Enjeux du big data dans le secteur d'assurance

Sommaire

 INTRODUCTION.........................................................................................................1

I-  Big Data et assurance automobile...........................................................................3

II- Big Data et assurance indicielle d'événements météo-sensibles...........................5

III-Big Data et lutte contre la fraude assurance.........................................................7 

IV- Révolution du Big Data dans l'organisation des entités d'assurance.................9 

V-  Contraintes de mise en œuvre du Big Data dans l'assurance............................13 

 Conclusion        18

INTRODUCTION

Depuis le nouveau millénaire, nous vivons le début de l'ère du Big Data ou des métadonnées. Ainsi, après l'ère du charbon au cœur de la révolution industrielle, puis l'ère du pétrole, principal moteur de la croissance économique au vingtième siècle, les données s'imposent désormais comme une nouvelle matière première sur laquelle de nouvelles industries fondent leurs modèles d'affaires. Nous  n'avons qu'à regarder les géants du GAFAM (Google, Amazon, Facebook, Apple et Microsoft) se livrer à une lutte pour l'obtention de nos données ou les géants de l'économie du partage (Airbnb, Uber ) définir de  nouveaux modèles d'affaires reposant sur des utilisations innovantes de données.

A l'instar des autres secteurs, le monde de l'assurance n'a pas été épargné par ce phénomène, une innovation qui révolutionne le secteur au sein de toute sa chaîne de valeur. En amont, le Big Data permet de mieux appréhender les risques grâce aux objets connectés et de pouvoir tarifier en tenant compte du comportement de l'assuré. Mais aussi, sur le plan marketing et commercial, il est possible de mieux mesurer le degré de satisfaction client et de mieux lutter contre le phénomène d'attrition. En aval, des outils stratégiques ont été conçus afin de combattre la fraude et de prévoir des indemnisations plus efficaces.

En parallèle, cette révolution apporte également son lot de menaces pour le secteur
de l’assurance. Tout d’abord, même la majorité  des assurés seraient d’accord pour
partager leurs données (si cela conduit à une baisse de la prime), il existe tout de même une
défiance du consommateur qui voit le Big Data comme un « Bigbrother »^[1] en puissance. De
plus, la législation devient de plus en plus contraignante ( l'introduction du RGPD). Également, les acteurs de l'assurance craignent la menace concurrentielle depuis plusieurs années que ce soit par le biais des GAFAM ou par  une logique de guerre des prix via les Assurtech. De ce fait, Comment les assureurs peuvent en tirer profit du Big Data afin d'être bien armé pour affronter l'avenir ?  

En vue de répondre à cette question ,notre travail sera structuré comme suit, dans les trois  premiers chapitres, nous présenterons les progrès offerts du Big Data dans l'assurance auto, l'assurance indicielle et dans la lutte contre la fraude assurance. Ensuite dans le quatrième  chapitre nous mettrons en exergue les changements organisationnels  induits par ce nouveau phénomène technologique et enfin nous  avancerons les contraintes à la mise en œuvre du  Big Data dans le secteur d'assurance.

I- Big Data et assurance automobile

L’assurance automobile est obligatoire pour tout le monde, sauf que le prix change d’une personne à une autre. Généralement les assureurs proposent des prix plus hauts aux jeunes conducteurs puisque la probabilité d’en faire un accident par jour est forte, mais comment peut-on distinguer entre un jeune conducteur qui fait attention et celui qui fait l’inverse ?

Heureusement, le Big Data peut nous trouver une solution et répondre alors exactement aux besoins des clients, et ce à travers l'introduction des objets connectés embarqués dans les véhicules, un progrès qui va  surement changer la donne dans le secteur d'assurance auto.

En effet, Les données télématiques collectées au travers de capteurs connectés à la prise diagnostics des véhicules des assurés permettent une analyse spatio-temporelle du risque porté par ces derniers,  à l'égard de  leur comportement de conduite et à l'environnement dans lequel évoluent ( météorologie, trafic, état des routes...).

A ce stade, les données collectées permettent d'établir des scores de conduite qui permettent à l'assuré de faire évoluer son comportement au volant. Ces informations seront également utilisées pour faire bénéficier aux assurés de réduction sur leur prime d'assurance automobile dans les contrats qui évoluent progressivement pour mieux correspondre au risque encouru. Les dernières évolutions majeures en la matière que constituent le Pay as you drive et le Pay how you drive sont présentées dans le tableau^[2] ci après.

Par ailleurs, en complément de l'étude des comportements de conduite, les données récoltées doivent permettre, via l'appariement à des données externes géospatiales, d'atteindre une meilleur connaissance de l'environnement dans lequel évolue l'assuré, ce qui au-delà de la simple modulation tarifaire permet le développement de nouveaux services et d'actions de préventions, par exemple:

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