Comment le Big Data révolutionne le secteur de l'assurance et l'aide à être plus compétitif

Le secteur des services financiers, en particulier celui des assurances, a toujours été connu pour son approche conservatrice. Cependant, pour maintenir l'avantage concurrentiel, il est devenu très important, même pour les assureurs les plus conservateurs, d'adopter de nouvelles technologies comme le Big Data, qui aide les entreprises à traiter de très grandes quantités d'informations, à augmenter l'efficacité du flux de travail, à concevoir des produits que les clients besoin et réduire les coûts d'exploitation.

L'impact du Big Data sur les entreprises

Toutes les entreprises génèrent d'énormes quantités de données sur leurs clients et l'environnement concurrentiel. Auparavant, lorsque leur capacité à traiter cette quantité gigantesque de données était limitée, les entreprises ne pouvaient pas tirer parti des données pour améliorer leurs produits et services ou obtenir un aperçu du comportement des clients qui leur permettait d'acquérir un avantage concurrentiel. Cependant, avec l'accès relativement facile à une puissance de calcul massive à des coûts bon marché et la possibilité d'appliquer une technologie artificielle pour analyser les données, il est devenu facile de les convertir en informations significatives pouvant être appliquées sur plusieurs fronts. Généralement, le Big Data est utilisé pour développer de nouveaux modèles de distribution et d'interaction avec les clients comme les boîtes de discussion, les robots-conseillers, les assistants virtuels, etc. pour améliorer la qualité de l'expérience client et mieux cibler les efforts marketing. Le Big Data est également au cœur de l'automatisation des processus car il permet d'améliorer l'efficacité des flux de travail internes en remplaçant l'intervention manuelle par l'automatisation. Les retombées importantes de l'impact de la mise en œuvre du Big Data sont qu'elles permettent aux entreprises de créer de nouveaux concepts de modèles commerciaux qui peuvent leur fournir un avantage concurrentiel net.

Les implications du Big Data pour la concurrence et l'innovation

Le fondement de l'assurance a traditionnellement été l'analyse de divers types de données telles que les informations personnelles sur les assurés, les statistiques d'accidents, les chiffres de mortalité et les tendances, ainsi que de multiples sources d'informations tierces utilisées pour classer les personnes dans différentes catégories de risque. , prévenir les pertes dues à la fraude et optimiser les dépenses. Le mouvement rapide vers l'adoption de la collecte et du traitement numériques des informations a ouvert plusieurs nouvelles sources au secteur de l'assurance qui peuvent être utilisées pour construire un modèle complexe de comportement pour chaque client et attribuer une classe de risque spécifique. Les nouvelles sources de données les plus populaires sont le comportement en ligne qui comprend les habitudes d'achat en ligne, le comportement de navigation sur Internet, la présence et l'activité sur les réseaux sociaux et les données recueillies de manière anonyme par des capteurs intégrés dans les nombreux appareils intelligents que nous utilisons comme les voitures, les drones, les maisons intelligentes. , Internet des objets, etc. Les données de ces nouvelles sources peuvent être combinées avec celles tirées des sources traditionnelles pour générer des informations sur le mode de vie et le comportement d'une personne en temps réel qui peuvent être utilisées pour établir un avantage concurrentiel durable.

Applications du Big Data dans le secteur de l'assurance

De l'avis des experts du secteur de l'assurance, la capacité des entreprises à rester compétitives dans le secteur de l'assurance dépendra de plus en plus de la manière dont elles pourront accéder aux données et en tirer de nouvelles perspectives liées aux risques. L'utilisation du Big Data peut permettre de découvrir de nouvelles approches pour encourager les comportements prudents permettant ainsi aux nouvelles technologies de faire évoluer le rôle joué par l'assurance de la simple protection contre le risque perçu à la prédiction et à la prévention effective du risque. Un aperçu de ce que le Big Data peut faire pour le secteur de l'assurance :

Acquisition de clients

Plutôt que de s'appuyer sur les réponses fournies par le client dans un format structuré d'un formulaire de demande, il est possible d'obtenir des informations plus précises sur les préférences et le comportement d'une personne en analysant les énormes quantités de données qu'il génère lors de l'utilisation de canaux comme le courrier électronique. , les médias sociaux et d'autres méthodes de rétroaction électronique telles que le comportement de navigation sur le Web. La diversité des sources et la quantité de données non structurées permettent aux compagnies d'assurances d'augmenter leur efficacité d'acquisition de nouveaux clients appartenant à un profil ciblé.

Fidélisation de la clientèle

L'acquisition de clients étant très difficile et coûteuse, les compagnies d'assurance doivent se concentrer sur la fidélisation de leurs clients existants. Étant donné qu'aucun client ne part soudainement, l'analyse du Big Data peut révéler les premiers signes d'insatisfaction afin que les compagnies d'assurance puissent réagir rapidement et traiter la plainte spécifique et améliorer généralement leurs services pour éliminer les points douloureux courants. La fidélité des clients peut être augmentée grâce à une meilleure compréhension des principales raisons d'insatisfaction et à la résolution des problèmes de plusieurs manières, telles que la modification des prix, l'offre de remises, etc.

Évaluation des risques

La rentabilité des compagnies d'assurance est traditionnellement liée à l'efficacité et à la précision avec lesquelles elles peuvent évaluer le risque de leurs clients et leur proposer des produits qui répondent aux préoccupations en matière de risque à des prix compétitifs. L'application des technologies Big Data peut considérablement augmenter l'efficacité et la précision de l'évaluation des risques, permettant d'offrir des produits d'assurance mieux structurés et mieux tarifés. Les méthodes de modélisation prédictive basées sur les mégadonnées permettent également aux compagnies d'assurance d'évaluer les problèmes et les préoccupations spécifiques qui peuvent survenir chez les clients individuels et de déterminer très précisément leur profil de risque.

Prévention et détection de la fraude

Selon http://www.insurancefraud.org, le site Web de la Coalition Against Insurance Fraud, les compagnies d'assurance américaines perdent plus de 80 milliards de dollars en raison d'incidents de fraude. L'effet de ceci est la rentabilité réduite des compagnies d'assurance et l'augmentation des primes pour chaque client. Grâce aux techniques de modélisation du Big Data, les assureurs peuvent identifier les clients les plus susceptibles d'avoir été impliqués dans des pratiques frauduleuses et enquêter plus en détail sur leur application.

Personnalisation des services et tarification

L'un des plus grands avantages du Big Data est que l'analyse de quantités massives de données non structurées aide les assureurs à mieux comprendre ce dont le client a réellement besoin. Les compagnies d'assurance peuvent alors utiliser ces informations pour structurer des offres plus personnalisées en tenant compte de ses comportements et de ses antécédents médicaux. Le résultat est un produit plus adapté aux besoins du client, mieux adapté à son budget, tout en offrant à l'assureur la rentabilité et la sécurité nécessaires à la satisfaction des parties prenantes.

Conclusion

Le Big Data présente de multiples avantages pour le secteur de l'assurance ; il peut non seulement automatiser de nombreux processus manuels en les rendant plus précis et efficaces, réduire les coûts d'exploitation, aider à développer de nouvelles politiques mieux adaptées aux clients, mais également offrir un avantage concurrentiel ou améliorer l'acquisition et la fidélisation des clients.