Le rôle critique de l'analyse prédictive dans l'assurance

L'assurance est aussi vieille que la civilisation humaine. Il existe des archives d'une méthode d'assurance appelée bottomry remontant à 4000 avant notre ère. Il s'agissait d'un type de transaction où un navire était utilisé comme garantie par un capitaine pour acheter des fournitures à crédit. Si le navire ou le bateau était détruit par des causes naturelles en mer, le prêteur devait considérer la situation comme sa perte. Les prêteurs ont finalement commencé à étudier les conditions météorologiques pour déterminer la probabilité que le capitaine revienne avec son bateau sain et sauf. Il s'agissait d'une des premières utilisations de l'analyse prédictive.

L'assurance s'est beaucoup développée depuis l'époque du bottomry, tout comme l'analyse prédictive. Un aspect majeur de cette croissance est la quantité de données utilisées par les assureurs modernes pour effectuer une analyse prédictive.

Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?

L'analyse prédictive est une branche de l'analyse qui implique l'utilisation de modèles et de statistiques pour prédire les événements futurs. Il n'est donc pas choquant de constater à quel point l'analyse prédictive est importante en assurance.

L'histoire est truffée d'utilisation de l'analyse prédictive. Même l'utilisation de voyants dans le folklore était une tentative d'analyse prédictive. L'analyse prédictive a été utilisée par la société Lloyd en 1689 pour déterminer la prime qui serait payée en échange d'une assurance voyage. La compagnie a utilisé les données des voyages passés pour calculer le risque possible d'en assurer un nouveau.

Pendant la Seconde Guerre mondiale, Arnold Daniels a utilisé l'analyse prédictive pour s'assurer qu'il n'y avait pas eu de victimes pendant la guerre. Daniels a finalement créé l'index prédictif (PI) et il a ensuite été adapté à l'espace de travail.

L'analyse a progressé dans l'utilisation de l'ordinateur dans les années 1960 lorsque l'informatique est devenue courante. Il a été découvert que les ordinateurs pouvaient être programmés pour construire des modèles d'analyse prédictive, et leur utilisation à cette fin a donc explosé. Dans le passé, les compagnies d'assurance utilisaient peu de variables pour déterminer leurs primes, mais à mesure que la collecte et l'utilisation des données se développent, des analyses prédictives plus avancées ont été utilisées dans l'assurance.

Analyse prédictive traditionnelle

Les primes, les termes et les conditions sont traditionnellement calculés à l'aide de quelques variables linéaires. Il s'agit d'une méthode simple qui utilise une formule unique pour tous les scénarios de ce produit.

Si l'on prend l'exemple de l'assurance maladie, une prime fixe peut être fixée pour tous les quadragénaires qui souscrivent à une assurance particulière. Cette méthode de « prime pour tous » pourrait entraîner des paiements plus élevés pour la compagnie d'assurance, car il pourrait y avoir des personnes qui ont des antécédents familiaux de diabète de type 2 dans la quarantaine. Cela signifie que ces clients feraient plus de réclamations d'assurance maladie que la personne moyenne en bonne santé de leur groupe d'âge.

Les implications sont que les clients sans problèmes de santé chroniques finiront par payer des primes pour les clients ayant des problèmes de santé chroniques et n'obtiendront aucune prestation d'assurance pour être en bonne santé. Les clients qui comprennent cela pourraient reconsidérer le maintien de leurs primes puisqu'il n'y a aucune incitation à ne pas utiliser leur assurance.

Analyse prédictive complexe

Il n'y a qu'une quantité limitée de données qu'un humain peut analyser sans l'aide d'un ordinateur. L'utilisation de l'ordinateur est devenue plus complexe, tout comme l'analyse prédictive. L'analyse prédictive complexe, un élément essentiel du portefeuille des sociétés d'analyse de données , est une méthode dans laquelle de nombreuses variables sont utilisées pour créer des modèles complexes permettant de prédire d'éventuels événements futurs.

Avec l'explosion de l'utilisation d'Internet, il y a une explosion de données tout aussi importante. À l'aide de ces flux de données, l'apprentissage automatique peut être utilisé pour déterminer des scénarios futurs plus complexes en matière d'assurance.

Par exemple, pour en revenir à l'assurance maladie, imaginons un scénario où deux hommes de quarante ans achètent le même plan. La société, utilisant des analyses prédictives avancées, découvre que l'un d'entre eux est génétiquement prédisposé au cancer de la prostate. Cela signifie qu'il fera plus de réclamations que l'autre personne. La société, sur la base de cette information, accorde au quadragénaire génétiquement prédisposé une prime légèrement plus élevée pour tenir compte du coût potentiel des visites au service d'oncologie.

L'analyse prédictive complexe, cependant, n'est pas sans défis. L'intégration d'analyses prédictives complexes, qui impliquent généralement l'apprentissage automatique, dans la tarification des assurances existantes pourrait rendre l'ensemble du marché de l'assurance moins transparent et déroutant. Les analyses prédictives qui prennent en compte davantage de variables peuvent entraîner des évaluations des risques plus précises, mais peu importe leur précision si les évaluations ne peuvent pas être expliquées ou justifiées aux clients.

Cependant, si elles sont correctement mises en œuvre, les analyses prédictives complexes produiront de meilleurs résultats pour les entreprises d'assurance.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est si étroitement lié à l'analyse prédictive que dans certains articles, ils sont utilisés de manière interchangeable. En réalité, ils sont bien différents. L'analyse prédictive utilise le passé pour prédire les résultats possibles de l'avenir. L'apprentissage automatique, quant à lui, est une branche de l'intelligence artificielle et de l'informatique qui donne aux systèmes informatiques la capacité d'utiliser des données pour apprendre et s'améliorer.

L'apprentissage automatique, en raison de sa structure, est essentiel dans l'analyse prédictive. Les arbres de décision, les réseaux de neurones et la régression peuvent être programmés dans un système, puis les données qui lui sont transmises aident le système à prédire d'éventuels événements futurs. Ces événements futurs peuvent aller des conditions météorologiques aux catastrophes naturelles, en passant par la dépression économique et la possibilité d'une pandémie jusqu'à la qualité marchande d'un produit.

L'importance de l'analyse prédictive dans l'assurance

L'importance de l'analyse prédictive ne saurait être surestimée. En assurance, il est particulièrement important car :

• Il peut améliorer l'efficacité dans diverses branches de l'assurance. Cela est possible car l'analyse prédictive améliore l'évaluation des risques, ce qui permet de mieux affecter les ressources.
• L'analyse prédictive améliore l'expérience des clients. Il permet aux clients d'obtenir de meilleurs tarifs sous certaines conditions.
• Les gouvernements peuvent l'utiliser pour élaborer de meilleures polices d'assurance ciblées qui profiteront aux consommateurs ainsi qu'aux entreprises. L'analyse prédictive peut aider un gouvernement à élaborer des politiques appropriées lors d'un événement sans précédent comme une pandémie.
• L'apprentissage automatique, associé à l'analyse prédictive, élimine les lacunes du calcul humain et des biais. Cela enlève les sentiments et a moins d'erreurs de résultat à mesure que la machine s'améliore de plus en plus dans le calcul des risques.
• L'analyse prédictive est utile pour déterminer la fraude dans les réclamations d'assurance. Si un client modifie des faits pour faire des réclamations d'assurance, l'analyse prédictive peut découvrir des irrégularités dans de telles situations.

Comment intégrer l'analyse prédictive dans votre entreprise

L'intégration de l'analyse prédictive dans l'assurance est le présent et l'avenir, mais si elle est mal faite, elle peut nuire à la pérennité de l'entreprise.

La plupart des entreprises sous-traitent des analyses prédictives complexes, car la construction de la structure et l'embauche de la main-d'œuvre requise sont difficiles et coûteuses.

Lorsqu'il existe une méthode de tarification existante dans une compagnie d'assurance, l'analyse prédictive doit être intégrée de manière à tenir compte de la structure de tarification existante. En effet, une refonte soudaine de la tarification pourrait décourager les clients existants de conserver leurs abonnements.

L'avenir de l'analyse prédictive en assurance

Les compagnies d'assurance, contrairement aux institutions financières, ont été plus conservatrices dans l'intégration de la technologie dans leurs opérations. Cependant, cela a commencé à changer. L'importance et les avantages de l'analyse prédictive dans le domaine de l'assurance deviennent de plus en plus évidents, ce qui rend également plus évident le besoin de l'adopter.

L'apprentissage automatique n'est plus un plan futur mais une réalité présente. Elle façonnera l'avenir de l'assurance, en modifiant les modes de fonctionnement de l'industrie.

Tant qu'il y aura des données et des ordinateurs pour les analyser, il y aura du machine learning. Par conséquent, l'analyse prédictive est devenue et continuera d'être un aspect essentiel des services d'assurance.