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Plateformes de données connectées
pour l’IoT des assurances et les analyses prédictives

cloud Les assurances dans le rapport Connected World

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Prévenez les risques

Les plateformes de données connectées Hortonworks pour l'IoT du secteur des assurances offrent des possibilités inédites. Par exemple, une visibilité complète de vos clients, mais aussi des voitures connectées, vous aide à comprendre où et comment vos clients conduisent tout en offrant la meilleure analyse prédictive de toutes les Big Data générées par les clients du secteur des assurances.  Vous pouvez désormais leur fournir des recommandations pour des routes alternatives plus sûres et améliorer leur comportement au volant afin d'en faire de meilleurs conducteurs.

Des entreprises basées sur les données grâce aux applications analytiques avancées

Changes in technology and customer expectations create new challenges for how insurers engage their customers, manage risk information and control the rising frequency and severity of claims. Carriers, like Progressive, are tapping Hortonworks for insurance IOT and predictive analytics to help rethink traditional models for customer engagement.

exemples d'utilisation

Établir une vision à 360° du client

Les assureurs interagissent avec les clients sur de nombreux canaux, mais les données relatives aux interactions, aux polices et aux déclarations sont souvent isolées dans des silos. Peu de compagnies sont en mesure d'attribuer avec précision l'acquisition de nouveaux clients et la réussite de ventes croisées ou additionnelles à leurs campagnes marketing ou au comportement en ligne des consommateurs. En collectant et en gérant les données issues de périphériques IoT des assurances, Apache Hadoop donne aux assureurs une visibilité complète sur le comportement de leurs clients. Il leur permet de stocker les données plus longtemps et d'identifier les phases distinctes du cycle de vie du client. Une meilleure analyse prédictive des assurances permet d'augmenter le taux d'acquisition, d'augmenter les ventes et de fidéliser les meilleurs clients.


Dynamiser la productivité des agents grâce à un portail unifié

De nombreuses compagnies vendent leurs polices par l'intermédiaire d'agents. Pour préparer leurs appels (ou pour répondre aux questions des prospects pendant les appels), les agents doivent rechercher des informations parmi plusieurs plateformes et applications disjointes. Cela prend du temps et diminue leur productivité. Contrairement aux plateformes de données traditionnelles, HDP stocke les données de multiples sources, y compris celles de l'IoT du secteur des assurances dans un « data lake ». Cela permet d'obtenir une seule boucle, sans besoin d'interroger individuellement toutes les plateformes de stockage. Les agents peuvent mieux se préparer et effectuer davantage d'appels sur une période donnée, ce qui fait augmenter les recettes. Les compagnies d'assurance peuvent également utiliser le même genre de vision d'ensemble pour identifier les agents les plus productifs et ensuite proposer des avantages aux plus performants ou retirer la certification des moins productifs.


Créer un cache à haut débit pour traiter les documents des dossiers

Dès qu'un client décide d'acheter une nouvelle police d'assurance, l'agent et/ou l'assureur doit encore traiter les documents du dossier concerné. Ce processus manuel peut être long et créer des erreurs. La rapidité d'exécution est importante, mais l'exactitude l'est tout autant. Un client d'Hortonworks du secteur des assurances a créé un cache pour documents basé sur HDP. Apache HBase met en cache les documents créés suite à une transaction, et attribue des méta-tags qui accélèrent le traitement. Et comme l'architecture d'HDP basée sur YARN prend en charge le traitement en multi-tenant du même ensemble de données, le suivi de document ne ralentit pas le processus d'évaluation du risque ou les autres analyses requises avant la mise en place de la couverture. Le traitement efficace des documents réduit les coûts et améliore la productivité des agents et des assureurs.


Détecter les fraudes

La fraude à l'assurance est un défi majeur du secteur. D'après le FBI, « le coût total de la fraude aux assurances (hors assurance maladie) est évalué à plus de 40 milliards de dollars par an. Cela signifie que la fraude aux assurances coûte entre 400 $ et 700 $ par an au foyer américain moyen sous la forme d'augmentation des primes. » Aux États-Unis, il existe plus de 7 000 compagnies d'assurance qui collectent plus d'un trillion de dollars de primes tous les ans. C'est donc une cible vaste et très lucrative pour les fraudeurs. Ceux-ci peuvent facilement masquer leurs traces alors qu'ils prennent part à des combines comme le détournement des primes, le gonflement des commissions, le détournement de biens ou la fraude aux indemnités d'accidents du travail. L'un des plus grands assureurs américains utilise HDP pour l'apprentissage automatique et la modélisation prédictive. Celle-ci applique des signaux basés sur des règles sur les données transmises, afin de détecter davantage de déclarations frauduleuses ou non valides. Lorsque les données sont envoyées dans le système, des alertes en temps réel aident les analystes spécialisés en déclarations à donner la priorité aux déclarations aux probabilités de fraude les plus élevées.

Lancer des services de réduction des risques

Les compagnies d'assurances comprennent le risque et, tout comme d'autres secteurs, sont en train de passer progressivement d'une utilisation réactive à une utilisation proactive de leurs données. Tous les experts en sinistres ont déjà vu des accidents, des incendies ou des blessures qui auraient pu être prévisibles voire même évités, et se sont déjà dit « Il n'aurait jamais dû conduire par ce temps » ou encore « Ces fils auraient dû être remplacés depuis longtemps ». Désormais, grâce aux analyses prédictives des assurances, les assureurs enregistrent et partagent ces données précieuses avec leurs clients avant même que ne surviennent les incidents. Grâce à ces services de réduction des risques et de prévention, les assureurs partagent les analyses en temps réel avec les assurés, pour prévenir les incidents. Ils peuvent par exemple mettre au point des algorithmes pour identifier les phénomènes émergents à haut risque liés au mauvais temps, aux épidémies ou aux rappels d'équipement et fournir des alertes en temps opportun pour que leurs clients puissent se protéger et protéger leurs biens. Un client d'Hortonworks qui vend des assurances automobiles travaille sur des alertes en temps réel qui puissent informer les conducteurs lorsqu'une forte tempête risque d'affecter une portion de route et leur suggérer des itinéraires moins risqués.

Chiffrer le risque grâce aux données de capteurs empiriques

Le risque subjectif décrit le phénomène qui se produit lorsqu'une personne prend plus de risque parce que ce risque incombe à une autre personne. Lorsqu'une compagnie propose une police d'assurance automobile, elle se trouve face à un risque subjectif en raison d'une asymétrie de l'information : les souscripteurs connaissent mieux leur façon de conduire que les assureurs. Les conducteurs peuvent conduire un peu plus vite ou être moins attentifs sur la route parce qu'ils savent qu'ils sont couverts en cas de collision. Les assureurs déterminent leurs prix pour couvrir ce risque subjectif. Au final, les conducteurs prudents paient pour ceux qui prennent des risques au volant. L'assurance basée sur l'utilisation peut réduire cette asymétrie dans l'information et ce risque subjectif en récompensant les bons conducteurs pour leur prudence. Un assureur majeur propose ce type de produits d'assurance avec l'IoT grâce aux données de capteurs télématiques stockées dans HDP. Auparavant, le traitement hors Hadoop n'enregistrait qu'un sous-ensemble des données sur l'utilisation provenant des capteurs intégrés aux voitures. De plus, les processus d'extraction, transformation et chargement retardaient la disponibilité de ces données d'une semaine. Grâce à HDP, la compagnie enregistre et stocke toutes les données de conduite des clients qui s'inscrivent au programme. Ce vaste ensemble de données est ensuite traité deux fois plus rapidement. Enfin, la modélisation prédictive permet de récompenser les conducteurs en fonction de leur comportement sur la route plutôt qu'en devinant leur type de conduite, d'après leur âge, le modèle de leur voiture, leur lieu et leur historique de conduite.