Les données sont l’élément vital du secteur de l’assurance moderne. Il s’agit de l’ingrédient central nécessaire pour piloter les processus de souscription, déterminer des tarifs précis, gérer les sinistres et stimuler l’engagement des clients. Pourtant, malgré le rôle énorme qu’elles jouent et la quantité massive de données collectées chaque jour, la plupart des assureurs ont du mal à accéder à ces données, à les analyser et à prendre des décisions commerciales à partir de celles-ci.
Il y a de nombreuses raisons à cela. Dans le domaine de l’assurance maladie et vie en particulier, des garde-fous stricts en matière de confidentialité et de sécurité des données peuvent rendre difficile l’accès à une image complète de l’expérience individuelle d’un patient à travers différents canaux de soins. Les fonctions commerciales segmentées et les différents outils utilisés pour des flux de travail spécifiques ne communiquent souvent pas entre eux, créant ainsi des silos de données au sein d’une entreprise. Et le secteur lui-même, qui s’est développé au fil des années de fusions, d’acquisitions et de transformation technologique, a développé une approche fragmentée de la technologie. Aujourd’hui, il faut naviguer dans plusieurs systèmes et protocoles internes différents avant de pouvoir obtenir une image complète et en temps réel de la population des membres.
La croissance de l’IA force la conversation sur les données
Parallèlement, la croissance des outils d’analyse, de gestion des flux de travail et d’engagement client basés sur l’IA promet de révolutionner tous les aspects du secteur de l’assurance, de la souscription à l’engagement client. Cependant, comme de nombreuses entreprises le découvrent à leurs dépens, il reste un grand pas à faire pour concrétiser les promesses de l’IA à partir de la base de données fracturée au sein de nombreuses entreprises. Le fait est que même les grands modèles de langage (LLM) les plus puissants au monde sont aussi performants que les bases de données sur lesquelles ils sont construits. Ainsi, à moins que les assureurs ne mettent de l’ordre dans leurs centres de données, les gains réels promis par l’IA ne se matérialiseront pas.
Au cours de notre travail commun visant à moderniser les architectures de données et à intégrer l’IA dans un large éventail de flux de travail d’assurance au cours des derniers mois, nous avons identifié les quatre éléments clés de la création d’une culture axée sur les données pour soutenir l’innovation en matière d’IA.
- Adhésion des dirigeants : La première et la plus cruciale étape pour développer une culture réussie axée sur les données est le soutien de la direction. Le processus nécessitera des investissements importants et des décisions importantes concernant les priorités, les processus existants à supprimer et les objectifs finaux de la nouvelle infrastructure de données. Cet engagement doit commencer au niveau de la haute direction. Les dirigeants doivent donner la priorité aux stratégies basées sur les données dans toutes les fonctions de l’entreprise.
- Collaboration interfonctionnelle : Il est également important de reconnaître que dans un secteur à forte intensité de données comme l’assurance, un changement effectué à un endroit donné aura des effets d’entraînement qui se répercuteront dans l’ensemble de l’entreprise. Pour cette raison, les données doivent être centralisées et les dirigeants doivent encourager et encourager la collaboration entre l’informatique, les data scientists et les unités commerciales afin de garantir que les données éclairent la prise de décision à tous les niveaux.
- Maîtrise des données : Une fois les données centralisées et accessibles dans plusieurs fonctions commerciales différentes, il devient important de former les employés, en s’assurant qu’ils comprennent comment lire, interpréter et agir en fonction des informations fournies par les données. Dans notre cas, l’une des priorités clés de nos efforts de modernisation des données était de faire passer notre organisation d’une prise de décision réactive à une prise de décision proactive basée sur des informations basées sur les données. C’est plus qu’un simple changement philosophique ; les employés doivent être formés à la manière d’intégrer ce type d’informations dans leurs flux de travail quotidiens.
- Construire un centre d’excellence pour piloter le projet: La modernisation des données ne peut pas être un travail secondaire. Les organisations doivent investir dans la mise en place d’un centre d’excellence ou d’une équipe dédiée qui garantira l’acquisition, l’ingestion, la disponibilité, l’exactitude, la conformité, la sécurité et la disponibilité des données pour le reste de l’organisation.
La proposition de valeur basée sur les données
Lorsqu’on réfléchit aux efforts de modernisation des données ou d’activation de l’IA, on a tendance à les compartimenter en tant que domaine de l’équipe technique de back-office ou partie auxiliaire du cœur de métier. Aujourd’hui, ce n’est plus le cas. Les entreprises qui offrent des niveaux supérieurs d’expérience client favorisent la fidélité et la promotion de la marque, tout en améliorant l’efficacité. Cela leur permet d’anticiper les besoins des clients, d’accélérer le traitement des réclamations et de proposer des produits hautement personnalisés. À la base, toutes ces propositions de valeur sont motivées par les données.
De plus en plus, la capacité d’un assureur à exploiter ses données et à les utiliser pour offrir une meilleure expérience client deviendra bientôt le différenciateur clé séparant les leaders mondiaux du reste du peloton.
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A propos des auteurs :
Munish Mahajan est vice-président principal de la modernisation des données chez EXL et Diana Steinhoff est présidente et directrice générale de Renaissance Life and Health Insurance Company of America.