Les 4 principaux avantages de l'analyse prédictive en assurance

En 2015, l'analyse prédictive ne relève ni de la magie ni de la fiction. Au contraire, cet outil statistique de prévision et de classification se doit d'être au cœur des stratégies d'affaires des entreprises et particulièrement en assurance. Le principe de base de l'assurance est de répondre à une aversion pour le risque évaluée sur des événements futurs et incertains. Dans ce domaine d'affaires, l'idée d'en connaître plus que ce que l'on connaît déjà devient fort intéressante.

Dans cette optique, l'analyse prédictive contribue à renforcer quatre champs d'intervention des assureurs. Celle-ci peut favoriser le positionnement face à la compétition en tarification, apporter des notions de productivité dans le développement de produits et le marketing, avoir un impact sur l'efficience et l'efficacité dans les processus d'intervention ainsi qu'accroître la rentabilité des assureurs dans la gestion de leurs efforts.

1. TARIFICATION ET COMPÉTITION

Dans un premier temps, les outils de prédiction ont un apport positif pour se positionner face à la compétition. De plus en plus, la tendance s'oriente vers une personnalisation des tarifications. Cette tendance se démarque notamment par la venue de la télématique en assurance automobile avec les programmes Ajusto de Desjardins Assurances Générales, Mobiliz d'Industrielle Alliance et MaConduite d'Intact Assurance, pour ne nommer que ceux là. Par la présence aussi de la géolocalisation dans le cadre de programmes "Pay as You Drive" tel que Programme Kilo de SSQ Auto ou encore avec les nouvelles technologies de sécurité domestique tels que les systèmes d'alarme à identification par occupant, les tapis détecteur de mouvements pour recenser le temps de présence physique à domicile, les chutes au sol, etc.

Pour accomplir une tarification personnalisée, il faut coller la prédiction à la réalité, minimiser les écarts et améliorer la gestion du risque. L'analyse prédictive peut,avec l'aide de toutes les technologies entourant la saisie de données quant aux comportements des assurés, participer à l'élaboration de modèles pour réduire au minimum l'incertitude et se positionner dans la compétition pour l'amélioration des processus de tarification.

De plus, les outils de prédiction sont utiles dans la classification. Établir une segmentation des assurés et des événements de façon prévisionnelle contribue largement à améliorer la gestion du risque. À titre d'exemple, d'autres données que les données factuelles (âge, sexe, etc) pourraient être utilisées pour affiner la segmentation (localisation, déplacements, présence physique à la maison, etc). Conséquemment, procéder à une segmentation avec des critères précisés et bonifiés est un processus qui abonde dans le sens de la personnalisation des tarifications et dans un meilleur contrôle du risque.

2. DÉVELOPPEMENT DE PRODUITS, MARKETING ET PRODUCTIVITÉ

Campagne de sensibilisation, campagne publicitaire, développement de produits, mise en marché de nouveaux produits, etc. Mais tout ceci s'adresse à qui et à quel type de clientèle ?

Par le biais de la segmentation, l'analyse prédictive peut contribuer à la productivité dans le secteur du marketing et du département de recherche et développement. À l'aide du prédictif, il est possible de déterminer à l'avance ce que les clients sont susceptibles de rechercher comme services et produits dans le futur. Ainsi, les outils permettent de faire du marketing dit ciblé. Bref, l'effet du prédictif est de pouvoir orienter les efforts vers une clientèle sujette à répondre positivement aux offres.

Cette notion est aussi valable lorsqu'on pense au développement de produits. Que ce soit en assurance de dommages, en assurance vie ou encore dans le domaine des régimes de retraite, la clientèle change, vieillit, transforme ses priorités et ses besoins. Ce sont des situations auxquelles les assureurs sont amenés à répondre. L'analyse prédictive ne viendra pas remplacer une table de mortalité en assurance vie ou les règles d'affaires (Convention d'Indemnisation Directe) dans le secteur automobile. Toutefois, faire du développement en lien direct avec les besoins, ça le prédictif sait le faire ! Le plus grand apport de l'analyse prédictive est de réduire le risque lié à l'intuition ! Parfois, le chemin de l'intuition se retrouve en direction opposée à ce que révèlent les données.

Et si on développait des produits qui dérogent du traditionnel ; des produits qui surprennent les clients, devancent les besoins et vous placent dans la catégorie des pionniers ?

3. INTERVENTION PRÉDICTIVE ET EFFICACITÉ

Changer l'orientation des processus internes avec l'analyse prédictive c'est possible. Plutôt que d'avoir un système de gestion réactif aux changements, il est possible d'améliorer les processus internes en apportant une vision prédictives des interventions. À titre d'exemple, la détection de la fraude grâce à l'analyse prédictive illustre bien le rôle que peut jouer le prédictif dans la notion d'efficacité. Ce type d'intervention permet d'agir en amont du problème et d'avoir recours, à la souche des problématiques, à une gestion active.

Quelque chiffres clés :

• Au Canada, 10 à 15 % des primes servent à l'indemnisation de réclamations frauduleuses.
  
• Ces indemnisations représentent une facture de 3 000 000 000$ par année.
  
• Seulement 3 à 5 % des fraudes sont détectées.
  

Alors, si le prédictif pouvait relever des requêtes de couvertures douteuses, des comportements inhabituels ou encore des demandes d'indemnisation récurrentes dans les fraudes et ainsi détecter ne serait-ce que 20% de plus des réclamations frauduleuses ? Avec des programmes prédictifs de détection de la fraude pour freiner le phénomène en amont, des économies substantielles pourraient en ressortir.

Comme on dit dans le métier : mieux vaut prédire que guérir !

4. GESTION DES EFFORTS ET RENTABILITÉ

Comprendre les comportements clients, être au fait avec les besoins futurs des assurés et faire du marketing ciblé sont toutes des notions qui permettent d'arrimer les efforts vers le même objectif. Utiliser le prédictif pour avoir une approche et une gestion active au lieu de réactive ouvre la porte à faire des correctifs plus rapidement face aux problématiques.

Dans le même ordre d'idée, cela amène aussi à améliorer le rapport face à la clientèle. Intégrer une gestion prédictive axée sur le comportement client mènent, bien entendu, à une augmentation de la fidélisation, de la rétention et de la satisfaction client.

En résumé, l'analyse prédictive est un incontournable dans le domaine de l'assurance par sa capacité à améliorer les processus de gestion de risque, à accroître la productivité via la segmentation de la clientèle, à optimiser les efforts d'intervention et à maximiser la rentabilité. Naturellement, ces objectifs sont atteignables pour beaucoup d'autres secteurs que l'assurance. Cependant, l'analyse prédictive est en lien direct avec la mission des assureurs : prendre sur ses épaules la peur d'une perte future transférée par un assuré.

En 2015, l'analyse prédictive ne relève, ni de la magie, ni de la fiction, ni de l’inaccessible. Plusieurs outils de modélisation prédictive tels que SAP InfiniteInsight, IBM Watson et SPSS Modeler sont maintenant conçus pour une utilisation rapide et efficace et qui ne requiert pas une connaissance de la statistique avancée. L'implantation de ces outils se fait donc au delà des départements traditionnels tels que les TI afin que tous les secteurs d'affaires puisse bénéficier de la valeur ajoutée de l'analyse prédictive.

Et vous, quelles sont vos prédictions ?