L’importance de l’Analytics dans l’industrie de l’assurance
L’analyse de données est le processus d’analyse de grandes quantités de données pour identifier des tendances, des modèles et des relations. Dans l’industrie de l’assurance, l’Analytics joue un rôle crucial dans l’aide aux entreprises à prendre des décisions commerciales éclairées.
Les compagnies d’assurance utilisent l’analyse de données pour mieux comprendre leurs clients, évaluer les risques, détecter et prévenir la fraude. Cela leur permet de proposer des produits et services plus personnalisés et ciblés, de fixer des primes appropriées et de se protéger des pertes financières.
En ayant recours à l’Analytics, les compagnies d’assurance obtiennent des informations précieuses sur le comportement et les besoins de leurs clients, les aidant ainsi à améliorer leurs opérations et à rester compétitifs sur le marché.
1. Comment l’analytics permet aux assureurs de mieux comprendre leurs clients ?
En analysant de grandes quantités de données, les compagnies d’assurance peuvent identifier des tendances et des modèles dans le comportement des clients, comme les types de produits et services qui les intéressent, leurs préférences en matière de couverture et de prime, ainsi que, leur probabilité de déclarer un sinistre.
Ces informations peuvent être utilisées pour créer des produits et services plus personnalisés et ciblés qui répondent aux besoins spécifiques de chaque client. Cela peut aider les compagnies d’assurance à établir des relations plus solides et durables avec leurs clients. D’une autre manière, ces ressources aident à améliorer la satisfaction des clients et à favoriser la fidélisation.
L’Analytics peut également aider les compagnies d’assurance à comprendre la démographie de leur base de clients, comme leur âge, leur revenu et leur lieu de résidence. Ainsi, cela peut être utilisé pour identifier de nouveaux marchés potentiels et élaborer des stratégies pour atteindre et desservir les clients de ces régions.
2. Utilisation de l’analyse de donnees pour l’évaluation des risques et la fixation des primes.
Ce procédé est également utilisé dans l’industrie de l’assurance pour l’évaluation des risques et la fixation des primes. En analysant les caractéristiques démographiques, le comportement et les réclamations passées des clients. De cette façon, les compagnies d’assurance peuvent mieux prédire la probabilité qu’un client dépose une réclamation à l’avenir.
Par exemple, elle peut être utilisée pour identifier les clients à haut risque qui sont plus susceptibles de déposer une réclamation, comme ceux qui ont déjà déposé plusieurs réclamations ou ceux qui vivent dans une région à forte incidence de catastrophes naturelles. Cette information peut être utilisée afin de fixer des primes qui reflètent correctement les risques associés à l’assurance de chaque client individuel.
Dans l’ensemble, le recours à l’Analytics pour l’évaluation des risques et la fixation des primes permet aux compagnies d’assurance de prendre des décisions plus informées et plus précises sur la manière de tarifer leurs produits et de gérer leurs risques. Cela peut les aider à être plus rentables et durables à long terme.
3. Détection et prévention des fraudes.
Un autre champ important de l’Analytics est la détection et la prévention de la fraude. En analysant les données des clients et en recherchant des anomalies ou des incohérences, les compagnies d’assurance peuvent identifier des cas potentiels de fraude et prendre les mesures appropriées pour éviter des pertes financières.
Par exemple, l’analyse de données est utilisée pour identifier des modèles de comportement couramment associés à la fraude, comme des réclamations excessives pour un type particulier de blessure ou de maladie, ou des réclamations déposées depuis plusieurs emplacements en un court laps de temps.
Également, elle permet l’identification d’incohérences dans les informations fournies par les clients, comme des dates ou des lieux contradictoires, ou des différences dans les détails de l’incident prétendu. Cela peut aider les compagnies d’assurance à signaler des cas potentiels de fraude et à les enquêter davantage pour déterminer si une activité frauduleuse a eu lieu.
4. Use case : l’utilisation de l’analytics pour la lutte contre la fraude aux Etats-Unis.
La fraude à l’assurance est un problème important qui touche toutes les compagnies d’assurance et pratiquement tous les clients, car les assureurs se retrouvent à augmenter les primes pour compenser les pertes dues à la fraude.
Aux Etats-Unis, le cout annuel de la fraude à l’assurance est estimé à plus de 308 Milliards de dollars, soit une augmentation annuelle de 400 à 700$ sur les souscriptions que subissent les clients.
Source : Coalition against insurance fraud, avec SAS
Les tactiques utilisées par les fraudeurs étant de plus en plus sophistiquées, la lutte contre la fraude se déplace vers le paysage numérique et les professionnels de la lutte contre la fraude doivent être préparés.
La clé pour attraper les actions frauduleuses avant que de réels dommages ne soient causés, est d’être proactif et disposer d’une technologie anti-fraude efficiente pour identifier les activités suspectes.
A titre d’exemple, 88% des assureurs aux Etats-Unis mettent en place des alertes automatisés (Red flags), 80 % ont recours à la modélisation prédictive et 51% se basent sur la data visualisation ainsi que la mise en place d’algorithmes pour la détection d’anomalies.
La lutte des assureurs contre la fraude est un combat sur le long terme, face aux fraudeurs créatifs et innovants dans leur façon de frauder, certaines limites restent problématiques.
76% des assureurs manquent de ressources IT, 64% estiment qu’une meilleure intégration et qualité de la data leur permettrait d’être plus efficaces dans leur lutte et plus de la moitié ne savent pas si leurs efforts sont rentables étant donné le manque d’analyses cout-avantage sur le sujet.
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