus efficace et de gagner en efficience.

Pour

  • Modèle de données associatif pour explorer les relations entre les données de manière intuitive
  • Analyse pilotée par l'utilisateur pour créer des visualisations et des rapports

Cons

  • Coûts de licence, en particulier pour les grandes organisations
  • Courbe d'apprentissage pour les personnes qui découvrent la plateforme

Alteryx est utilisé dans le secteur de l'assurance pour le mélange et la préparation des données, ainsi que pour l'analyse avancée. Il aide les compagnies d'assurance à automatiser les flux de données et les processus d'analyse, réduisant ainsi considérablement le temps nécessaire à des tâches telles que la souscription, l'analyse des sinistres et la détection des fraudes. Alteryx améliore l'efficacité en simplifiant la manipulation des données et la modélisation prédictive, ce qui permet aux professionnels de l'assurance de prendre des décisions éclairées par les données avec plus de précision.

Pour

  • Préparation avancée des données
  • Automatisation des flux de travail pour rationaliser les tâches répétitives

Cons

  • Le coût pourrait être prohibitif pour les petites entreprises ou les utilisateurs individuels.
  • Les fonctions avancées peuvent être difficiles à comprendre pour les débutants

FAQ

Les compagnies d'assurance peuvent exploiter la puissance de l'analyse des données pour améliorer leur jeu. Elles peuvent ainsi affiner leur évaluation des risques, créer des formules d'assurance sur mesure, faciliter le traitement des demandes d'indemnisation et affiner les modèles de tarification, ce qui accroît l'efficacité et la précision.

Oui, l'analyse des données permet d'identifier des schémas, des anomalies et des activités suspectes dans les données relatives aux demandes d'indemnisation. Ces outils de haute technologie peuvent mettre en évidence les demandes d'indemnisation et les comportements frauduleux, ce qui permet aux assureurs de mettre fin à la fraude et d'économiser de l'argent sur les remboursements fictifs.

Le big data change la donne dans le domaine de l'assurance : il aide les assureurs à comprendre comment les clients réagissent, à examiner les risques sous tous les angles et à rendre les processus de souscription et d'indemnisation plus fluides et plus intelligents pour une prise de décision éclairée.

Le monde de l'assurance fait peau neuve, accueillant des technologies de pointe comme l'IA, l'apprentissage automatique et l'IdO. Elles contribuent à accélérer les formalités d'assurance, à définir les profils de risque et, en fin de compte, à offrir des services d'assurance qui se distinguent dans le paysage numérique en constante évolution.

auteur
Dmitry Nazarevich Chef du service mobile

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auteur
Dmitry Nazarevich DIRECTEUR TECHNIQUE

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    1

    Après avoir reçu et traité votre demande, nous reviendrons vers vous pour détailler les besoins de votre projet et signer un accord de non-divulgation pour assurer la confidentialité des informations.

    2

    Après avoir examiné les exigences, nos analystes et nos développeurs élaborent une proposition de projet avec l'étendue des travaux, le nombre de membre de l'équipe, les délais et les coûts des coûts.

    3

    Nous organisons une réunion avec vous pour discuter de l'offre et parvenir à un accord.

    4

    Nous signons un contrat et commençons à travailler sur votre projet le plus rapidement possible.

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