Le Futur de la Donnée en Assurance, ou le modèle "BRAIN"

Une activité assurantielle, c'est un être vivant. Un organisme en constante évolution, dont la dynamique dépend de son système nerveux : l'infrastructure de données.

Car la donnée irrigue et raccorde tous les métiers d'assurance. La consolider, c’est se donner les moyens de construire des produits. La visualiser, c’est comprendre. L’analyser, c’est prendre les bonnes décisions … Elle est le nerf de la guerre. 

On ne transformera pas l’assurance sans transformer notre approche de la donnée. C’est pour cela que chez Seyna, on s’est fixé la mission de construire l’infrastructure de données de l’assurance de demain.

Nous n’avons pas LA solution. Nous construisons UNE solution. Cet article est le premier d’une série de réflexions pour engager des discussions concrètes et collectives sur l’avenir de la donnée en assurance.

Pour ce premier échange, étudions ce que nous considérons être les 5 piliers de l’infrastructure de données du futur, le moteur du système nerveux - soit le modèle “BRAIN” : 

• Business-Oriented | Orientée Business et créatrice de valeur pour tous les départements de l’entreprise
• Real-time | Remontant, distribuant et analysant les données en temps réel  
• Accurate by design | Conçue pour garantir une donnée exacte, dès son intégration
• Interoperable | Interfaçable avec tous les opérateurs, les acteurs et solutions du marché
• Nodal | Compilant des données à grande échelle pour améliorer notre compréhension collective du risques
  
  

Business-Oriented

La donnée n’est pas l'affaire exclusive du service informatique. Elle concerne tous les départements et toutes les fonctions de l'entreprise, au-delà du simple aspect du risque.

Elle doit irriguer jusqu’aux derniers rouages du business. Créez un silo et vous verrez cette partie des opérations s’ankyloser et perdre en efficacité. 

Chez Seyna, nous avons donc pris la décision de considérer l’activité data comme une entreprise dans l’entreprise. Une structure avec sa propre gouvernance, une obligation de résultat envers tous les clients (internes et externes) et bénéficiant d’investissements continus.

Elle a donc naturellement été placée au cœur des opérations de manière à accompagner tous les cas d’usage.

Grâce à elle, nous pouvons désormais générer aujourd’hui tous nos relevés comptables en 1 clic. Nos scripts produisent et vérifient plus d’une centaine de bordereaux en moins de 5 minutes. Nos calculs d’exposition aux risques réglementaires sont automatisés. Notre “Legal Bot” génère en autonomie la documentation contractuelle et nos tableaux de garantie. Nos analyses d’audit bénéficient de pré-analyses automatiques, etc. 

La route est encore longue mais nous poursuivrons toujours le même objectif : libérer le temps de nos équipes pour leur permettre de se focaliser sur nos clients et les sujets de fond.

Real-Time

Cette composante est déjà une réalité de marché. En effet, 43 % des assureurs mondiaux affirment récolter et analyser des données en temps réel pour prédire et évaluer les risques. (Source : The Data-Powered Insurer, Capgemini) C’est une excellente nouvelle car elle nous permet en tant que professionnels de l’assurance d’opérer avec toujours plus de proactivité, et moins en réactivité.

Créer des offres ultra contextualisées, piloter le risque en temps-réel, guider les offres commerciales vers les garanties ou segments moins sinistrés pour redresser le ratio combiné, anticiper les dérives, automatiser les contrôles anti-fraude, etc.  

Nous sommes collectivement passés d’une vision statique à une vision dynamique des données. Pour y parvenir, nous avons tous fait face au même obstacle : l’intégration. 

Et l’enjeu est de taille : Comment construire un modèle intégrant automatiquement toute donnée assurantielle - même non-structurée ? Nous reviendrons sur notre approche dans un prochain article plus détaillé … mais pour les impatients, petit teaser... 

Ce changement de paradigme promet une plus grande satisfaction client mais également une plus grande pérennité de l’activité. 

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Accurate by Design

“Garbage in, garbage out”, soit probablement l’un des concepts les plus structurants pour le monde de la donnée. En partant de ce constat, un challenge subsiste : comment rendre l’intégration de données erronées impossible ?

Nous avons d’abord mis l’accent sur une standardisation maximale du processus d’intégration. Grâce à une palette de fonctions élémentaires de transformation, nous pouvons adapter ce processus à n’importe quel schéma de données initial. Nous avons par ailleurs opté pour une stratégie de double contrôle : i) à l’entrée, et ii) en continu sur le stock. Pour cela, nous avons mis en place un environnement de staging permettant de prévisualiser la base post-intégration. Ainsi, nous corrigeons le tir avant même d’intégrer la donnée. L’objectif est d’éviter les corrections coûteuses après 6 mois de vie d’un programme.

A l’aide d’une table dédiée, nous configurons en quelques clics la batterie de tests à opérer sur une base donnée. Une fois validée, celle-ci vient automatiquement s’appliquer sur le stock et en continu.

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Interoperable

Cette brique est probablement celle qui me tient le plus à cœur car nous vivons dans l’économie d’hyper-spécialisation. 

Des entreprises entières se fondent sur l’ajustement de fractions de la chaîne de valeur assurantielle. Ne pas se laisser la possibilité de s’interfacer avec elles et d’en faire profiter ses clients, c’est se condamner. 

Nous en avons donc fait un principe fondamental de notre plateforme assurantielle. Notre infrastructure de données a été pensée pour permettre l’intégration et l’interfaçage avec n’importe quel organisme d’assurance (courtier, assureur, réassureur). De la même manière, elle nous permet d’intégrer n’importe quel service tiers.

APIsation de tarificateurs avec Coherent, signature électronique avec Yousign, gestion des paiements avec Stripe … Seyna s’est construite en grande partie par ses intégrations. Nous en avons donc fait un pilier de notre proposition de valeur. 

Le chantier est toujours en cours, mais nous ferons de Seyna la plateforme qui vous permettra d’intégrer tous les meilleurs outils du marché, en 1 clic. 

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Nodal

La nodalité, c’est la convergence. C’est créer des carrefours, mettre en commun nos connaissances.

Certes, cette dimension relève encore de la lubie mais nous sommes convaincus que l’Open Data est le futur de l’assurance. 

En effet, le secteur tout entier pourrait énormément bénéficier d’une grande base de données ouverte à ses contributeurs. Données publiques, agrégées, moyennées, anonymisées… L’objectif est de permettre à tous les acteurs de bénéficier de toute la matière grise du secteur.

C’est une vision long-terme : nous en posons les premiers jalons aujourd’hui. A terme, notre volonté est de permettre à tous les courtiers de comparer leur activité au marché. Pour nourrir l’avancée de l’assurance et nous permettre de créer des produits toujours plus pertinents.

Ceci était un aperçu des 5 piliers sur lesquels nous axons nos développements en matière de données. Nous détaillerons chacun de ces points dans des articles à venir. 

D’ici-là, partagez-nous vos retours, commentaires, désaccords pour faire avancer la discussion !

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