Les professionnels du risque et le secteur de l’assurance ont depuis longtemps compris les avantages de la modélisation des risques, mais ils commencent tout juste à apprécier la valeur de l’analyse prédictive et géospatiale. La capacité de prédire les résultats – de la probabilité de litige dans une réclamation d’indemnisation des travailleurs à l’impact physique et financier d’événements spécifiques à un lieu – n’est pas seulement un changement de paradigme pour la prise de décision en matière de risque. C’est la prochaine frontière pour la gestion des risques et l’assurance.
Jusqu’à présent, l’industrie de l’assurance s’est largement concentrée sur les activités post-sinistre. Cela a été historiquement le cas pour de bonnes raisons ; les données et l’analytique pour soutenir les étapes pré-sinistre telles que la prévention et le confinement des pertes n’étaient simplement pas disponibles. Aujourd’hui, cependant, l’industrie dispose d’outils sophistiqués qui permettent un passage à une approche pré-sinistre.
L’analyse prédictive fait référence à un ensemble d’outils conçus pour identifier des tendances, des modèles et des corrélations qui pourraient autrement rester inaperçus dans des sources de données disparates. L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont des éléments fondamentaux de l’analyse prédictive, qui facilitent l’étalonnage et la prévision des résultats. L’analyse géospatiale étend l’analyse prédictive avec des données traditionnelles pour inclure le contexte de localisation, de chronologie et de perspective historique. Grâce à une approche géospatiale des insights prédictifs, les professionnels du risque peuvent visualiser et considérer non seulement les événements qui pourraient se produire, mais aussi où et quand ils pourraient survenir.

Poser de nouvelles questions et y répondre

Pour illustrer ce passage de l’action après sinistre à l’action avant sinistre, examinons quelques-unes des questions que l’analyse prédictive et géospatiale peut prendre en compte :

  • Quel impact un ouragan pourrait-il avoir sur une propriété donnée située sur sa trajectoire actuelle ?
  • Comment la hausse des températures de l’air et du niveau des mers affectera-t-elle les biens des zones côtières ?
  • Quels sont les lieux les plus exposés à des troubles civils susceptibles de perturber ou d’endommager les commerces de détail ?
  • Comment les modèles météorologiques historiques et les tendances actuelles peuvent-ils éclairer les décisions relatives à l’emplacement d’une nouvelle propriété ?
  • Quels sont les types de demandes d’indemnisation des travailleurs susceptibles de faire l’objet d’un litige ?
  • À quel niveau une organisation doit-elle fixer les provisions pour certains types de sinistres ?
  • Où une entreprise est-elle susceptible de voir apparaître sa prochaine série de sinistres à coût élevé ?

Ce ne sont là que quelques scénarios, mais il est déjà clair que l’analyse prédictive et géospatiale permet aux organisations de poser – et de répondre à – une variété de questions qu’elles n’auraient peut-être même pas envisagées auparavant, et encore moins appliquées à leurs stratégies commerciales.

Avec le traitement du langage naturel intégré dans les plateformes d’analyse, des questions comme celles-ci peuvent être posées au fur et à mesure qu’elles se présentent – sans qu’il soit nécessaire de traduire les requêtes dans des cadres standardisés. Il est possible d’avoir une conversation informelle avec les données sur les risques et les défis commerciaux qui était impossible auparavant. L’analyse des sentiments, l’analyse de texte et l’analyse des tendances des mots dans les champs de données non structurées sont des capacités supplémentaires qui font de l’analyse prédictive un outil puissant dans la prise de décision en matière de risque.

Prévoir la prochaine carte

Quiconque a joué ou regardé une partie de blackjack, ou 21, comprendra que la capacité de prédire la séquence des cartes distribuées peut fondamentalement réduire les chances des joueurs et grandement augmenter leurs chances de gagner. Par exemple, si un joueur reçoit une carte valant 10 points et sait que la deuxième carte du jeu est susceptible d’avoir une valeur égale, cette information peut l’inciter à refuser une troisième carte, maximisant ainsi ses chances de battre le croupier à 21. Savoir quelles cartes sont susceptibles de sortir peut également inciter les joueurs à augmenter leurs mises et leurs gains.

De même, la capacité de prédire les réclamations et les événements de perte peut faire une énorme différence pour les professionnels du risque, leurs organisations et leurs assureurs. Les modèles analytiques sont donc formés pour prédire avec une grande confiance les deuxième et troisième « cartes » du jeu. Un modèle prédictif permet aux professionnels du risque de savoir ce qui va arriver et de réagir en conséquence pour atténuer les risques ou réduire les coûts de litige. Les « gains » dans ce scénario peuvent inclure une amélioration de la sécurité, une réduction des coûts de perte et une préservation du capital – qui peuvent tous être réinvestis pour soutenir l’activité sous-jacente.
Faire émerger des insights et des tendances dans les données ne consiste pas à fournir des solutions logicielles. L’analyse prédictive et géospatiale consiste davantage à s’associer aux professionnels du risque pour répondre aux questions commerciales.

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