La puissance de l'analyse prédictive

L'assurance dépend de données précises et d'une modélisation exacte pour déterminer les risques et comprendre le comportement des clients. Connaître la probabilité qu'un risque se matérialise et optimiser la tarification en fonction des différents marchés et des comportements des clients est essentiel pour une souscription efficace.

Disposer de données abondantes et pertinentes est la première étape cruciale, mais les données seules sont inutiles si vous ne savez pas comment les interroger et les interpréter - et c'est là que la science de l'analyse prédictive entre en jeu.

Dans le domaine de l'assurance, l'analyse prédictive applique aux données une modélisation avancée et des technologies de l'information modernes. Son objectif principal est de prédire des événements futurs, en utilisant la modélisation mathématique et statistique, la connaissance du domaine et la compréhension humaine pour éclairer les décisions commerciales. Bien qu'il ne s'agisse pas d'une nouvelle pratique d'évaluation des risques, l'analyse prédictive se distingue aujourd'hui par l'application de l'automatisation et de l'insurtech.

"L'analyse prédictive permet aux assureurs de faire des prévisions fiables à partir d'une mer de données", explique Dawid Kopczyk, cofondateur et PDG de Quantee, une société de logiciels en tant que service (SaaS) qui aide les assureurs et les agents généraux à améliorer leurs processus de tarification. Lui-même actuaire à la FIA, M. Kopczyk met à profit son expérience de la science des données et de la gestion pour diriger une équipe ayant des antécédents et des compétences similaires.

M. Kopczyk explique qu'en combinant des modèles statistiques, l'apprentissage automatique et d'autres méthodes avancées, les assureurs peuvent identifier des modèles dans l'énorme quantité de données structurées et non structurées dont ils disposent. Et ces modèles peuvent les aider à prendre des décisions commerciales plus éclairées.

À titre d'exemple, M. Kopczyk mentionne l'optimisation des prix et la modélisation du risque et de la demande dans la tarification et la personnalisation des clients, des techniques que Quantee utilise pour tarifer des solutions pour l'assurance dommages et l'assurance santé.

"L'amélioration de la tarification est notre principal objectif", déclare M. Kopczyk. "Notre objectif est de rendre la tarification plus précise, plus personnalisée et plus juste. L'un des plus grands défis auxquels sont confrontées aujourd'hui les équipes de tarification et de souscription en assurance dommages est la fragmentation du processus de tarification."

Il explique que cela est dû au fait que les données, la modélisation, le déploiement vers les canaux de vente et la gestion de portefeuille sont effectués dans des piles technologiques différentes, et qu'ils sont généralement alimentés par des systèmes hérités qui manquent de flexibilité et de rapidité de mise sur le marché.

"Une tarification précise est vitale", déclare M. Kopczyk, "car le marché de l'assurance est confronté à des événements plus fréquents tels que l'inflation, ainsi qu'à un paysage réglementaire en constante évolution, à la pression exercée sur les prix par les concurrents et à de nouvelles sources de données qui ne cessent de croître. Les équipes chargées de la tarification doivent réagir à ces événements aussi rapidement que possible, mais avec de multiples systèmes existants, elles se heurtent à un mur et se retrouvent avec des projets informatiques de longue haleine, qui prennent parfois des années."

M. Kopczyk admet que la plupart des assureurs utilisent encore des systèmes existants pour créer, déployer et contrôler la tarification, et que les stratégies sont généralement basées sur de simples tables de tarification. "Globalement, plus de 50 % des assureurs utilisent encore des feuilles de calcul pour la tarification. "C'est très contraignant en termes de délai de mise sur le marché et de réaction aux événements du marché, et cela conduit à des taux de sinistres et des ratios combinés médiocres.

Quantee a développé une plateforme de bout en bout, sans code et à code bas, qui aide les assureurs à élaborer, déployer et contrôler les stratégies de tarification les plus compétitives. Selon M. Kopczyk, la plateforme se connecte en toute sécurité à n'importe quelle source de données, y compris les fichiers plats, les bases de données et le stockage en nuage, et la caractéristique distinctive de la plateforme est que les assureurs peuvent créer les stratégies de tarification les plus compétitives, les déployer dans les canaux de distribution et effectuer une gestion de portefeuille en temps réel, le tout en un seul endroit.

L'IA explicable et la visualisation font partie des techniques employées par la plateforme. L'IA explicable est une méthodologie qui permet aux humains de comprendre et de faire confiance au contenu généré par un algorithme d'apprentissage automatique et qui aide à construire des modèles plus puissants tout en maintenant la transparence. La visualisation présente les données sous forme d'images ou de graphiques afin que les modèles soient plus faciles à repérer.

En ce qui concerne l'avenir, M. Kopczyk estime qu'une approche de la tarification centrée sur le client est essentielle pour obtenir un avantage concurrentiel : "Grâce à l'IA explicable, à la gestion de portefeuille en temps réel et aux gains continus des dernières insurtech, nous serons en mesure de fournir des produits plus personnalisés au juste prix."