Aujourd’hui, les assureurs les plus performants s’appuient sur la data science pour accélérer leur développement dans un environnement concurrentiel. Dans un webinar récent, Sudaman Thoppan Mohanchandralal, Regional Chief Data and Analytics Officer chez Allianz Benelux, a présenté l’état actuel de la data science dans l’assurance et des cas d’usage prometteurs du machine learning dans le secteur.
Pourquoi la data science est essentielle dans l’assurance aujourd’hui
La demande du marché s’oriente de plus en plus vers des services personnalisés, et non plus des offres destinées au plus grand nombre. Ce rapport McKinsey décrit le virage évoqué par Sudaman. Il explique comment bâtir, à grande échelle, des relations individuelles approfondies avec les assurés grâce à un marketing et à des services véritablement personnalisés.
Cette évolution des besoins et des relations est rendue possible par l’explosion des données disponibles au niveau individuel, ainsi que par les progrès du machine learning et des infrastructures. Dans cet article, IBM montre que les assureurs constatent une amélioration de 22 à 25 % du délai de rentabilité lorsqu’ils conçoivent des services personnalisés plutôt que des produits destinés au plus grand nombre. Ces offres à grande échelle ne sont possibles qu’avec le machine learning.
L’état de la data science dans l’assurance
Sudaman explique dans le webinar que le machine learning crée de la valeur lorsqu’il est utilisé pour la prédiction plutôt que pour l’inférence causale, et lorsque le problème est suffisamment circonscrit. À ce jour, le machine learning déçoit quand les organisations cherchent à en faire une boule de cristal ou une boîte noire, au lieu d’un outil qui oriente les experts vers les bonnes pistes. Voici un aperçu de quelques cas d’usage abordés lors du webinar :
1. Détection de la fraude dans les sinistres
Le machine learning excelle sur des tâches de prédiction disposant de volumes de données importants. La détection de la fraude est donc un excellent cas d’usage pour entraîner et déployer un algorithme de classification comme la régression logistique ou un arbre de décision. Ce système permet de signaler les dossiers suspects. Il facilite grandement la prévention de la fraude pour les analystes en mettant en avant les sinistres les plus susceptibles d’être frauduleux.
2. Identifier les clients à cibler pour la rétention
Autre cas d’usage clé pour changer d’échelle : améliorer la rétention client. Le machine learning aide à repérer les clients à risque de départ. Les identifier à grande échelle et proposer des incitations adaptées pour les fidéliser augmente la valeur vie client sur le long terme — et ouvre la voie à une personnalisation plus fine.
3. Optimiser la tarification avec des séries temporelles (modélisation de la prime de risque)
Comprendre le risque de déclaration de sinistre d’un client est essentiel pour fixer le bon prix et concevoir l’offre adaptée. Tous les assureurs le font à un certain niveau. Avec l’augmentation des données disponibles, la précision des modèles de profil de risque s’améliore, ce qui permet de proposer des tarifs plus compétitifs aux assurés.
4. Prédiction des maladies futures
Dans le même esprit, anticiper les risques de santé futurs est crucial pour l’optimisation de portefeuille et la tarification. Le secteur de l’assurance devra verser plus de 100 milliards de dollars au titre des sinistres liés au COVID. S’il était difficile de prévoir la pandémie en amont, mieux comprendre et prédire les trajectoires de santé permet aux assureurs de prioriser et de personnaliser leurs services.
5. Optimisation de portefeuille
Dernier cas d’usage : l’optimisation de portefeuille. La gestion de portefeuille passe par plusieurs étapes : identifier des regroupements de risques pertinents à analyser, éclairer les décisions optimales et repérer les opportunités. Chacune de ces étapes peut être résolue grâce à des techniques d’optimisation en data science.
Pour en savoir plus sur l’avenir de la data science dans l’assurance, visionnez le webinar ici.