Au fur et \u00e0 mesure que l\u2019analyse pr\u00e9dictive s\u2019est d\u00e9velopp\u00e9e \u00e0 partir de l\u2019exploration de donn\u00e9es des derni\u00e8res d\u00e9cennies, \u00ab nous avons assist\u00e9 \u00e0 une \u00e9volution d\u2019une plus grande granularit\u00e9 et d\u2019une plus grande richesse des donn\u00e9es, de nouvelles sources de donn\u00e9es et de technologies plus rentables pour stocker, traiter et analyser ces donn\u00e9es \u00bb, explique Peggy Brinkmann<\/a>, actuaire chez Milliman.<\/p>\n\n Aujourd\u2019hui, l\u2019analyse pr\u00e9dictive permet d\u2019analyser des ensembles de donn\u00e9es trop volumineux pour que les humains puissent les analyser efficacement par eux-m\u00eames.\nEn s\u2019attaquant \u00e0 l\u2019analyse de grands ensembles de donn\u00e9es afin de pr\u00e9dire les tendances, l\u2019analyse pr\u00e9dictive offre une nouvelle perspective sur les donn\u00e9es personnelles des clients. <\/p>\n\n \u00ab Ces donn\u00e9es personnelles peuvent compl\u00e9ter les sources traditionnelles utilis\u00e9es dans l\u2019assurance… pour g\u00e9n\u00e9rer des informations en temps r\u00e9el sur le mode de vie et les habitudes d\u2019une personne qui peuvent \u00eatre utilis\u00e9es pour cr\u00e9er un avantage concurrentiel \u00bb, \u00e9crit Alex Gayduk<\/a>, PDG du fournisseur d\u2019assurance vol Panzly et de la soci\u00e9t\u00e9 d\u2019insurtech Fortifier.\nIl peut \u00e9galement \u00eatre utilis\u00e9 pour aider les assureurs et les courtiers \u00e0 pr\u00e9dire ce qu\u2019un client fera ou rencontrera ensuite. <\/p>\n\n L\u2019analyse pr\u00e9dictive va au-del\u00e0 du simple tri ou de l\u2019organisation, comme dans une base de donn\u00e9es.\nPourtant, il ne va pas jusqu\u2019\u00e0 recommander \u00e0 l\u2019utilisateur ce qu\u2019il devrait faire avec les informations qu\u2019il g\u00e9n\u00e8re.\nCette \u00e9tape est laiss\u00e9e \u00e0 l\u2019expertise de la personne qui utilise l\u2019analyse pr\u00e9dictive. <\/p>\n\n \u00ab Les donn\u00e9es obsol\u00e8tes ou de mauvaise qualit\u00e9 am\u00e8nent 46 % des entreprises \u00e0 prendre de mauvaises d\u00e9cisions qui peuvent co\u00fbter des milliards \u00bb, \u00e9crit Douglas Karr<\/a>, consultant en transformation num\u00e9rique et fondateur de la Martech Zone.\nL\u2019acc\u00e8s \u00e0 des ensembles de donn\u00e9es plus importants peut garantir la prise en compte d\u2019un plus grand nombre de situations et de points d\u2019information, ce qui permet une meilleure prise de d\u00e9cision. <\/p>\n\n Cependant, lorsqu\u2019un ensemble de donn\u00e9es devient trop vaste pour que les humains puissent l\u2019analyser par eux-m\u00eames, la qualit\u00e9 des d\u00e9cisions prises \u00e0 partir des donn\u00e9es d\u00e9pend non seulement des donn\u00e9es incluses, mais aussi des outils utilis\u00e9s pour les analyser.\nLes efforts d\u2019analyse du Big Data avec l\u2019IA commencent par se concentrer sur le rep\u00e9rage de mod\u00e8les dans les donn\u00e9es existantes ; L\u2019analyse pr\u00e9dictive se concentre sur la r\u00e9alisation de projections fond\u00e9es sur des donn\u00e9es sur ce qui se passera ensuite, en fonction de ce qui est d\u00e9j\u00e0 repr\u00e9sent\u00e9 dans l\u2019ensemble de donn\u00e9es. <\/p>\n\n Par exemple, l\u2019analyse pr\u00e9dictive peut aider une compagnie d\u2019assurance, un agent ou un courtier \u00e0 surveiller l\u2019historique des sinistres dans un quartier ou un quartier d\u2019affaires particulier et \u00e0 pr\u00e9dire le type de sinistres qu\u2019une entreprise est le plus susceptible de voir.\nL\u2019analyse pr\u00e9dictive peut \u00e9galement examiner les co\u00fbts de construction et les conditions m\u00e9t\u00e9orologiques, ce qui permet aux utilisateurs de pr\u00e9dire \u00e0 la fois les risques et les prix avec plus de pr\u00e9cision. <\/p>\n\n Arm\u00e9s de ces informations, les courtiers peuvent mieux aider les clients \u00e0 trouver la bonne couverture d\u2019assurance.\n\u00c0 mesure que l\u2019analyse pr\u00e9dictive devient monnaie courante, de plus en plus de courtiers utiliseront cet outil. <\/p>\n\n Certains assureurs adoptent d\u00e9j\u00e0 la puissance de l\u2019analyse pr\u00e9dictive.\n\u00ab En moyenne, les grandes entreprises ax\u00e9es sur [insurance] l\u2019analytique d\u00e9pensent pr\u00e8s de cinq fois plus d\u2019argent que leurs pairs pour des solutions d\u2019analyse avanc\u00e9e \u00bb, \u00e9crit Mark Rusch<\/a>, vice-pr\u00e9sident de l\u2019assurance chez GoodData.\nLa bonne combinaison d\u2019analyses et d\u2019ensembles de donn\u00e9es cr\u00e9e donc un avantage pour les assureurs et les courtiers qui investissent dans ces outils. <\/p>\n\n \u00c0 mesure que de plus en plus d\u2019assureurs et de courtiers adoptent l\u2019analyse pr\u00e9dictive, ils changent \u00e9galement la fa\u00e7on dont l\u2019assurance fait des affaires.<\/p>\n\n D\u2019ici 2030, selon Ramnath Balasubramanian, Ari Libarikian et Doug McElhaney de McKinsey<\/a>, il y aura moins d\u2019agents et de courtiers d\u2019assurance.\nCeux qui resteront se seront adapt\u00e9s \u00e0 l\u2019utilisation de l\u2019analyse pr\u00e9dictive et d\u2019autres technologies qui g\u00e8rent de nombreux travaux longtemps effectu\u00e9s \u00e0 la main, du remplissage de formulaires au calcul des risques. <\/p>\n\n Les agents, les courtiers et les autres professionnels de l\u2019assurance \u00ab deviendront plus aptes \u00e0 utiliser des technologies de pointe pour am\u00e9liorer la prise de d\u00e9cision et la productivit\u00e9, r\u00e9duire les co\u00fbts et optimiser l\u2019exp\u00e9rience client \u00bb, \u00e9crivent-ils.<\/p>\n\n Pour faire la transition avec la technologie, les courtiers d\u2019assurance devront se concentrer sur l\u2019adoption d\u2019un r\u00f4le relationnel et \u00e9ducatif en plus de la compr\u00e9hension des nouveaux outils.\nLes \u00e9l\u00e9ments humains permettant de connecter les clients \u00e0 l\u2019assurance dont ils ont besoin s\u2019approfondiront \u00e0 mesure que l\u2019IA assumera davantage les aspects techniques et administratifs du r\u00f4le d\u2019un courtier. <\/p>\n\n L\u2019analyse pr\u00e9dictive est d\u00e9j\u00e0 en train de changer la fa\u00e7on dont les courtiers per\u00e7oivent le risque, la couverture et les co\u00fbts.\nL\u2019utilisation de l\u2019analyse pr\u00e9dictive peut \u00e9galement aider les courtiers \u00e0 changer leur approche pour \u00e9tablir des relations solides avec les clients. <\/p>\n\n L\u2019analyse pr\u00e9dictive et les outils similaires perturbent non seulement la fa\u00e7on dont les courtiers d\u2019assurance font leur travail, mais aussi leur fa\u00e7on de penser le secteur de l\u2019assurance.\nTraditionnellement, l\u2019assurance s\u2019est appuy\u00e9e sur la mise en commun des clients ayant des besoins de couverture similaires afin de r\u00e9partir les risques, en \u00e9quilibrant les clients qui font face \u00e0 des pertes catastrophiques et ceux qui ne subissent pas de telles pertes. <\/p>\n\n Cependant, des outils tels que l\u2019analyse pr\u00e9dictive exigent une approche plus personnalis\u00e9e de l\u2019assurance.\n\u00ab L\u2019\u00e9norme volume de donn\u00e9es et la promesse de personnalisation gr\u00e2ce \u00e0 une pr\u00e9diction individuelle pr\u00e9cise \u00e9branlent en effet profond\u00e9ment l\u2019hypoth\u00e8se d\u2019homog\u00e9n\u00e9it\u00e9 derri\u00e8re la mutualisation \u00bb, \u00e9crivent les chercheurs Laurence Barry et Arthur Charpentier<\/a> dans un article paru en 2020 dans Big Data & Society.\nAu lieu de voir les clients comme des exemples d\u2019un ensemble g\u00e9n\u00e9ral et homog\u00e8ne de risques et de besoins, l\u2019analyse pr\u00e9dictive cr\u00e9e \u00e0 la fois le d\u00e9fi et l\u2019opportunit\u00e9 pour les courtiers de voir leurs clients comme des individus. <\/p>\n\n Dans le m\u00eame temps, l\u2019analyse pr\u00e9dictive et d\u2019autres outils prennent en charge une plus grande partie du travail routinier mais souvent fastidieux traditionnellement g\u00e9r\u00e9 par des humains au sein du cabinet d\u2019un courtier d\u2019assurance.\nL\u2019automatisation des flux de travail, par exemple, peut g\u00e9rer des t\u00e2ches telles que le remplissage de formulaires et la collecte de documents cl\u00e9s, \u00e9crit Paula Williams<\/a>, directrice du contenu, automatisation des processus robotiques chez IBM. <\/p>\n\n Avec l\u2019\u00e9limination d\u2019une plus grande partie des t\u00e2ches administratives de routine, les courtiers d\u2019assurance confront\u00e9s au d\u00e9fi de personnaliser leur approche des clients b\u00e9n\u00e9ficient \u00e9galement du temps libre et de l\u2019\u00e9nergie mentale disponibles pour le faire.\nL\u2019intelligence artificielle peut automatiser de nombreuses t\u00e2ches, lib\u00e9rant du temps et des ressources pour que les courtiers puissent se concentrer sur ce que l\u2019intelligence artificielle ne peut pas faire : \u00e9tablir de v\u00e9ritables liens humains, bas\u00e9s sur la compr\u00e9hension des besoins uniques d\u2019un client, l\u2019\u00e9duquer sur ses risques et fournir un soutien aux moments cruciaux. <\/p>\n\n Les compagnies d\u2019assurance ont d\u00e9j\u00e0 commenc\u00e9 \u00e0 adopter des outils bas\u00e9s sur l\u2019IA, y compris l\u2019analyse pr\u00e9dictive, pour am\u00e9liorer la souscription et les relations avec les clients.\nEn fait, les assureurs qui sont \u00e0 la tra\u00eene dans ce domaine pourraient faire face \u00e0 de graves cons\u00e9quences n\u00e9gatives. <\/p>\n\n \u00ab Les assureurs qui continuent de s\u2019appuyer sur les m\u00e9thodes traditionnelles de souscription pourraient entamer une spirale n\u00e9gative qu\u2019il serait difficile d\u2019inverser. Ils peuvent \u00eatre confront\u00e9s \u00e0 une s\u00e9lection de risque d\u00e9favorable, pourraient \u00eatre retir\u00e9s des listes de partenaires de distribution pr\u00e9f\u00e9r\u00e9s et pourraient avoir plus de difficult\u00e9 \u00e0 recruter et \u00e0 retenir des professionnels qualifi\u00e9s \u00bb, \u00e9crivent Britton Van Dalen, Kelly Cusick et Andy Ferris<\/a> chez Deloitte.<\/p>\n\n Les courtiers qui continuent de travailler avec ces assureurs pourraient ressentir des effets similaires sur leur propre travail.\nCependant, ceux qui adoptent l\u2019analyse pr\u00e9dictive peuvent \u00e9tablir des relations plus solides avec les clients qui, en fin de compte, profitent \u00e0 toutes les personnes impliqu\u00e9es dans la mise en place de la couverture d\u2019assurance. <\/p>\n\n Images par\u00a0: rawpixel\/\u00a9123RF.com, belchonock\/\u00a9123RF.com, racorn\/\u00a9123RF.com<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" La technologie transforme rapidement la fa\u00e7on dont les assureurs et les courtiers abordent leur travail. 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<\/figure>\n\nLa puissance de l\u2019analyse pr\u00e9dictive<\/h2>\n\n
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<\/figure>\n\nUtilisation de l\u2019analyse pr\u00e9dictive pour am\u00e9liorer les relations courtier-client<\/h2>\n\n