Insurance Smart Home Pricing « transforme le marché de la MRH »

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Les données externes vont transformer les pratiques du secteur de l’assurance dans les prochaines années et cela dans tous les domaines : du tarif à la prévention.

Forte de ses valeurs d’innovation au service des assurés, Thélem Assurances a décidé d’investir fortement en s’entourant des meilleurs spécialistes du domaine. Insurance Smart Home Pricing est l’alliance innovante entre l’expertise Pricing & Analytics d’addactis® et la Smart Data de namR pour mettre au service des assureurs une base de données incomparable, une méthodologie de géocoding et des algorithmes de machine learning uniques en France. La solution Insurance Smart Home Pricing a été éprouvée sur d’importants portefeuilles d’assurance habitation et plusieurs millions d’adresses.

Interview croisé avec Daniel Antoni, Directeur Général Thélem assurances, Pascal Féliot, Directeur de l’offre, des solutions d’assurance et des partenariats Thélem assurances et Guillaume Rosolek, partner addactis, Head of Pricing & Analytics P&C.

Jean-Luc Gambey – Messieurs, vous organisiez ce matin, une conférence de presse sur les enjeux et les perspectives de l’utilisation des datas « intelligentes ». Pouvez-vous d’un point de vue général nous évoquer l’objet de cette conférence de presse ? La smart data peut-elle accompagner le monde de l’assurance pour les risques climatiques par exemple ? Si oui comment ?

Daniel Antoni, Directeur Général Thélem assurances

L’arrivée des données intelligentes constitue la prochaine grande rupture dans les pratiques des sociétés d’assurance et aura des apports majeurs notamment dans l’approche du réchauffement climatique.

Ces nouvelles données intelligentes vont avoir de multiples usages pour les assureurs, et notamment dans la tarification. Il conviendra évidemment d’en définir les limites pour maintenir une large mutualisation. Autrement dit, la mise à disposition de très nombreuses informations sur un risque unitaire, couplé à la capacité de les traiter par des algorithmes de plus en plus sophistiqués, doit être encadrée par des règles éthiques évitant une sur segmentation.

De nouveaux champs d’application prometteurs s’ouvrent à nous avec des bénéfices tant pour l’assuré que pour l’assureur.

Je citerais en premier lieu (et avant même la tarification) la prévention. Les nouvelles données intelligentes vont nous permettre d’évaluer les niveaux unitaires d’exposition à un certain nombre de périls, notamment naturels (sécheresse, inondation, etc…) et donc de proposer des conseils personnalisés d’atténuation de ceux-ci ou d’alerte.

Un autre usage pourra être, par une bonne connaissance du risque, d’apporter le meilleur conseil en termes de couverture, et donc d’éviter des cas d’insuffisance de garantie pénalisants pour l’assuré sinistré.

En complément de l’amélioration des services pour l’assuré, l’autre bénéfice évident pour l’assureur est d’évaluer l’exposition globale du portefeuille de risques et d’en améliorer la modélisation et la maitrise. Les finalités peuvent être de différentes natures, piloter son exposition ou affiner les couvertures de réassurance par exemple.

Dans ce domaine, la mesure du risque climatique a une importance toute particulière et, pour la première fois, je pense que nous pouvons développer des outils d’évaluation fiables sur les principaux risques et mieux appréhender les conséquences des changements climatiques.

En conclusion, les données intelligentes et les nouvelles méthodes algorithmiques permettent de disposer d’énormément d’informations et de scores sur un risque unitaire mais, cela peut sembler paradoxal, leur principale valeur sera collective, au travers d’actions ciblées et efficaces de prévention et de maîtrise de l’exposition de la mutualité des assurés aux principaux périls en développement. L’anticipation des changements climatiques en cours et à venir est un enjeu d’assurabilité de la MRH, et les données intelligentes vont grandement nous aider sur ce sujet vital pour l’assurance de demain !

Guillaume Rosolek, partner addactis, Head of Pricing & Analytics P&C

On entend de plus en plus parler de la data comme un levier majeur de la création de valeur sur les métiers assurantiels, la data comme carburant des modèles les plus aboutis, la data comme solution à de nombreux problèmes, mais qu’en est-il réellement aujourd’hui ? Quels sont les cas d’application concrets déjà existants, s’ils existent ? Quelles questions éthiques doit-on se poser collectivement pour un usage raisonné et utile ?

Et si nous tentions d’imaginer, de dépeindre le futur d’un produit comme la MRH… De nous lancer dans la résolution d’un problème resté longtemps insoluble : simplifier et fluidifier l’expérience client, tout en segmentant mieux le risque pour générer des revenus suffisants !

Finalement, pourquoi choisir entre simplification et profitabilité ? Et n’existe-t-il pas d’autres leviers complémentaires : prévenir, indemniser mieux, piloter son exposition, … ? Une smart data de qualité et exhaustive sur l’intégralité du territoire n’est-elle pas la piste à creuser ? J’en suis intimement convaincu.

Evidemment, le contexte et une sinistralité qui s’intensifie, déjà impactée par une dérive climatique que nous ne pouvons plus ignorer, nous poussent à chercher toutes les informations utiles pour mieux appréhender les périls que sont : les sécheresses, les inondations ou encore les tempêtes.

Avec à notre disposition aujourd’hui une multitude d’informations, comme la cartographie fine du territoire qualifiant la nature du terrain, la proximité immédiate de cours d’eau, le degré d’artificialisation des sols du quartier, les conditions météorologiques historiques et projetées suivant les différents scenarii du GIEC, …

Aujourd’hui ces données existent et sont accessibles d’un seul clic grâce à notre nouvelle solution Insurance Smart Home Pricing. Les modèles associés ont largement prouvé leur supériorité sur de très gros volumes. Et le marché commence à se mettre en mouvement pour faire évoluer un produit comme la MRH très peu revu ces 10-15 dernières années.

Jean-Luc Gambey – Dans ce contexte, le pilotage technique de l’évaluation des risques, peut-il évoluer ? Comment ?

Pascal Féliot, Directeur de l’offre, des solutions d’assurance et des partenariats Thélem assurances

Les modèles donnent une vision statistique du risque et sont donc utiles avant sa matérialisation. En revanche, ils ne peuvent en général pas apporter de réponse quant à la charge d’un ensemble de sinistres avérés. Un cas d’usage existe cependant pour la sécheresse, qui se caractérise par un délai important entre le sinistre et sa déclaration qui est postérieure à la publication de l’arrêté. Il est alors utile de faire une estimation du nombre de sinistres potentiels.

Guillaume Rosolek

Rappelons quelques bases techniques de l’assurance : La connaissance des risques à une maille extrêmement fine comme l’adresse n’est pas antinomique à la mutualisation. Et le pilotage technique à un tel niveau de granularité ne s’oppose pas aux fondements du modèle assurantiel et à sa solidarité collective, à la politique de l’assureur. C’est l’usage qui est fait de ces informations qui doit être étudié, pour rester au service, à la fois de l’assureur et de l’assuré.

Les Datas doivent avant tout permettre de mieux cibler les actions d’avant-vente ou de vie du client, les modèles associés sont là pour calibrer le risque par rapport à un niveau moyen et faciliter ainsi la prise de décisions sur les actions à tenir.

Jean-Luc Gambey – Beaucoup d’assureurs « rêvent » de faire évoluer leur rôle d’ « indemnisateur » vers un rôle plus orienté sur les services, le conseil et l’anticipation des risques. Quelle est votre opinion ?

Pascal Féliot

La prévention fait partie intégrante du métier de l’assurance. C’est bien entendu une responsabilité sociétale sur laquelle la légitimité des assureurs est évidente. C’est d’autre part un levier économique qui peut peser positivement sur le modèle. Si, lors d’une tempête, chaque assuré prend les mesures de protection simples en mettant son véhicule à l’abri et en rangeant les objets susceptibles de s’envoler dans son jardin, ce sont de nombreux sinistres évités.

En fait, il n’y a pas de sujet de légitimité ni de financement du rôle de préventeur. La problématique se situe au niveau de la mise en œuvre. Pour être efficace, un conseil de prévention doit être ciblé, et pour être ciblé, il faut connaître le plus précisément possible l’exposition au risque de chaque habitation.

C’est à ce niveau que les données externes interviennent. Elles permettent de qualifier précisément le risque et donc de ne délivrer l’information qu’aux 10% des assurés les plus concernés par un risque de sécheresse, de tempête ou d’inondation.

Et cela dès la souscription. Lors du choix des garanties ou l’explication des couvertures, il est alors possible de cibler sur les risques spécifiques de l’habitation. Couplé à une visite sur place, nous atteignons alors un niveau de conseil et personnalisation proche de l’excellence.

Ce sujet est particulièrement intéressant pour Thélem qui distribue ses contrats via des intermédiaires qui sont donc en capacité d’expliquer et d’échanger en direct avec les assurés sur la base de ces informations. Nous allons donc enrichir les éléments différenciants qui font la compétitivité de notre modèle.

Jean-Luc Gambey – La smart data arrive(ra)-t-elle à améliorer significativement l’expérience client, à faire évoluer la modélisation des risques, à ajuster la tarification ?

Pascal Féliot

Un assureur a besoin de plus en plus d’informations pour connaître, évaluer et donc tarifer un risque. D’un autre côté, l’ADN de Thélem est de rendre l’assurance la plus simple et la plus facile possible pour ses clients.

Les données externes permettent de résoudre en partie cette quadrature du cercle :  elles permettent d’obtenir des informations précises sur le risque sans avoir à alourdir les parcours de souscription. Elles vont donc contribuer, soit à alléger les parcours, soit à gagner en pertinence en conservant les parcours existants. Sur base de ces informations complémentaires, nous allons bien entendu revoir l’ensemble de nos modèles de tarification.

Comme tout modèle de tarification, il y a une base technique dont nous venons de parler, mais aussi une base commerciale. Un modèle techniquement plus pertinent qui conduirait à proposer des tarifs 20% plus chers que tous nos concurrents serait inopérant. La base technique est donc toujours confrontée au terrain et ajustée en conséquence pour pouvoir disposer du meilleur compromis possible entre positionnement concurrentiel et rentabilité technique.

Guillaume Rosolek

L’offre Insurance Smart Home Pricing, combinaison idéale de smart datas et de modèles de risque marché, a clairement démontré depuis son lancement ses nombreux bénéfices aux assureurs, aux assurés sur des cas d’usage très variés, allant de la souscription à la tarification, la prévention, la maitrise des risques en portefeuille…

Imaginez réduire par deux votre parcours de souscription tout en améliorant la rentabilité unitaire de vos contrats, et ce, en revisitant totalement l’expérience client de vos prospects/assurés.

Imaginez bénéficier d’une cartographie très précise de votre expositions aux risques actuels et futurs sur des périls comme la sécheresses, les inondations,  .. Et pouvoir ainsi déclencher les actions adéquates.

Ces bénéfices sont réels, car ils ont déjà été mesurés et validés par plus d’1/3 du marché français.

Jean-Luc Gambey – Pourra-t-elle également augmenter la rentabilité des contrats ?

Pascal Féliot

L’objectif de la solution Insurance Smart Home Pricing est d’améliorer le modèle économique et/ou la marge technique. Il est ensuite du ressort de la stratégie ou de la tactique de choisir. Ces gains peuvent être mis au profit du développement en ajustant les tarifs à la baisse sur certains segments pour gagner en taux de transformation et donc en croissance de chiffre d’affaires. Ils peuvent aussi permettre d’augmenter la rentabilité des contrats si cela est nécessaire. Ou un mix des deux !

Jean-Luc Gambey – Concrètement concernant la solution « Insurance Smart Home Pricing » proposée par Thélem pour ses réseaux de distribution sociétaires, c’est pour quand ? Quels seront les 1ers bénéfices concrets ?

Pascal Féliot

Nous sommes dans la première étape qui consiste à tester et valider les cas d’utilisation au siège, que ce soit en souscription ou en indemnisation. Cela va nous permettre d’affiner les données utiles pour un point de vente et les cas d’utilisation pratiques.

En parallèle nous travaillons sur l’exploitation analytique des données sur notre portefeuille pour définir notre future politique tarifaire. Tout cela va nous conduire à définir une road map de déploiement qui s’étalera probablement sur trois ans mais permettra des avancées concrètes dès 2023.

Jean-Luc Gambey – Pour conclure ?

Pascal Féliot

Nous sommes convaincus que ces nouvelles données vont nous permettre de progresser de manière très significative en termes de satisfaction de nos assurés. Par un meilleur conseil, plus de prévention ciblée et un tarif plus compétitif. Le changement est cependant majeur, ce qui signifie qu’il doit être géré dans le temps. Il convient de passer en toute sécurité de modèles de laboratoire à des solutions industrielles, implémentées dans nos outils de gestion avec des exigences de performance et de maintenabilité très élevées. C’est le sens de notre partenariat avec NamR et Addactis qui s’inscrit dans une durée adaptée aux enjeux.

Guillaume Rosolek

Nous sommes face à une mutation et une évolution très rapide des technologies à notre disposition pour accompagner la transformation de nos métiers d’assureur, pour fluidifier l’expérience des clients, la smart data est sans conteste un vrai accélérateur de ces transformations et un virage à ne pas manquer pour la profession.

Au travers d’Insurance Smart Home Pricing, nous sommes convaincus que le marché de la MRH tient là une évolution réelle et utile, pour accompagner au mieux les assurés, se développer dans la rentabilité, anticiper au mieux le changement climatique, et participer à la soutenabilité du dérèglement climatique en MRH, par les smart datas, la qualité de scoring et une meilleure modélisation de ce risque.

Propos recueillis par Jean-Luc Gambey – Directeur des publications Vovoxx

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