Les acteurs de l’écosystème Assurance face aux défis de la valorisation des données

Assurance & Data : comment allier performance, valeur et confiance ?

Femme sur un écran géant
  • Publication
  • 22 nov. 2023

Les données constituent une manne précieuse pour l’écosystème Assurance; leur correcte exploitation ouvre de nouvelles portes vers la monétisation, l'innovation et le développement de services personnalisés. 

 

Dans ce cadre, chacun peut tirer parti des données pour transformer les modèles d'affaires et créer des solutions sur mesure qui répondent aux besoins des clients, tout en renforçant la position concurrentielle sur le marché.​

 

Si les données fournissent aux acteurs du secteur de nouveaux éclairages sur les clients, elles soulèvent également des questions cruciales en matière de confidentialité, de sécurité, d’éthique et de confiance. La gouvernance et le socle technique mis en place doivent être suffisamment robuste et agile pour offrir des expériences sur mesure, favoriser le développement de nouveaux produits et services, améliorer l'efficacité organisationnelle en accélérant notamment la prise de décision, capitaliser sur l'intelligence artificielle ainsi que sur l'analyse prédictive et ce, dans un respect de la multitude de normes, réglementations et directives associées.

 

Le cycle de vie de la donnée doit être repensé pour stimuler l’innovation et faire des données brutes de la matière pour des plateformes intégrées, 3 axes majeurs ont été identifiés auprès des acteurs de l’écosystème Assurance, permettant d’atteindre ces objectifs.

Replacer la donnée au cœur des usages pour une exploitation optimale​

Identifier la donnée comme source de valeurs pour la monétisation, l’innovation et le développement de services​

Industrialiser le déploiement de modèles en intégrant l'acculturation et évitant les biais​

53 %

des acteurs ont une bonne compréhension des enjeux de traitement des données

67 %

des acteurs veulent des données en libre-service

60 %

des acteurs disent que les pratiques de sensibilisation aident à la transparence

Replacer la donnée au cœur des usages pour une exploitation optimale​

Pour renforcer l’autonomie de chacun, les acteurs de l’écosystème Assurance forment de plus en plus les différents départements de leur organisation à l’analyse de données. Plusieurs thématiques sont à l’ordre du jour comme la définition d’un langage commun d’entreprise ou encore la recherche de l’explicabilité des informations utilisées pour garantir la transparence, la confiance et la responsabilité. ​

Pour éviter les risques de mauvaises interprétations, les organisations peuvent mettre en œuvre 3 actions :​

  • Sensibiliser : insuffler une culture de la donnée, en désignant chaque collaborateur comme acteur de la qualité perçue​

  • Accompagner : inciter à former les collaborateurs à la lecture des outils de visualisation et d’analyse​

  • Impliquer : entraîner les collaborateurs à la reconnaissance des données comme source de croissance pour l’organisation​

Ces axes sont ambitieux et nécessitent une culture d’entreprise qui valorise et encourage la connaissance et la responsabilité. Pour assurer un changement durable, les organisations doivent mettre en place une gouvernance adéquate.​

Identifier la donnée comme source de valeurs pour la monétisation, l’innovation et le développement de services​

Trois grandes approches de monétisation des données se distinguent :​

  • la vente directe de données, de manière autonome ou en faisant appel à un « courtier en données » en guise d’intermédiaire, par exemple des marketplaces de données.​

  • l’échange de données, avec la possibilité de négocier des arrangements avec des partenaires comme notamment la vente d’APIs.​

  • l’amélioration des performances de l’organisation ou la création de nouveaux produits & services en se basant sur les données déjà collectées.​

L’analyse de données collectées en interne est structurellement plus facile à opérer, mais l’échange de données entre partenaires d’affaires avec une mise en commun de moyens dans le secteur est plus disruptif et plus indiqué pour transformer sensiblement les modèles d’affaire.​

En bâtissant leur modèle de revenus via des partenariats, le secteur devra garantir le respect d’un cadre réglementaire de plus en plus exigeant issu notamment de la mise en œuvre de l”Open Insurance” à l’échelle de l’UE.​

Industrialiser le déploiement de modèles en intégrant l'acculturation et évitant les biais​

Pour industrialiser le déploiement de modèles de données, les acteurs de l’écosystème Assurance font face à l’intégration de nouvelles technologies basées sur des infrastructures cloud et IA, à la modernisation des architectures de données et à la plateformisation des solutions.​

Un des enjeux est aujourd’hui de créer et de maintenir à jour des compétences en matière d'IA, d'ingénierie des données et de data science.​

L’IA permet, entre autres, d’améliorer la connaissance et l’expérience client, l’efficacité opérationnelle et la prise de décision. Certaines fonctions ont déjà automatisé leurs processus pour proposer des parcours clients personnalisés. Le facteur humain reste souvent le principal challenge face à son développement en raison d’un manque d’acculturation ou de processus complexe nécessitant une expertise particulière. Autre défi : les biais induits par l’homme sur cette solution pour éviter des effets non désirés.  

Les experts PwC vous aident à devenir une entreprise orientée « donnée » grâce à 7 grands marqueurs essentiels

Définir l’orientation stratégique et la vision du parcours de transformation sur les données. Cela peut être renforcé par la conception d’un nouveau modèle opérationnel supportant l’amélioration des fonctions de reporting et d’analyse des données.

Promouvoir une culture axée sur les données grâce à un programme de formation et de sensibilisation ciblé qui améliore l’expertise, la compréhension des fondamentaux et les capacités de chacun. ​

Mettre en place des principes clés et définir les responsabilités des membres de la gouvernance, sur l'ensemble du périmètre de la gestion des données, couvrant la disponibilité, la qualité, l'intégrité et la sécurité des données utilisées dans l'ensemble de l’organisation.

Mettre en œuvre les politiques, normes et règles métier requises pour que l’exploitation des données soit sécurisée, adaptée aux objectifs stratégiques et fiables.

Sélectionner les outils et technologies appropriées pour passer de la stratégie organisationnelle à l'exécution. Définir un rythme opérationnel pour gérer différents types de données tout au long de leur cycle de vie et tout au long de la chaîne de valeur en passant par l'extraction, l'intégration et la consommation des données.

Concevoir une stratégie de reporting et un modèle opérationnel qui prennent en compte les avantages d'une approche centralisée, permettant la rationalisation des analyses en mutualisant expertise collaborateur, processus et technologie pour produire une meilleure prestation.

Construire et exécuter des modèles de données réutilisables pour plusieurs cas d’usage. Créer et déployer de véritables ensembles de compétences en matière d’IA et définir une gouvernance permettant aux systèmes cloud de créer de la valeur, tout en respectant les normes de conformité.​

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Assurance & Data : comment allier performance, valeur et confiance ?

Méthodologie

Cette publication est le fruit de réflexions menées dans le cadre des « Innovation Papers » du Pôle Finance Innovation, animés par PwC au sein de l’écosystème Assurance et met en avant les bonnes pratiques du marché identifiées lors d’ateliers de travail entre mars et juillet 2023 auprès d’une trentaine de dirigeants et d’opérationnels issus de compagnies d’assurance, de services financiers, de fournisseurs de solutions technologiques et d’insurtechs.

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Pauline Adam-Kalfon

Pauline Adam-Kalfon

Associée en charge de la transformation des entreprises, PwC France et Maghreb

Sam Manoo

Sam Manoo

Associé en charge de la Data dans les services financiers, PwC France et Maghreb

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