L’analyse des données dans la gestion des risques change la donne dans tous les secteurs. Grâce à cette intégration, les organisations comprennent mieux où les risques peuvent survenir et comment ils peuvent être gérés. Dans cet article, nous examinerons comment l’analyse des données modifie la gestion des risques et comment elle révolutionne les secteurs d’activité. Nous mettrons l’accent sur les différents facteurs auxquels vous devez prêter attention et sur la manière dont ils peuvent avoir un impact sur votre entreprise aujourd’hui et à l’avenir. Parmi ces changements, l’accent est mis sur les RISQUES DE CONVERGENCE auxquels sont confrontées les organisations dans le monde d’aujourd’hui.

Automatiser les processus de génération de modèles

Les modèles prédictifs permettent aux entreprises de se concentrer davantage sur les consommateurs et le développement de produits. L’automatisation du processus de génération des modèles leur permet d’accéder plus rapidement à de meilleurs logiciels et à des prévisions plus précises. En outre, l’analyse des données a permis aux entreprises de développer des outils de collaboration pour les équipes afin de rendre les modèles prédictifs plus clairs et plus simples à utiliser. La méthode d’élaboration de ces modèles a donc été automatisée. Cela signifie qu’avec la méthodologie actuelle, moins de personnes seront nécessaires pour créer les modèles.

Prévoir les cyberattaques

Avec l’augmentation récente des menaces de cybersécurité, l’analyse des données s’avère être un atout précieux pour les entreprises. Aujourd’hui, presque toutes les grandes organisations utilisent l’analyse de données pour contrer les cyberattaques de plus en plus nombreuses contre différents systèmes. L’analyse de données permet également aux analystes de sécurité de faire des prédictions à partir de modèles utilisant des données recueillies auprès de millions de citoyens. Les organisations utilisent ces prédictions pour trouver les vulnérabilités et les résoudre avant qu’elles ne soient endommagées. Cela leur permet d’éviter des violations de données catastrophiques qui pourraient potentiellement mettre en péril leur position en matière de sécurité.

Intégrer l’intelligence marketing

La modélisation prédictive et l’intelligence marketing ont permis de créer plusieurs opportunités commerciales. La collecte de données à partir des commentaires des clients, des informations sur les campagnes, etc. joue un rôle important pour déterminer les points forts du marché et les domaines dans lesquels des actions correctives (par exemple, le changement de marque) et des améliorations devraient avoir lieu. Les organisations sont également en mesure de proposer des expériences personnalisées à chacun de leurs clients. Pour ce faire, elles utilisent les données qu’elles ont collectées pour comprendre le comportement de chaque individu et prédire son comportement futur sur la base de ses actions antérieures.

Améliorer le traitement des demandes d’indemnisation

Dans le secteur de l’assurance, la gestion des risques joue un rôle crucial pour protéger les entreprises contre les fraudeurs. Par conséquent, les compagnies d’assurance se concentrent davantage sur l’amélioration du traitement des demandes d’indemnisation afin de mieux servir leurs clients. L’intégration de l’analyse des données dans le traitement des sinistres redéfinit l’expérience du client en accélérant les demandes de règlement. Les données étant disponibles en cas de besoin, le triage des demandes d’indemnisation est plus efficace, ce qui réduit encore la complexité du processus.

Améliorer l’expérience des clients

En ce qui concerne la redéfinition de l’expérience globale du client, l’analyse des données joue un rôle important pour s’assurer que les attentes des clients sont satisfaites ou dépassées. Toute détérioration du service ou de la qualité des produits indique qu’il faut agir ou améliorer quelque chose pour satisfaire les besoins du client. Traditionnellement, les organisations utilisaient des stratégies de marketing pour offrir aux clients l’expérience qu’ils souhaitaient. Toutefois, les équipes de marketing devaient souvent consacrer beaucoup de temps et d’argent à l’élaboration de ces stratégies. Grâce à l’analyse des données, les organisations peuvent collecter des données de manière ordonnée et élaborer de nouvelles stratégies de marketing qui permettront d’obtenir de meilleurs résultats.

Gestion anticipée des catastrophes

Enfin, l’analyse des données dans la gestion des risques participe au développement de la gestion des catastrophes. Grâce à l’analyse prédictive et à la modélisation, les entreprises peuvent prévoir quelles sont les régions les plus exposées à certains types d’inondations, de tremblements de terre ou d’autres catastrophes. Grâce aux informations disponibles, les organisations et les institutions gouvernementales peuvent alors allouer des ressources en conséquence.

Employer des solutions RMIS

Avec l’apparition récente de la pandémie de COVID-19 et de ses diverses variantes, les conflits armés mondiaux, les défis économiques et de la chaîne d’approvisionnement, le changement climatique et d’autres catastrophes mondiales, les risques auxquels les organisations sont actuellement confrontées sont divers et s’aggravent. L’analyse avancée et la science des données constituent des éléments essentiels de l’activité. Les solutions RMIS évoluent rapidement pour répondre au besoin de capacités plus sophistiquées. Le marché évolue vers un avenir où les gestionnaires de risques doivent pouvoir s’adapter plus rapidement aux risques émergents. Les capacités d’analyse avancée et de science des données devenant de plus en plus importantes à mesure que les organisations cherchent des moyens d’atténuer les risques et d’optimiser les stratégies commerciales, les solutions RMIS évoluent rapidement en réponse à la nécessité de renforcer la résilience. Consultez notre LIVRE BLANC pour en savoir plus.