Grace à SAS Viya, le service inventaire d’un assureur passera moins de temps sur la vérification des données et plus sur leur analyse. Des analyses dont la pertinence pourra être boostée par le biais de l’intelligence artificielle, laquelle ouvre la voie à du prédictif.

Mieux traiter les données est stratégique pour toutes les entreprises, y compris les compagnies d’assurance.

Cela leur permet en effet :
  - d’optimiser l’acquisition de nouveaux clients, en proposant des services personnalisés ;
  - de traiter plus efficacement les réclamations ;
  - d’assurer une détection des fraudes plus efficace et plus rapide ;
  - et enfin de basculer vers un mode prédictif, plus performant et permettant d’être plus réactif.

Les assureurs sont face à deux enjeux : casser les silos de données, pour fluidifier la circulation de l’information ; utiliser le machine learning, pour tirer toujours plus d’enseignements de la data. Toutefois, le régulateur impose une gouvernance stricte des données et une transparence des techniques d’apprentissage machine, qui peuvent freiner ces plans de modernisation.

SAS Viya résout le problème en regroupant les données en un point unique, puis en assurant le lien entre tous les acteurs de la data : équipes métiers, analystes, data scientists… Avec son moteur in-memory distribué, SAS Viya traite les données sans délai. Il étend également le champ analytique avec des techniques de machine learning et d’intelligence artificielle au fonctionnement clair et transparent.

Un cas classique : le processus d’inventaire en épargne-retraite

Penchons-nous sur un processus clé pour nombre d’assureurs, l’inventaire épargne-retraite. Confiée au service inventaire, cette tâche est essentielle au pilotage et au contrôle de l’activité de l’assureur. Mais elle est aussi complexe. « C’est un processus non seulement très lourd, mais aussi répétitif, d’une complexité croissante et devant être mené à bien dans des délais toujours plus courts », analyse Vincent Dupriez, associé chez EY, en charge des activités actuariat.

Le service inventaire interagit avec de nombreux acteurs : le contrôleur de gestion et la direction produits, qui vont lui fournir des données sur les produits et les ventes réalisées ; le service comptabilité, qui sera sollicité lors du rapprochement comptable ; mais aussi les co-assureurs, le commissaire aux comptes et les autorités de contrôle.
La première étape consiste à collecter les données. Quelles sont-elles ? Des données techniques tout d’abord, comme les cotisations reçues et les prestations versées. Mais aussi des données comptables. Après une phase de vérification du périmètre de clôture, il faudra rapprocher les informations techniques et comptables. C’est une fois tous ces éléments alignés qu’il sera possible de produire des rapports, indicateurs, calculs de profitabilité et autres analyses stratégiques.

SAS Viya : un accélérateur du traitement de vos données

Généralement, le service inventaire passe un temps considérable à vérifier la qualité des données, puis la cohérence entre les données techniques et comptables. SAS Viya accélère ce processus. De multiples connecteurs pour bases de données facilitent tout d’abord la collecte des informations, sur site ou dans le cloud. Une fois acquises, elles sont stockées en mémoire sur la plate-forme. Tout le processus d’inventaire est alors automatisé, avec une prise en compte des éventuelles interventions humaines.

L’agent va pouvoir se concentrer sur l’analyse des écarts et non la mise en œuvre de rapprochements technico-comptables. Ces derniers sont en effet assurés directement par la plate-forme SAS Viya, qui propose un tableau de bord regroupant toutes les anomalies constatées lors du rapprochement des données techniques et comptables. Une fois caractérisées, ces anomalies sont transmises aux services concernés, qui pourront envoyer en retour des données corrigées.

Les anomalies sont un impondérable dans le processus d’inventaire d’une épargne-retraite. Les données sont en effet issues de multiples systèmes, évoluant chacun à leur rythme, et qui ne sont donc jamais parfaitement alignés entre eux. SAS Viya traite ces anomalies avec efficacité. Ceci participe au confort des équipes, qui pourront ainsi gagner du temps pour se concentrer sur des tâches à plus haute valeur ajoutée, comme le reporting et le prévisionnel.

Des analyses plus pertinentes et une meilleure anticipation des rachats

Une fois le rapprochement validé, l’interface web de SAS Viya permet de réaliser des analyses du portefeuille par simple glisser-déposer de blocs prédéfinis : vue globale de l’activité, nouvelles affaires, rachats, etc. Le tout segmenté selon diverses variables. L’objectif est de fournir des analyses fines : par produit, réseau de distribution, région, tranche d’âge ou catégorie de population par exemple. Des analyses statistiques qui pourront se focaliser sur le nombre de contrats ou leur montant, afin de mieux comprendre l’évolution du portefeuille.

Le prédictif entre aussi en jeu, au travers de l’intelligence artificielle. Données et modèles sont choisis par l’utilisateur, avec des analyses allant de la simple statistique à des traitements plus complexes comprenant gradient boosting, réseau de neurones ou encore machines à vecteur de support. « SAS Viya propose des algorithmes clairement identifiés, au fonctionnement connu. C’est aussi une plate-forme ouverte, acceptant du code Python ou R, en plus du code SAS », explique Soufiane Fadili, manager dans les équipes actuariat d’EY.

Un scénario classique d’analyse prédictive est la prévision des rachats pour l’année à venir, affinée par région et produit. Autre scénario, le calcul d’impact de cas exceptionnels pouvant mener à une explosion de la sinistralité. Une situation à laquelle est confrontée la France depuis début 2020 et la crise du Coronavirus.

Tout ceci – et bien plus encore – est rendu possible par la plate-forme SAS Viya. Une offre de nouvelle génération, moderne, performante, évolutive et ouverte. Cette solution, déployable sur site ou dans le cloud, facilite la collecte, l’exploration et l’analyse des données, avec l’introduction de technologies innovantes comme l’in-memory, le machine learning, la vision par ordinateur ou encore des capacités de traitement du langage naturel (NLP).

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