Ch&cie présentation du big data dans l'assurance

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Big data is a common word and concept with major business and operational impacts for companies. Specifically insurance companies will have to face a significant shift in their activities to cope with this new paradigm. More than a concept, actions and operational changes are required now.

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Ch&cie présentation du big data dans l'assurance

  1. 1. Les opportunités du Big Data dans l’assurance Avril 2015 Yanniv Betito, Directeur Customer Experience ybetito@chappuishalder.com
  2. 2. 2 Agenda 1. Qui sommes-nous ? 2. Enjeux du Big data dans l’Assurance 3. Opportunités du Big data dans l’Assurance 4. Quels sont les initiatives du marché aujourd’hui ? 5. Contraintes liées au Big data 6. Perspectives de développement
  3. 3. Chappuis Halder & Cie est une firme de conseil avec une présence mondiale… 3 London Hong Kong Singapore CH&Cie office Geneva New York Montreal Paris Notre firme de conseil en stratégie et management est organisée en trois zones géographiques avec des bureaux régionaux et des équipes présentes au quotidien chez nos clients. Nos activités sont dédiées aux services financiers et se répartissent de manière égale entre ces trois géographies Niort
  4. 4. …avec des références auprès de plus de 35 compagnies d’assurance en Europe et dans le Monde. 4 Montréal : Genève : Londres : Niort : New York : Paris : Singapour : Hong Kong :
  5. 5. 5 Agenda 1. Qui sommes-nous ? 2. Enjeux du Big data dans l’Assurance 3. Opportunités du Big data dans l’Assurance 4. Quels sont les initiatives du marché aujourd’hui ? 5. Contraintes liées au Big data 6. Perspectives de développement
  6. 6. 6 Nous produisons chaque jour un nombre croissant de « traces » numériques matérialisées sous forme de données
  7. 7. 7 Le temps de lire ce slide, des centaines de millions d’échanges numériques auront transités sur les réseaux
  8. 8. 8 Le « Big Data » est le terme générique qui désigne les caractéristiques des données échangées La fréquence à laquelle les données sont générées, capturées et partagées Des flux croissants de données doivent être analysés en temps réel pour répondre aux besoins des processus chrono-sensibles Données internes à l’entreprise (small data) que l’assurer a à sa disposition grâce à ses propres outils de collecte de données Données complexes provenant du web au format texte (Text Mining) et images (Image Mining). Le volume des données stockées aujourd’hui est en pleine expansion. L Les données numériques créées dans le monde passent de 1,2 zettaoctets* par an en 2010 à 40 zettaoctets en 2020 * Zettaoctets : 1021 BIG DATA
  9. 9. 9 L’exploitation de ce déluge de données devient un des principaux défis de notre ère numérique
  10. 10. 10 « Les données sont le pétrole du XXIeme siècle » Stefan Gross-Selbeck, patron de Xing (réseau social professionnel) L’exploitation des données est un atout compétitif majeur pour l’ensemble des entreprises
  11. 11. 11 Les GAFA sont les principaux « raffineurs » des données produites et représentent de fait des compétiteurs redoutables dans bon nombre d’industries et de services
  12. 12. 12 Les assureurs, ayant construit leur cœur d’expertise sur la quantification de l’aléa, sont en premier lieu concernés par le Big Data pour mieux connaître le risque et mieux protéger la population
  13. 13. 13 Les premières percées des « GAFA » dans l’assurance sont déjà perceptibles sur le marché au travers la collecte des données de « bien être », un des principaux déterminants de la santé « Moves » est une application populaire pour mesurer l’activité physique L’application rassemble toutes les données relatives aux endroits que vous visitez, comment vous y allez, en combien de temps et à quelle fréquence Ces informations deviennent très précieuses une fois transférées sur Facebook et dans ses algorithmes publicitaires dont le but est de cibler un public particulier Moves Avril 2014Début L’application permet de mesurer l’ensemble de nos activités physiques comme la distance effectuée en vélo ou en courant… Avec Google Fit, il est possible de programmer ses propres objectifs quotidiens, hebdomadaires, ou mensuels Google Fit délivre des conseils personnalisés selon la performance et les succès dans le programme choisi Google Fit Octobre 2014Début Le principe de l’application est simple : rassembler les données collectées par les objets connectés dans une application unique La santé suscite déjà plusieurs questions à propos des données. Après avoir enregistré nos informations personnelles, comptes bancaires et nos empreintes digitales, Apple veut désormais avoir accès à nos données médicales, qui sont des informations sensibles Healthkit Eté 2014Début
  14. 14. 14 Google va lancer une assurance auto aux Etats-Unis et a déjà un accord pour distribuer ses produits dans 26 Etats pour le compte de six assureurs Xxxx • Xxx Janvier 2015 Grande consommation Assurance e-commerce Axa en tant que fournisseur B2B : La compétition dans le secteur de l’assurance pourrait rapidement s’intensifier étant donné que els consommateurs s’ouvrent à l’achat de produits d’assurance, non seulement auprès des acteurs traditionnels, mais également auprès des géants de l’internet. Axa pourrait anticiper dans le réseau B2B pour faire des GAFA ses distributeurs privilégiés Différenciation : Sur une plateforme agrégée, Axa pourrait présenter comment différencier ses produits et services de ceux de ses concurrents, sur des paramètres autres que le prix S’associer ou se concurrencer : Google représente un concurrent de taille pour les autres acteurs de l’assurance, et Axa devrait pouvoir se préparer soit à s’associer, soit à concourir avec eux Description Début Cible Domaine Eléments clés Illustration Concept: - Google construit activement son accès aux assureurs, directement ou via des partenariats. L’accord avec CompareNow donne à Google accès à presque 30 assureurs, incluant plusieurs des plus gros acteurs de Californie et du Texas – les plus gros marchés d’assurance auto du pays - Google fournit déjà des produits d’assurance auto et de voyage au R-U ainsi que des produits d’assurance cartes de crédit Avantages pour le consommateur: - L’utilisateur a accès à une plateforme pour choisir parmi tous les assureurs partenaires Utilisation - Pour Google UK Car Insurance Comparator, aller sur le site web, rentrer les données de la voiture, de la couverture et du conducteur - Suivi par une présentation des différents offres par les différents partenaires - L’utilisateur choisit l’assureur préféré selon l’offre présentée et paye en ligne
  15. 15. 15 Agenda 1. Qui sommes-nous ? 2. Enjeux du Big data dans l’Assurance 3. Opportunités du Big data dans l’Assurance 4. Quels sont les initiatives du marché aujourd’hui ? 5. Contraintes liées au Big data 6. Perspectives de développement
  16. 16. 16 A quoi sert le « Big data » pour un assureur ? OPTIMISER LE CORE BUSINESS DEVELOPPER LE MORE BUSINESS Améliorer les offres actuelles, adresser de nouveaux segments clients Améliorer la relation client notamment par une meilleure connaissance de leurs comportements Améliorer la gestion du risque (diminuer le coût du risque) Améliorer l’efficacité des processus : exemple récupérer des données personnelles dans la souscription Utilisation des sources de données pour la valorisation et en tirer des enjeux business ( Ex: Exemple du lay out Carrefour )
  17. 17. 17 A quoi sert le « Big data » ? Core business Enjeux Description Exemples Mieux comprendre les besoins du client Tirer profit des données et adapter les offres aux usages grâce aux différents canaux de communication permet aux services marketing, de relation et de rétention client de cibler efficacement les besoins et les attentes de ses clients / prospects Mieux pricer le risque (et rendre le process plus efficace) Grâce au Big data, les assureurs sont en mesure de mieux anticiper le risque individuel et donc d’affiner le calcul de la prime d’assurance Progressive , assurance US, se sert du big data, grâce aux objets connectés pour affiner son pricing du risque et proposer à ses clients (ou prospects) de payer des primes d’assurance selon leur comportements au volant (Pay-As-You-Drive) Lutter contre la fraude et détecter les risques Le Big data est utile quand il s’agit de détecter et prévenir la fraude (2 Mard € en France). Une stratégie d'analyse de données bien conçue peut renforcer les contrôles internes de l'entreprise De nombreuses start-ups se positionnent sur ce créneau et proposent des outils SAAS pour croiser des données exogènes et modéliser des scores de fraude (ex : Shift Technology, levée de 1,4 M€ fin 2014) Réduire les coûts Les assureurs peuvent optimiser certains process clés couteux via l’usage de données qualifiées : - Améliorer le ciblage commercial - Simplifier le process de souscription COVEA a signé un partenariat avec Leboncoin pour récupérer les données des internautes présentant les caractéristiques de leurs prospects (voiture appartement à vendre) AXA a signé un partenariat avec Facebook pour utiliser les données de ciblage de prospects Assurski propose une offre d’assurance situationnelle souscriptible sur le mobile BlaBlaCar, le service de covoiturage, travaille à la fidélisation de ses clients et à l’efficacité de ses campagnes marketing grâce au Big Data
  18. 18. 18 A quoi sert le « Big data » ? More business Enjeux Description Exemples Revendre les données de masses en B2B Les habitudes de consommation peuvent être analysées et revendus en masse (anonymisées) à des acteurs tiers revend aux fabricants de produits les données d’achat de ses consommateurs utilisant les tickets de caisse croisés avec les programmes de fid expérimente la monétisation des données associées aux dépenses sur le compte bancaire s’associe à des banques, (exemple Bank Of America) pour commercialiser des coupons de réduction selon les achats effectués par le client, coupons directement imprimés sur les relevés bancaires a acquis Truaxis, une start up qui, grâce à une analyse poussée des relevés de dépenses (y compris les achats et factures récurrents), propose aux porteurs de cartes bancaires des coupons et promotions, ciblés précisément en fonction de leur profil de consommation * Les données de masses ne visent pas un individu d’une manière personnalisée. Créer de nouveaux modèles d’affaires De nouveaux modèles économiques pourraient être imaginés à partir des données collectées par exemple dans le cadre des offres de prévention proposées par les assureurs : commercialisation d’objets connectés santé, domotique , etc Ex Vigisanté (Malakoff Médéric) : plateformes payantes de prévention (ex : coaching nutrition, sportif, tabac, etc)
  19. 19. 19 Plus précisément, de nombreuses applications du Big Data sont possibles sur chaque process clé de l’assurance Les Produits Marketing et Ventes Gestion des contrats Gestion sinistres Gestion des actifs Nouveaux marchés Nouveaux produits Connaissance des risques et meilleure tarification Segmentation plus fine Optimisation des produits Gestion de ma performance Nouveaux clients Vente multi- canal Détection résiliation Optimisation et ciblage des campagnes commerciales « just in time » Gestion des paiements Tarification temps réel Optimisation de la gestion des réseaux de prestataires Détection des fraudes Prévention et mitigation des risques Stratégie de placement Gestion de portefeuilles Gestion des actifs et passifs Modélisation des risques Cartographie des impacts Big Data sur les processus d’assurance
  20. 20. 20 Exemple de mission menée pour un assureur (première utilisation de données) : analyse du cas pratique de l’attrition à partir des données d’usage 20 Portefeuille des résiliés Historique 75 000 Ce projet a permis à partir de l’analyse des bases de données clients d’identifier des règles qui expliquent 55% de l’attrition Base de données clients 1 000 000 Projette les règles identifiées sur la base clients Identification de 8 Profils « Types » Ex: Client sur véhicule X à Y ayant eu une dégradation du bonus Auto et un renouvellement récent Délégations Les délégations appellent leurs clients qui correspondent aux 8 profils identifiés Ou se rendent à leur domicile lorsqu’il y a un gros contrat d’assurance vie lié Portefeuille Délégation Revue de portefeuille 90 jours avant les termes EXEMPLE 1 : Les clients du segment 1 ayant eu une dégradation de leur bonus Auto et une ancienneté de 2 ans sont 3 fois plus susceptibles de partir. EXEMPLE 2 : Les clients du segment 4 qui ont récemment souscrit un contrat « bas de gamme » sont 2,9 fois plus susceptibles de partir.
  21. 21. 21 Cas pratique sur l’utilisation du Big data dans la lutte contre la fraude IBM a signé un accord d’une durée de 7 ans avec PRO BTP, l’un des principaux organismes de protection sociale en France, dont l’objet est le développement et la mise en place d’une plateforme unique de lutte contre la fraude à l’assurance des soins de santé. Suite au développement de la dématérialisation des échanges entre autres, les possibilités d’abus ou de fraude ont augmenté. Dans ce contexte, la plateforme SOLON permettra à l’assureur d’identifier les dysfonctionnements, au moment du paiement, dans les remboursements des soins de santé optique et dentaire. Construite sur les logiciels et services d’IBM de lutte contre la fraude, la plateforme « Solution as a Service (SLaaS) » SOLON permet d’identifier les demandes de remboursements ou de prises en charge suspicieuses, de qualifier celles-ci en temps réel et de définir leurs modalités de traitement. La solution SOLON sera étendue à d’autres domaines de la santé (audio-prothèses, hospitalisation, pharmacie…), puis à la prévoyance (indemnités journalières). Objective 2015 Assureurs Lutte fraude DescriptionLancement Cible Area
  22. 22. 22 Agenda 1. Qui sommes-nous ? 2. Enjeux du Big data dans l’Assurance 3. Opportunités du Big data dans l’Assurance 4. Quels sont les initiatives du marché aujourd’hui ? 5. Contraintes liées au Big data 6. Perspectives de développement
  23. 23. 23 Quelles sont les initiatives clés du marché aujourd’hui ? Big Data et évolutions de l’assurance Pay as you behave 1 Assurance situationnelle 2 Peer-to-peer comparison 3 Partage de données ouvertes 4 « Parametric insurance »
  24. 24. 24 - Les jeunes conducteurs peuvent choisir une police de 6000, 8000 ou 10 000 Miles. La banque installe un boîtier intelligent dans les voitures des utilisateurs, qui envoie des informations sur leur comportement au volant. - Permet à Tesco Bank de récompenser les jeunes conducteurs qui sont prudents avec des miles Bonus supplémentaires chaque mois - Chaque nouvel assuré reçoit 50 points et peut gagner jusqu'à 100 Miles de bonus mensuel selon son comportement au volant. Si les utilisateurs ont toujours des bonus non utilisés à la fin du contrat, ils seront transférés au nouveau contrat. - “Box insurance” ne se contente pas de surveiller la manière dont les jeunes conducteurs conduisent, il avertit également Tesco si un choc violent survient, permettant à la banque de fournir une assistance routière aux assurés, aussi à pouvoir suivre les voitures en cas de cambriolage. Description TESCO a mis en place un boîtier permettant d’adapter son offre au comportement du consommateur Avantages permis grâce au “Big Data” - Offre d’un nouveau type de contrats - Atteinte d’un nouveau segment de clients (jeunes 18 – 25) Illustration Eléments clés - Utilisation des données de conduite (données internes) pour affiner une offre d’assurance déjà existante - Les données peuvent être fusionnées avec des données externes pour atteindre des objectifs « more business »
  25. 25. 25 - Oscar a lancé une nouvelle initiative qui fournira à chaque membre un bracelet fitness gratuit Misfit - Les membres qui atteindront des objectifs prédéfinis peuvent gagner jusqu’à 240$ en une année sous forme de cartes cadeaux Amazon. Ce n’est qu’un programme cadeau qui n’entraine pas de réduction du prix - Oscar vise à promouvoir le fitness dans le traitement ou la prévention d’une variété de maladie de la vie quotidienne - Les fondateurs créent actuellement un jeu de loterie en ligne, où les membres pourront former des équipes et gagner plus d’argent, en atteignant des objectifs prédéfinis à travers certains terminaux comme le tracker Misfit - L’algorithme Oscar calcule la distance que doit parcourir quotidiennement l’utilisateur en fonction de ses données personnelles Description Oscar cherche à développer l’assurance santé grâce à un service complet de soins connectés Avantages permis grâce au “Big Data” - Oscar bénéficie des consommateurs soucieux de leur santé qui présentent un profil de risques faible comparativement aux autres assureurs qui attirent des utilisateurs à profil de risques plus élevé Illustration Eléments clés - Oscar est un bon exemple d’une assurance-santé orientée utilisateur et usage - C’est également un bon filtre qui permet à l’assureur d’identifier et d’acquérir les bons clients (soucieux de leur santé), et de laisser les clients ayant un profil de risques plus élevé à leurs concurrents
  26. 26. 26 - Tokio Marine s’est associé avec l’opérateur mobile Docomo afin de fournir une série de produits d’assurance pouvant être achetés directement selon la position de l’utilisateur (géolocalisation) et payés à travers une application auprès de Telco Mobile - Trois produits on été lancés : • « One Time Insurance (Avril 2010) » qui couvre les clients lors de leurs pratiques sportives ou durant leurs voyages (basé sur une alerte géolocalisation) • « Daily medical Insurance (Juillet 2011) », basé sur un système de points, selon l’exercice et le régime quotidien des assurés • « One day auto insurance (Octobre 2011) », assurance journalière à destination des conducteurs occasionnels Description Tokio marine et Docomo ont créé un partenariat pour développer des produits d’assurance situationnelle à travers une application mobile Avantages permis grâce au “Big Data” - L’accès au produit est réalisé à travers une application mobile - Produits sur mesure basés sur un système d’alerte géolocalisation mobile Illustration Eléments clés - Alliance commerciale entre un assureur et un opérateur mobile permettant de développer une assurance journalière et une nouvelle façon de collecter des premiums. - Personnalisation des produits grâce à la géolocalisation permettant d’agir de façon proactive dans l’assurance situationnelle
  27. 27. 27 - Le profil type de l’utilisateur est généré par GEICO selon les informations suivantes : • Le site identifie les récents clients GEICO (durant le mois précédent) selon le même code postal que le nouvel utilisateur • GEICO présente alors un résumé des produits d’assurances auxquels les utilisateurs ayant un profil similaire ont souscrit • Pour l’assurance auto, basée sur l’âge du véhicule, GEICO montre le type de couverture que les pour les véhicules similaires - Les agents d’assurance GEICO ont leur propre profil individuel détaillé et sont facilement joignables par géolocalisation Description Geico offre une analyse comparative entre utilisateurs ayant des profils similaires Avantages permis grâce au “Big Data” - Très forte interaction avec les clients et très forte visibilité sur les réseaux sociaux - Lily, assistant vocal intégré à l’application mobile permettant à l’utilisateur d’interagir et de gérer son compte en permanence Illustration Eléments clés - GEICO met en place un questionnaire interactif en ligne afin de déterminer une assurance personnalisée pour ses utilisateurs - Possibilité de souscrire à un package prédéfini suivant des profils comparables et d’en modififier de façon flexible les différents aspects selon préférences
  28. 28. 28 Iodine propose de partager les données de santé pour améliorer l’efficacité des traitements médicaux Amélioration de l’activité avec le “Big Data” Le ++ grâce au “Big Data” Iodine provides consumers with information about different over-the- counter and prescription drugs to make healthcare decisions easier Iodine is a free website that provides information about thousands of drugs, their side effects, warnings, cost, and how other people feel about the drug, such as whether it's worth it, or if it's a hassle. One can target survey results for age groups and gender Iodine uses Google Consumer Surveys, clinical research, pharmacist surveys, adverse event reports made to the Food and Drug Administration (FDA) and the National Average Drug Acquisition Cost (NADAC) How to use Iodine is available free to consumers at www.iodine.com on web and mobile. Individuals can search database of more than 1,100 drugs, engage with data-visualization tools, and get answers to questions that people have about their drugs Users can search a specific drug and see how people generally feel about its efficacy, about the side effects from actual users, tradeoffs, comments from users, warnings, costs, and a readable versions of the drug’s package insert Iodine is developing the largest survey of USA’s drug use and experiences which could help consumers and impact health policies Pharmaceutical companies and doctors can also use this feedback to enhance the quality of their medication and prescriptions, respectively A platform such as iodine.com help customers so they can better understand their medications, and take them responsibly. Real life experiences along with data of 100,000s of individuals regarding many medicines, including prescription and over- the-counter products can provide significant insights on medications Health 2.0 Fall Conference 2014: A Chat with Thomas Goetz CEO Iodine NY Times discusses the health start-up Iodine Please click on the hand to access the link Please click on the hand to access the link
  29. 29. 29 Agenda 1. Qui sommes-nous ? 2. Enjeux du Big data dans l’Assurance 3. Opportunités du Big data dans l’Assurance 4. Quels sont les initiatives du marché aujourd’hui ? 5. Contraintes liées au Big data 6. Perspectives de développement
  30. 30. 30 Les principaux enjeux opérationnels liés à la mise en œuvre du Big data dans l’assurance Big Data et évolutions de l’assurance Evolution du cadre technique 1 Evolution du cadre réglementaire 3 Evolution de l’organisation et des process 2 Refonte des modèles de pricing du risque 4
  31. 31. 31 L’utilisation des données client nécessite une nouvelle approche réglementaire et une plus grande transparence sur l’utilisation des données du client La collecte de données et son utilisation par les organisations nécessitent une information constante des clients sur l’utilisation faite de leurs données Le stockage de données personnelles nécessite un travail de protection de l’entreprise vis à vis des démarches juridiques que pourraient engager des clients en cas de fuites des informations personnelles Former les juristes aux nouvelles utilisations des données clients Intégrer les juristes en amont des projets et les intégrer en méthode agile Formaliser les nouveaux contrats Accompagner des organes statiques vers un fonctionnement en sprint Le traitement de l’information passe par la création d’outil capable de centraliser, d’analyser et de restituer des informations à valeurs ajoutées Les systèmes d’informations sont des architectures complexes, centralisant beaucoup de fonctions, connaissant des mises à jour et améliorations constantes Créer un outil centralisant l’information et délivrant des données à valeur ajoutées Eviter une rupture dans l’exploitation du système existant Conduire le changement afin que les utilisateurs apprivoisent le nouvel outil La collecte d’informations variées nécessite une implantation transversale au sein des organisations Un pouvoir décisionnel rapide doit permettre d’expérimenter rapidement les comportements constatés Créer une organisation transversale avec un pouvoir décisionnel – Chief Data Officer Analyser les comportements et usages des utilisateurs via un laboratoire des usage Expérimenter les propositions du laboratoire via une cellule de test en méthode agile Enjeux pour les assureursContexteMutations Difficulté Le traitement du « Big data » nécessite une organisation transversale avec un organe décisionnel Les solutions techniques sont au cœur de la création de valeur dans l’utilisation de données à grande échelle L’optimisation du traitement du « Big data » dans les organisations nécessitent de profondes mutations techniques, organisationnelles et juridiques 1 2 3
  32. 32. 32 Les principaux enjeux opérationnels liés à la mise en œuvre du Big data dans l’assurance Big Data et évolutions de l’assurance Evolution du cadre technique 1 Evolution du cadre réglementaire 3 Evolution de l’organisation et des process 2 Refonte des modèles de pricing du risque 4
  33. 33. 33 Freins techniques à la mise en place du Big Data Data Analysis & Visualization Data Analysis & Visualization VolumeVolume VélocitéVélocitéVariétéVariété Traitement de l’informationCollecte des données Volume en plein expansion 2,8 zettaoctets en 2012 et s'élèveront à 40 zettaoctets en 2020 (monde) Variété: Données brutes Semi-structurées voire non structurée Vélocité analysés en temps réel (Data Stream Mining) Data storage Data centers Cloud DFS - Distributed files system (partage de fichier entre ordinateur) Traitement en temps réel Super calculateur Plateforme développé dans les médias a des fins publicitaires Modélisation Stockage limité en interne par mesure de sécurité. Pas d’accès au cloud Difficulté de stocker et de traiter les données collectés par la mise en place des capteurs et objets connectés L’usage de données croisées et exogènes nécessite de repenser l’utilisation des algorithmes. Les outils utilisés à l’heure actuelle ne sont pas en adéquation avec les volumes de données engendrés dans l’exploration du big data De nouveaux outils d’analyse et de réprésentation doivent faire leur apparition (data visualisation) Pour les assureurs
  34. 34. 34 Les enjeux techniques du big data dans l’assurance passent par une meilleure intégration des modèles statistiques et prédictifs INTEGRATED • Increased computing power • Centralised, unlimited data storage capacity • Self detection, auto upgrading & efficient models DYNAMIC • Largely improved data storage capacity • Homogenisation of modelling practices • business incentives for Data modelling technique development • Aggregation of data sources (Finance, Risk, Marketing, sales…) STATIC • Limited data storage • Unproved data quality • Limited computing power • Increase in volumes • R&D development 3 4 5 6 2 1 0 Data collection • Dataware house • IT implementation & Infrastructure Data Storage • Historical data Data cleaning • Data quality management • Data transformation Data Statistical description • Mean, Median, standard deviation • Histogram…| VaR 95,99% Data analysis • Clustering & segmentation • Automatic classification | Factorial analysis “X factor” Mining • Web mining (behavior…) • Image mining (face recognition) | Text mining Data Mining & Big Data • Prediction • Ranking / discrimination • Anticipation & simulation Today’s average position Past Future Present 7 Artificial Intelligence • Self-Learning models (auto efficient) • Multi crossing data set
  35. 35. 35 Les principaux enjeux opérationnels liés à la mise en œuvre du Big data dans l’assurance Big Data et évolutions de l’assurance Evolution du cadre technique 1 Evolution du cadre réglementaire 3 Evolution de l’organisation et des process 2 Refonte des modèles de pricing du risque 4
  36. 36. 36 Le Big data passe par le mise en place d’une organisation transversale avec un organe décisionnel JURIDIQUE RESEAU VITRINE Chief Data Officer Analyse des données Cellule de tests à des fins d’expérimentations Gouvernance Processusdécisionnel
  37. 37. 37 La transformation organisationnelle se fait par l’ajout de 2 nouvelles fonctions: Un Chief Data Officer et des Data Scientist Laboratoire Analyse des données Chief Data Officer Développe des outils opérationnels Expérimente les propositions du laboratoire via une cellule de test en méthode agile Questionne les processus existants Développe de nouvelles applications aux parcours client S’assure que les informations recueillies en interne comme en externe sont fiables, cohérentes entre elles. Facilite l’accès aux données et repérer les plus importantes à extraire pour des prises de décisions optimales de son entreprise. Comprend de façon transversale son entreprise et ses métier, Coordonne les analyses des données et l’expérimentation via la cellule de tests Exploite les données interne et externe de l’entreprise Comprend les problématique de l’entreprise et y associe les bonnes données Analyse les comportements et usages des utilisateurs DifficultéRôle Positionnement difficile dans les organisations existantes Nouvelle fonction Peu d’expérience dans le domaine Une connaissance de approfondie des mathématiques et statistiques Une forte connaissance des enjeux business Compétences / Responsabilité Connaissances statistiques Management et communication Vision business avec une connaissance métiers Vision technique Créativité Responsable de la qualité et de la cohérence des données. Prise de décisions Expertise statistique et quantitative Gestion de projet Vision business avec une connaissance métiers Vision technique Datascientist
  38. 38. 38 Une base de données clients unique, fiable, partagée à travers l’ organisation Une base de données clients unique, fiable, partagée à travers l’ organisation Comprendre les données et les explorer efficacement Comprendre les données et les explorer efficacement Choisir une technologie et architecture convenable Choisir une technologie et architecture convenable Ne pas rester coincé dans « Analysis Paralysis » Ne pas rester coincé dans « Analysis Paralysis » Flexibilité pour le changement culturel Flexibilité pour le changement culturel L’organisation “Big Data” Une adaptation est nécessaire pour mettre en place une organisation « Big Data »
  39. 39. 39 De nombreux process sont à repenser en se posant la question des usages possibles du Big Data Les Produits Marketing et Ventes Gestion des contrats Gestion sinistres Gestion des actifs Nouveaux marchés Nouveaux produits Connaissance des risques et meilleure tarification Segmentation plus fine Optimisation des produits Gestion de ma performance Nouveaux clients Vente multi- canal Détection résiliation Optimisation et ciblage des campagnes commerciales « just in time » Gestion des paiements Tarification temps réel Optimisation de la gestion des réseaux de prestataires Détection des fraudes Prévention et mitigation des risques Stratégie de placement Gestion de portefeuilles Gestion des actifs et passifs Modélisation des risques Cartographie des impacts Big Data sur les processus d’assurance
  40. 40. 40 … vers une analyse transversale où l’on est capable d’identifier et d’appréhender de façon globale tous les risques à la fois Illustration sur les process d’évaluation des risques : le big data permet une visualisation transversale des risques d’origine multiple 40 D’une analyse compartimentée où chaque famille de risques est analysée séparément et indépendamment … Risque de marché Risque opérationnel Risque de Produit Analyse Analyse Risque de Produit Risque de marché Risque opérationnel Risque Actifs Passifs Risque Actifs Passifs / liquidité Avec l’exploitation de toutes les dimensions du Big Data et ses dérivés (utilisation du « data visualization » pour les reporting par exemple) INFORMATION SEGMENTEE INFORMATION PARTAGEE & COMPLETE TRANSMISSION INTELLIGENTE DE L’INFORMATION
  41. 41. 41 Les principaux enjeux opérationnels liés à la mise en œuvre du Big data dans l’assurance Big Data et évolutions de l’assurance Evolution du cadre technique 1 Evolution du cadre réglementaire 3 Evolution de l’organisation et des process 2 Refonte des modèles de pricing du risque 4
  42. 42. 42 Les pouvoirs accrus de la CNIL aujourd’hui Pouvoir de décision et de proposition Pouvoir règlementaire pour l’édiction de règlements types concernant la sécurité des systèmes d’information La CNIL peut autoriser certains traitements (ex : le biométrique) Missions de la CNIL définies par la loi Pouvoir de contrôle Pouvoir d’investigation accru depuis 2004 , la CNIL multiplie les vérifications et a un accès total aux données sauvegardées Il existe un délit d’entrave à la CNIL (1 an prison + 15k€ amende) Pouvoir de sanction Depuis 2004, prérogatives accrues. La CNIL est maintenant compétente pour : la mise en demeure, la sanction pécuniaire, le verrouillage de données, la saisine du juge des référés etc. Pouvoir d’information Obligation d’informer toutes “les personnes concernées et les responsables de traitements de leurs droits et obligations” Mission d’informations sur l’évolution des technologies
  43. 43. 43 Evolution attendue de la réglementation européenne sur la protection des données 43 Extension des droits utilisateurs Droit à l'effacement Délégation aux entreprises de la mission de protection des données Protection contre les acteurs transnationaux Droit déjà existant dans la directive de 1995. Ce droit couvrirait le "droit à l'oubli" proposée par la Commission Européenne Art 17 Consentement explicite Notion de consentement explicite déjà existante; il faut pouvoir revenir sur son consentement à tout moment et de manière simple Art 7 Langage simple et clair et droit à l'information Utilisateurs doivent être informés de l'usage qu'ils va être fait de leurs données dans un langage clair et concis Art 11 /13bis /14 Profilage Modifications souhaitées : le profilage devrait être autorisé avec le consentement de la personne concernée, si la loi le permet ou s'il est nécessaire à l'exécution d'un contrat Art 20 Portabilité des données Volonté de fusionner le droit à la portabilité des données et le droit à l'accès aux données Art 15/18 Délégué à la protection des données Copie du modèle allemand : nomination d'un délégué à la protection des données protégé par la loi Art 35 Obligation de notification Obligation de notification à l'autorité nationale de contrôle des violations de données personnelles. Par ailleurs cette notification devra aussi être faite aux personnes concernées Art 30 /34bis Sanctions pour les entreprises sanctions graduelles pour les entreprises ayant violé les règles : avertissement écrit, audits périodiques, amendes allant jusqu'à max(100 M€ ; 5% du CA mondial) Art 43 bis Transfert de données aux pays tiers Autorisation des autorités de tutelle et information de la personne concernée avant de transférer les informations la concernant Art 43 bis Droit d'introduire une plainte Guichet unique : mise en place d'une autorité compétente unique pour toutes les activités de traitement d'un contrôleur ou d'un sous-traitant des données dans l'Union. Art 54bis Principes Articles Détails
  44. 44. 44 La protection des données personnelles & la notion d’extraterritorialité « Le transfert de données à caractère personnel à des destinataires autres que les institutions et organes communautaires, et qui ne sont pas soumis à la législation nationale adoptée en application de la directive, ne peut avoir lieu que pour autant qu’un niveau de protection adéquat soit assuré dans le pays du destinataire ou au sein de l’organisation internationale destinataire, et que ce transfert vise exclusivement à permettre l’exécution des missions qui relèvent de la compétence du responsable du traitement » Art. 9 du règlement relatif à la protection des personnes physiques à l’égard du traitement des données à caractère personnel par les institutions et organes communautaires et à la libre circulation des données Ce que dit le texte de loi… Les Etats-Unis ne disposent pas du “niveau de protection adéquat” mentionné dans la loi A cet effet a été créé le SAFE HARBOR qui est une certification de compliance aux normes européennes concernant la protection des données personnelles Toutefois, l’apparition de textes tels que le PATRIOT ACT qui permet au gouvernement américain d’avoir accès à toute donnée personnelle en cas de suspicion de terrorisme remet en cause la portée de l’extraterritorialité du droit européen Le cas des Etats-Unis A l’avenir, « tout opérateur qui dirige ses activités de traitement vers l’Union, même en l’absence d’établissement dans l’Union ou de moyens localisés sur ce territoire » sera soumis aux règles de protection des données européennes De même devraient être redéfinies les notions de « personne concernée », « gestionnaire de données » et « sous- traitant » pour que les « sites hébergeurs de données » puissent être soumis aux mêmes obligations Ce que le nouveau règlement devrait changer
  45. 45. 45 Les principaux enjeux opérationnels liés à la mise en œuvre du Big data dans l’assurance Big Data et évolutions de l’assurance Evolution du cadre technique 1 Evolution du cadre réglementaire 3 Evolution de l’organisation et des process 2 Refonte des modèles de pricing du risque 4
  46. 46. 46 Le modèle actuel de tarification des primes dans l’assurance Type de données utilisées Modèles statistiques • Les données actuelles sont essentiellement internes, faible recours à des données externes : • Données véhicules : âge, km, carrosserie, • Géographiques, • Individus : profil, • Usage : sinistres, etc GLM (modèle linéaire généralisé) : généralise la régression linéaire (inclus régression linéaire , régression logistique, Poisson). Utilise la méthode itérative des moindres carrés pour déterminer les paramètres du modèle
  47. 47. 47 L’évolution du cadre traditionnel nécessite de repenser les données et les modèles statistiques associés Type de données utilisables Modèles statistiques • Cadre d’évolution « traditionnel » : • Evolution vers des variables croisées : âge x sexe (maintenant interdit) • Croisement entre produits (MRH + Auto), données bancaires, prêts, • Données externes : Insee (densité, éloignement, criminalité, données véhicules : SIV), concurrence • Données non structurées : • Usages et comportements • Navigation web • Réseaux sociaux Il n’existe pas de modèle statistique de référence pour intégrer les données externes non structurées dans la quantification du risque Les recherches en cours s’orientent vers les : • Réseaux de neurones • Techniques de classification
  48. 48. 48 Cas pratique : Progressive, un assureur leader aux US a fait évoluer son modèle de tarification en utilisant le Big Data pour intégrer des données de « valeur client » * Voir slide 16 Des outils de tarification « Big Data » Web et en agence Le prix « affiché » est basé sur une démarche Big Data La démarche Web est également déployée au sein du réseau (free agents) sous forme d’un outil d’aide à la décision Constitution de 4 bases de données avec des historiques différents Création des algorithmes itératifs avec une logique « test & learn » Les devis ne sont pas seulement basés sur le risque mais aussi sur la valeur à long terme du client : les clients à haute contribution/ valeur ont le prix le plus « attractif » Business drivers Démarche Big Data Prix pour une police de 6 mois 1057$ ou 176$/mois Prix pour une police de 6 mois 849$ or 159.87$/mois Profil moyen Profils les plus « désirés » Closing Multicanal -19%
  49. 49. 49 L’exploitation des données externes, oui mais comment y accéder ? Moyen Description Exemples Partenariats avec les acteurs de l’IoT Partenariats avec les réseaux sociaux Grâce aux partenariats avec des acteurs des objets connectés, les assureurs peuvent acquérir de nouvelles connaissances en combinant leurs propres données collectées en interne, avec des données appartenant à des tiers. La combinaison des sources de données offre une multitude de possibilités. Grâce aux partenariats avec les réseaux sociaux, les assureurs pourraient collecter un autre type de données: Informations personnelles Informations et historique de navigation Utilisation du CRM pour connaitre l’historique d’achats, souscriptions du client. AXA a signé un partenariat avec un leader des objets connectés pour offrir un produit d’assurance innovant et ludique à ses clients * COVEA a acheté la base de données du site Leboncoin, pour connaître les récents achats des clients et leur proposer l’offre correspondant à leurs profils (Ass auto pour acheteur d’une voiture/ Ass habitation pour acheteur ou locataire maison) * Voir slide 16
  50. 50. 50 Agenda 1. Qui sommes-nous ? 2. Enjeux du Big data dans l’Assurance 3. Opportunités du Big data dans l’Assurance 4. Quels sont les initiatives du marché aujourd’hui ? 5. Contraintes liées au Big data 6. Perspectives de développement
  51. 51. 51 Parcours client (lieux d’interruption) Données personnelles (Age, travail, lieu de vie, etc.) Habitudes de consommation (historique d’achats) Le « Big Data » ouvre les marchés (assurance et autres) à de nouveaux acteurs et offre de nouveaux outils pour optimiser la rentabilité des acteurs historiques L'échantillonnage et la segmentation L'extraction de données Micro-segmentation Améliorer le parcours clients Cibler les clients à forte valeur ajouté Eviter les clients à risque Proposition de services sur-mesure Optimiser l’expérience client Fidéliser les clients via une individualisation de l’accompagnement Acquérir les nouveaux clients via des personnalisations de l’offre Augmenter les possibilités de ventes croisées (Cross-Selling) et ventes incitatives (Up-Selling) Diminuer du coût du risque Optimisation de la rentabilité Collecte Acteur Analyse Apparition d’intermédiaires La collecte de données est devenu un business modèle à par entière ces 10 dernières années Les géants de ce milieux ont la connaissance et les plateformes pour ce lancer dans l’offre de services tel que l’assurance L’analyse de données et l’apport de services à valeur ajoutés ouvrent le marché à de nouveaux acteurs utilisant les services de collecte de données proposés par les géants Via des transformations importantes en termes d’outils internes, d’organisation et d’accompagnement du changement. Les acteurs historiques doivent optimiser leurs services et leurs coûts Client / Prospect
  52. 52. 52 Les GAFA utilisent leurs connaissances pour devenir des intermédiaires aux assureurs historiques pour l’instant sans grand succès Que sont ils? Ce qu’ils ont: La data Ce qu’ils n’ont pas: Le métier Une base de données sur chaque individu, analyse des comportements et habitudes Le droit d’utiliser les données pour proposer des services L’ensemble des données utilisateurs Plateformes d’analyse Trafic d’utilisateurs important Une image de marque Force médiatique Connaissance du métier Modélisation du risque Coût du risque Démarche client 3 – Créer et distribuer des produits d’assurance2 – Distribuer les produits des assureurs1 – Revendre les données aux assureurs Transmettre les données utilisateurs aux assureurs Définir des profils risques des utilisateurs Comparer les produits d’assurance et distribuer les produits des assureurs (2012 au RU / 2015 au USA pour google) Connaissance client pour offrir des produits sur-mesures Vente par internet Comparateur Assurance Google aux RU en 2012 – 2% du marché Comparateur Assurance Google en France en 2013 – 2 mois d’existance Ce qu’ils pourraient faire
  53. 53. 53 Les pure players répondent aux nouveaux usages en se positionnant sur des niches. Les partnership avec des GAFA ou assureurs peuvent leur procurer les clés du marché de l’assurance Que sont ils? Ce qu’ils ont: esprit start up Ce qu’ils n’ont pas Des pure players redéfinissant les modèles d’assurances Basé sur le communautaire et l’expérience utilisateur Intermédiaire entre les produits des assureurs classiques mais pouvant proposer leurs propres produits Flexibilité importante Créativité Positionner sur l’attente du client Possibilité de s’attaquer à des niches sur le marché Proposer de nouveaux usages Données de l’utilisateur Connaissance du métier 3 – Partnership avec les assureurs historiques et les GAFA 2 – Distribuer les produits des assureurs1 – Créer des pool d’assurance Création de communauté s’auto assurant avec des pools Partage du risque avec des personnes de même profil Proposition des produits d’assurance via des des nouveaux parcours clients adapté aux nouvelles attentes Basé sur l’expérience utilisateur les start-up peuvent créer des partnership avec les assureurs historiques ou les GAFA. L’objectif est obtenir la data ou l’approche métier et proposer des nouveaux services Ce qu’ils pourraient faire
  54. 54. 54 LES GRANDS CHALLENGES
  55. 55. 55 Les expérimentations vont inévitablement se multiplier, il s’agira pour l’assureur de faire le tri des informations qui déterminent un comportement à risque
  56. 56. 56 Il ne s’agit plus pour l’assureur de couvrir le risque associé à un produit (Auto, Habitation) mais de couvrir les risques associés à des usages variés et personnalisés
  57. 57. 57 Le tout dans un bon équilibre entre personnalisation et gestion de la vie privée MUTUALISATION PERSONNALISATION

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