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Assurance & DATA​: Analyses et prédictions

L’assurance compte parmi les utilisateurs historiques de Data Analytics appelée aussi informatique décisionnelle. En effet, à partir de l’analyse des données celle-ci fournit aux dirigeants de quoi prendre des décisions éclairées. Pour l’assureur, la DATA ANALYTICS intervient également à d’autres niveaux. Ceux-ci vont de l’évaluation de la rentabilité d’une branche à lutte contre la fraude en passant par l’analyse des risques. De plus, les outils de DATA ANALYTICS récents, musclés par les avancées de l’intelligence artificielle et du machine Learning, disposent de capacités prédictives séduisantes pour les acteurs de l’assurance.

Décisions et Prédictions


Pour les assurances l’outil de DATA ANALYTICS est une solution unifiée d’informatique décisionnelle, doublée d’analyse prédictive. Ainsi, chaque assureur bénéficie d’une meilleure visibilité sur son activité. Il peut donc aligner ses objectifs sur la vision stratégique de l’entreprise.


Grâce à cette dernière les compagnies d’assurance peuvent s’appuyer sur des analyses réalisées en temps réel, qui facilitent le suivi et construisent la modélisation des risques.

La business intelligence permet aux assureurs de mettre en œuvre un processus de planification agile en matière de primes et de déclarations de sinistres. Ils sont ensuite capables de générer des prévisions que les outils de Data Analytics récents peuvent vérifier par simulations.


De plus, elle donne aux entreprises les moyens de répondre aux besoins personnels de l’assuré. La modélisation prédictive aide à concevoir des nouvelles offres ainsi que des produits et services plus personnalisés.


L'analyse de données offre aux assureurs des moyens inédits de lutte contre la fraude. Elle peut servir, dans un premier temps, à fournir des outils de comparaison. L’objectif est de recueillir les données des événements récemment survenus et les comparer aux situations frauduleuses déjà recensées.


Dans un second temps, l'analyse prédictive va s’appuyer sur les données historiques pour modéliser et prédire les événements futurs. Détenir une meilleure compréhension du phénomène aide naturellement à prédire la fraude à partir de situations similaires.

Enfin, elle facilite la visualisation des liens entre les individus. Ils sont parfois reliés par la profession, la localisation, les réseaux sociaux et d’autres liens. La schématisation de ces rapports permet de détecter les réseaux de fraude.

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