1. CERES CONSEIL
Vous accompagne vers l’assurance digitale
Cérès Conseil accompagne les projets de transformation digitale, avec
comme ambition d’augmenter les performances de ses clients à travers
une réponse numérique évoluée, apportant de la valeur ajoutée à leur
offre de service.
Notre métier
Tirez parti de vos données pour
(ré)inventer votre offre de
service.

2. Big Data
Enjeux et futurs possibles pour les assureurs et mutuelles
Image : http://www.ryojiikeda.com/project/datamatics

3. Nous vivons une révolution numérique permanente
où la technologie change nos vies plus rapidement
que jamais et où personne ne peut prédire avec
précision ce que l'avenir nous réserve.
Le facteur le plus crucial dans ce changement a été
l'augmentation astronomique de la quantité de
données qui peuvent être créées, collectées et
analysées.
Le “Big Data” permet de prendre davantage de
décisions basées sur des faits.
La révolution digitale
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4. • Décloisonnement de l’approche traditionnelle en silos
pour une approche globale des risques pertinents de
l’assuré.
• Vers une mesure de l’appétence / aversion au risque.
• Emergence de communautés de clients qui dialoguent
avec l’assureur.
• Construction de contrats « sur mesure » et / ou évolutifs
dans le temps.
• Passer d’une segmentation basée sur des critères
statiques à une segmentation plus fine sur les
comportements.
Le Big Data pour un marketing stratégique
et une approche client 3.0
Marketing
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Image : http://negativespace.co

5. • Remise en cause des principes d’asymétrie
d’information et de la mutualisation des risques.
• Passer d’une tarification basée sur l’expérience
statistique rétrospective du marché, tarification
fréquence/coût moyen, à une tarification comportement /
coût.
• S’appuyer sur des algorithmes comportementaux
prospectifs.
• Applique les techniques de « tarif de crédibilité » des
souscripteurs de risques industriels aux risques de
particuliers.
• Mettre en place la notion de Value at Risk de l’assuré.
• Une complémentarité des nouveaux modèles du Big
Data pour enrichir et affiner les « anciens » modèles.
• Aller vers un prix actuariels plus exact et précis, mais
inéquitable et non mutualisé ?
Le Big Data pour révolutionner la théorie du
risque par une tarification prospective
comportementale
Tarification prospective
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6. • Une meilleure évaluation de l’attitude des assurés vis-à-
vis de l’assurance en général et des options
d’organisation prises : quel impact des sinistres
considérés comme mal réglés sur les résiliations de
contrats ?
• Mesure de la sensibilité client par rapport aux gestes
commerciaux, à la gestion des sinistres, aux hausses de
tarifs.
• Connaissance des motivations de l’épargnant et de sa
sensibilité à la rentabilité annuelle de l’épargne, aux
variations de taux des marchés, aux mouvements de la
fiscalité, contrats UC ou multi-supports.
Le Big Data comme outil de prévention des
résiliations en Assurance IARD et des
rachats en Assurance Vie-Epargne
Prévention des résiliations
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7. • Vers une évaluation plus solide des Sinistres Maximum
Possibles, et une conception prospective et
stochastique.
• Enrichissement de l’information sur la description du
sinistre IARD à l’ouverture pour établir des scénarios
prospectifs de déroulement du processus
d’indemnisation.
• Evolution de l’Assistance comme acteur incontournable
pour des prestations de services à coûts maîtrisés ex
ante.
Le Big Data : un impact global sur la gestion
des sinistres
Gestion des sinistres
Image : https://stocksnap.io
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8. Assureurs et Mutuelles : des futurs possibles
Assurance
Personnalisée
Intégration et orchestration
de services
Prévention du risque
Proposition de valeur
Assurance personnalisée basée sur
la connaissance de l’assuré et du
contexte dans lequel celui-ci évolue
à un instant donné.
Orchestration de services intégrés
autour d’un besoin spécifique.
Prévention des risques via
l’utilisation d’objets connectés, de
sites Web de prévention, etc.
Capacités clefs
Push d’offres ciblées basées sur la
situation instantanée des assurés.
Proposition de polices d’assurances
personnalisées selon l’aversion au
risque observée de l’assuré selon
la nature du risque.
Partage de données entre les
différents acteurs proposant des
services intégrés à la plateforme.
Plateforme de gestion des
services sous-traités.
Intégration de données
environnementales en temps-réel.
Analyse prédictive basée sur les
données collectées par des
senseurs.
Education et/ou sensibilisation
des assurés.
Exemples
Assurance temporaire basée sur la
localisation : ski, golf, etc.
Site d’achat/vente de voitures
d’occasions proposant révision de
la voiture, assurance, expertise
après sinistre, etc.
Senseurs permettant de détecter
les fuites d’eau (MRH), etc..
Source : Internet of Things and insurance, Roland Berger, 2015
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9. Les offres Cérès Conseil
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10. La digitalisation touche l’entreprise à tous les
niveaux, de son offre de services jusqu’aux
processus opérationnels dans le cadre d’une
relation clients redéfinie.
Cérès Conseil accompagne ses clients
assureurs et mutuelles dans leurs grands
projets de transformation digitale.
1 Big Data Assurance
2
Intégration des
Objets Connectés
3
Définition d’une nouvelle
relation clients
Les offres Cérès Conseil
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11. Les offres Cérès Conseil
Offre Prestations proposées
Big Data Assurance
• Réalisation d’un PoC Big Data Assurance (BACKBONE)
• Collecte et organisation des données et préparation à leur
traitement (nouveaux modèles de scoring, machine learning)
Intégration des Objets Connectés
• Accompagnement à l’évolution de l’offre de services
• Amélioration de l’auditabilité et de la sécurité des données
Définition d’une nouvelle relation
clients
• Mise en place de nouveaux modes de communication clients
(mobile, réseaux sociaux)
• Construction d’une vue client consolidée (cross selling, cross
media)
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12. Zoom sur : BACKBONE
Le PoC Big Data Assurance de Cérès Conseil
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13. L’infrastructure de BACKBONE
NiFi
BACKBONE
MondoBrain*
* Cérès Conseil est partenaire MondoBrain : http://mondobrain.com
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14. BACKBONE c’est
NiFi D4M Accumulo
• Outil d’intégration de
données.
• Permet de tracer les
transformations faites sur le
flux entre la source et la
destination.
• Modèle de données
permettant de structurer tous
types de données
multidimensionnelles.
• Langage de requête
permettant d’extraire les
données de manière simple.
• Basé sur Hadoop.
• Théorème CAP : C & P.
• Scale de façon quasi-linéaire
en augmentant le nombre de
serveurs.
• Sécurisation des données et
non de l’accès à la base.
Intégration Structuration Stockage
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15. Nous contacter
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16. Si vous souhaitez nous rencontrer
• 20 ans d’expérience dans le conseil en systèmes
d’informations.
• Responsable du secteur Assurance / Protection
Sociale pendant 10 ans en cabinet de conseil (250
consultants).
• Actuaire, Centrale Paris.
Marc PAGNIER Cyrille SAVELIEF
• 10 ans d’expérience dans le domaine du
traitement des données.
• Ingénieur R&D chez FactSet Estimates
(collecte et redistribution).
• Master Parisien de Recherche en Informatique,
Paris 7.
mpagnier@ceresconseil.com csavelief@mncc.fr
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