Deloitte – Rapport Insurance trends 2017

Le cabinet Deloitte a publié en mars 2017 un rapport concernant les grandes tendances de l’assurance, intitulé sobrement « Insurance trends 2017« .

Le rapport s’ouvre sur un contexte résumé en 5 branches:

  • Taux de rendements (en assurance vie) en nette baisse
  • Inflation de la réglementation
  • Environnement favorisant la volatilité des assurés
  • Tarifs auto & MRH en hausse en 2017
  • Un marché à la solvabilité solide

Environnement réglementaire

Le contexte réglementaire s’appuie sur 4 piliers:

  • Renforcement de normes européennes
  • Des clients plus exigeants et moins fidèles
  • Une exposition plus forte aux risques d’images et de réputation
  • Un durcissement de la position du régulateur

Plus spécifiquement, le rapport « Insurance trends 2017 » revient en détail sur l’arrivée de la directive DDA/IDD. Il reste un an pour déployer cette directive qui abroge celle sur l’intermédiation dans l’assurance. Elle a vocation a renforcer l’information et la protection du consommateur, en se rapprochant des concepts Mifid.

Les impacts sont assez forts sur de nombreux aspects de la chaine de valeur, et sur 4 thématiques: stratégie, processus, outils et organisation.

Data & analytics

Un tiers des répondants considèrent que la stratégie métier et la stratégie autour des données doivent être alignées, mais la plupart regrettent que cela ne soit pas mis en œuvre opérationnellement.

Actuellement, seulement 11% des sondés ont clairement identifié les bénéfices de ce que le rapport appelle l’approche analytique. Cela passe souvent par le succès d’un cas d’usage emblématique. 70% considèrent que c’est le court terme qui définit les actions à ce sujet (via des POC ou des projets simples), et déplorent l’absence de stratégie de fond.

Ce devrait être le rôle du Chief Data Officer de définir cette stratégie de long terme.

Note: En matière d’innovation, il est toujours bon de rappeler une citation (souvent mise en avant par Blablacar): Done is better than perfect! Il vaut peut-être mieux démarrer humblement et progresser plutôt qu’attendre que tout soit parfait.

Le rapport fait état d’une carence de compétences, par un manque des « purple people ». Ces profils mixtes métier (couleur bleue) et IT (couleur rouge), sont nécessaires et très recherchés. Ils sont le cœur de l’enjeu du recrutement, de la formation, et de la fidélisation des compétences au sein des organisations.

On observe une « course à l’armement » en termes d’outils (pour 40%) alors même que la qualité des données est souvent insuffisante pour en obtenir des résultats probants. 75% constatent que les modélisations n’aboutissent pas à délivrer de la valeur, et 40% estiment que c’est dû à la qualité des données.

Note: On estime souvent que le rôle du data scientist consiste essentiellement (env. 60% de son temps) à du nettoyage et de la préparation de données.

L’utilisation des données, et l’analytique, peuvent toucher tous les aspects de l’entreprise. Toutefois, seulement 24% des entreprises utilisent les données pour l’analyse de scénarios et à peine 3% pour des prises de décisions automatisées.

Un secteur en mutation

Robotic Process automation

La Robotic Process Automation (RPA) est un ensemble de technologies dont la maturité a aujourd’hui des niveaux différents et qui visent à:

  • Répéter des actions humaines
  • Imiter les actions et décisions humaines
  • Imiter le jugement humain.

Nous touchons là des niveaux qui côtoient les questions d’intelligences artificielles.

Côté bénéfices attendus, cinq points sont mis en avant:

  • Augmentation de la fluidité du processus et de la cadence
  • Amélioration du service client
  • Amélioration de la qualité de traitement
  • Les collaborateurs sont libérés des tâches à faible valeur ajoutée
  • Réduction des coûts IT

Au final, ce qui est visé, c’est un coût 9 x moins important pour 20 à 60% de gains de productivité!

Chatbots

Les chatbots sont l’une des grandes tendances du moment, portée par un contexte d’utilisation forte du mobile et d’exigence de réponse en temps réel.

Intelligence artificielle

« Insurance trends 2017 » tente d’illustrer la montée en maturité des intelligences artificielles. Deux points sont essentiels:

  • La technologie est désormais capable de s’approcher de l’action/réaction humaine, et le sera de plus en plus à l’avenir.
  • La vision traditionnelle envisageait le processus dans son intégralité. L’intelligence artificielle est pour le moment encore vue comme un appui sur certaines portions automatisables.

Enfin, Deloitte propose une tentative de vision (certes imparfaite), de matrice entre technologies de l’intelligence artificielle et chaine de valeur, en fonction de leur impact.

Blockchain

Insurance trends 2017 se termine sur l’un des sujets les plus prometteurs des années à venir: la blockchain. Toutefois les réponses apportées par Deloitte sont assez décevantes, comme c’est le cas encore trop souvent sur ce sujet dans tous les rapports actuellement.

Je suis plutôt d’accord avec les grands points clés rappelés pour ce sujet, même si on a parfois du mal a en saisir l’intérêt.

En revanche, je ne suis pas d’accord avec la présentation proposée de l’écosystème de la blockchain et de ses acteurs. En effet, les 4 étages (Blockchain, Interfaces techniques, services et applications et utilisateurs) peuvent être réalistes. Toutefois, il est traditionnellement acquis qu’il n’est pas question de cercles concentriques. Ceci est dû à la technologie en question. Présenter les choses ainsi dénote une incompréhension du concept même.

Enfin, là où insurance trends 2017 devient plus intéressant, c’est dans les cas d’usage blockchain présentés à la fin du rapport. Toutefois, il n’apporte pas de précisions ni quant à la méthodologie, ni quant aux détails pris en compte. L’objectif est de donner une vision des niveaux de maturités par métier de l’assurance et par grandes fonctions.

Conclusion Insurance trends 2017

Le rapport revient sur les plus grandes tendances technologiques qui toucheront le monde de l’assurance dans les années à venir. Néanmoins, malgré son intérêt et des éléments utiles, il manque globalement d’homogénéité, et parfois de clarté et de précisions pour être complet.

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