Avec la banque et la logistique, l’assurance compte parmi les utilisateurs historiques de la BI, appelée aussi informatique décisionnelle. En effet, à partir de l’analyse des données celle-ci fournit aux dirigeants de quoi prendre des décisions éclairées. Pour l’assureur, la business intelligence intervient également à d’autres niveaux. Ceux-ci vont de l’évaluation de la rentabilité d’une branche à la lutte contre la fraude en passant par l’analyse des risques. De plus, les outils de de BI récents, musclés par les avancées de l’intelligence artificielle et du machine learning, disposent de capacités prédictives séduisantes pour les acteurs de l’assurance.
Décisions et Prédictions
Pour les assurance l’outil de BI est une solution unifiée d’informatique décisionnelle, doublée d’analyse prédictive. Ainsi, chaque assureur bénéficie d’une meilleure visibilité sur son activité. Il peut donc aligner ses objectifs sur la vision stratégique de l’entreprise.
Grâce à la business intelligence, les compagnies d’assurance peuvent s’appuyer sur des analyses réalisées en temps réel, qui facilitent le suivi et construisent la modélisation des risques.
La business intelligence permet aux assureurs de mettre en œuvre un processus de planification agile en matière de primes et de déclarations de sinistres. Ils sont ensuite capables de générer des prévisions que les outils de BI récents peuvent vérifier par simulations.
De plus, la BI donne aux entreprises les moyens de répondre aux besoins personnels de l’assuré. La modélisation prédictive aide à concevoir des nouvelles offres ainsi que des produits et services plus personnalisés.
La business intelligence offre aux assureurs des moyens inédits de lutte contre la fraude. La BI peut servir, dans un premier temps, à fournir des outils de comparaison. L’objectif est de recueillir les données des événements récemment survenus et les comparer aux situations frauduleuses déjà recensées.
Dans un second temps, l’analyse prédictive va s’appuyer sur les données historiques pour modéliser et prédire les événements futurs. Détenir une meilleure compréhension du phénomène aide naturellement à prédire la fraude à partir de situations similaires.
Enfin, la BI facilite la visualisation des liens entre les individus. Ils sont parfois reliés par la profession, la localisation, les réseaux sociaux et d’autres liens. La schématisation de ces rapports permet de détecter les réseaux de fraude.
En utilisant tous ces moyens, les assureurs peuvent détecter une fraude dès le rapport de sinistre. L’apport de la BI dans cette situation est d’offrir des outils qui favorisent l’efficience.
Le datamining et la BI s’associent pour booster le marché de l’assurance
L’évolution du secteur de l’assurance a eu un impact sur leurs outils et leurs ressources humaines. Bien que des équipes de data scientists soient déjà en place, ces dernières ont été considérablement étoffées. Enfin, les systèmes d’information ont du évoluer pour enregistrer toujours plus de données et faciliter l’accès à ces dernières par des solutions de datamining et de business intelligence.
La datamining permet de comprendre et tirer profit de la multitude de données (clients, secteur, concurrentielles et légales) et de pouvoir profiter ainsi d’avantages concurrentiels importants. Tandis que la business intelligence garantit un pilotage précis de l’activité et facilite la prise de décision.
La combinaison des deux technologies apporte aux assureurs la capacité de transformer la donnée en valeur client et capter le prospect/client au bon moment et sur le bon canal.
Elle créer aussi des reporting visuels dynamiques sous forme d’un tableau de bord qu’on peut partager avec les équipes nomades. Les commerciaux peuvent ainsi mieux préparer les rendez-vous client en amont à l’aide de données consolidées pour améliorer le taux de transformation.
La BI, alliée au datamining influe aussi sur le marketing. D’une part, elle facilite la mise en place des opérations de data marketing. Et, d’autre part, elle permet de prévoir des comportements d’achats à l’aide du marketing prédictif qu’exploite la segmentation, le scoring et les typologies de clients. Le marketing prédictif aide également à identifier les clients à fort « taux de churn ».
Que la compagnie d’assurance soit spécialisée dans l’assurance dommages ou l’assurance vie, la BI permet d’adopter une approche véritablement axée sur les données en offrant une meilleure visibilité sur les activités de façon à améliorer les processus décisionnels à tous les niveaux de l’entreprise!
Enfin, la BI aide aussi à optimiser le pilotage de la performance commerciale et peut faciliter l’automatisation des campagnes de fidélisation.
Mes sujets préférés sont les données, les besoins métier et… le Développement Durable! Croyez-moi les 3 s’associent très bien!
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Timothée
