Notre dossier

Le réchauffement climatique s’accélère et nos vies sont de plus en plus gouvernées par les effets qui en découlent. Toutes les industries devront s’adapter aux réalités du changement climatique, mais la pression monte dans le secteur des assurances, plus particulièrement le domaine de l’assurance de dommages, et la nécessité de modifier leurs modèles d’affaires devient urgente.

En effet, les écarts de températures, les variations hygrométriques plus fortes et plus fréquentes endommagent les constructions à un rythme sans précédent. Au niveau mondial, les pertes économiques dues au changement climatique ont augmenté de 250% au cours des trois dernières décennies.

Les assureurs doivent donc désormais ajuster leurs systèmes de tarification pour se prémunir des risques en fonction du risque climatique d’une région et d’un patrimoine, pour assurer leur propre résilience et garantir la solvabilité de leur société mais ils doivent surtout pouvoir adapter leurs produits d’assurance pour couvrir leurs clients devant l’imprévisible. Le fait que 82% des assureurs emploient maintenant un responsable du développement durable est un bon début, mais est-ce suffisant pour atténuer l’impact climatique ? 

Ajuster les primes d’assurances face aux risques climatiques

L’analyse des risques basée uniquement sur des données historiques risque de ne pas refléter l’ensemble des risques climatiques de demain. Maîtriser l’ensemble des données internes et externes potentiellement exploitables doit ne pas pouvoir rencontrer de limites pour parvenir à contrôler ces risques. Une modélisation à grande échelle combinant les points de données historiques et en temps-réel est nécessaire pour intégrer une pléthore de variables liées au changement climatique dans la conception des primes d’assurances et permettre une hyperpersonnalisation de la tarification.

C’est là que la ‘Data Fabric’ intervient. Les techniques d’analyse avancées existent depuis de nombreuses années et sont utilisées pour pronostiquer comment les risques météorologiques sont susceptibles d’affecter les biens immobiliers et propriétés au fil du temps. Néanmoins la fréquence des événements climatiques présente un risque. La multiplication des sources de données exploitables, qu’elles soient structurées ou non structurées comme les images satellites est une vraie opportunité. 

La ‘Data Fabric’ permet de virtualiser, gouverner et transformer de larges volumes de données et en temps réel. Le but étant que les directions métiers des assureurs puissent créer leurs propres produits de données en self-service, sans effort, rapidement, en confiance et en respectant les réglementations afin d’opérer les ajustements de tarification et de portefeuille en fonction de l’évolution spatio-temporelle d’un phénomène climatique. 

Prédire les catastrophes naturelles de demain 

Établir un score pour chaque établissement, résidence ou maison, qui indique le niveau de risque associé, en fonction de la date de construction, la localisation et des indicateurs météorologiques peut ainsi être un jeu d’enfant pour un utilisateur métier et ce de ce fait participer au déploiement d’une culture de la donnée.
 

Cela permet une prise de connaissance de chaque client et des conditions de leur propriété en temps réel, et donc une prise de décision plus rapide et réfléchie. En général, on observe une division par cinq du temps de prise de décision dans toute industrie, et donc une réduction des coûts importante pour tout type d’entreprises.

Assurer la plus grande fraîcheur des données

Prédire le futur, c’est tout d’abord décrire fidèlement le présent, ce qui demande une bonne qualité de données. Dans le monde de la data, l’adage « garbage in, garbage out » est bien connu – c’est-à-dire qu’il faut assurer la validité et la véracité de la donnée pour qu’un produit de données puisse être utilisé en confiance.

Des données valides permettent de construire une fondation stable, pour ensuite corriger les anomalies, établir un mécanisme d’amélioration continu de la donnée et des produits de données, établir des indices de confiance, sécuriser l’accès par domaine, assurer une traçabilité par le lignage comme on l’exigerait pour un produit de grande consommation et donc optimiser la valeur des résultats.  

Les produits de données sont comme l’eau, ils suivent un cycle – et peuvent être améliorés en permanence tout au long de leur parcours. Si l’on veut boire de l’eau de qualité demain, ou consommer des produits data de qualité, il faut s’assurer la plus grande fraicheur des éléments constituants – c’est-à-dire une ‘data clean’ et actualisée en temps réel – ainsi qu’une bonne traçabilité de son parcours.

Réduire l’empreinte carbone

Dans toutes les industries, les données peuvent être utilisées pour réduire le gaspillage et la consommation d’énergie, et améliorer les pratiques commerciales. Actuellement, les entreprises n’utilisent que 30% des données dont elles disposent, ce qui signifie que le potentiel de réduction de l’empreinte carbone est énorme. Les données de haute qualité permettent de prendre de meilleures décisions commerciales et peuvent jouer un rôle dans la lutte contre le changement climatique.
 

En somme, l’industrie de l’assurance doit faire face à de nouveaux défis dus au changement climatique. Grâce aux technologies d’analyse avancées telles que la ‘Data Fabric’, elle peut mieux comprendre les risques climatiques et adapter ses primes en conséquence. 

Seuls 20% des dirigeants d’entreprises disent de leur entreprise qu’elle est data-driven, et 40% des assureurs considèrent le changement climatique comme étant une priorité absolue.  Il est donc temps d’utiliser pleinement le potentiel de nos données pour servir cet enjeu. Les entreprises qui ne sont pas data-driven rapidement n’auront pas les moyens de naviguer sur cet océan bleu, courent le risque de surinvestir en technologies “rustines” et en effort humain “écope”, d’être distancés par leur concurrents, et finalement, de disparaître.

Le Gartner prévoit que d’ici 2024, les déploiements de ‘Data Fabric’ vont quadrupler l’efficacité dans l’utilisation de la donnée tout en diminuant l’effort humain par deux. Il est encore temps de monter dans le bon bateau.