Analyse de données

Data Analytics, Artificial Intelligence, Big Data, Business Intelligence, Data Science. Ce sont tous des mots à la mode qui indiquent ce que les algorithmes peuvent faire avec les données. La plupart des processus clients, financiers et administratifs sont à présent numérisés. Par conséquent, la quantité de données disponibles pour l’analyse augmente rapidement. Les données sont devenues la principale source pour déterminer les préférences des clients, évaluer les risques, améliorer et automatiser les processus commerciaux, mesurer les performances et développer de nouveaux produits et services. L’analyse de données est le moyen d’acquérir un avantage concurrentiel à l’ère du numérique.

L’analyse de données combine des méthodes et techniques avancées, des outils, des connaissances en programmation et des données avec la connaissance du domaine. Elle permet d’obtenir un aperçu fondé sur les données et d’identifier les possibilités d’amélioration. En ajoutant de nouvelles perspectives de données à celles déjà existantes, les organisations obtiennent des résultats surprenants. Par exemple, dans le comportement des clients, les risques et les opportunités, les coûts cachés et les liens inattendus. Ce nouveau terrain de jeu n’est donc pas seulement intéressant pour les assureurs, les banques et les fonds de pension, mais pour chaque entreprise.

L’analyse des données en pratique

L’analyse des données peut s’appliquer à l’ensemble de la chaîne de valeur de n’importe quelle organisation. Les deux premières questions à se poser sont : quel est l’enjeu ou le défi de l’entreprise ? Et quelles données sont maintenant disponibles ? Dans la pratique, nous nous posons les questions suivantes :

• Comment puis-je optimiser mon processus de service à la clientèle ?
• Où sont les déchets dans notre processus de réclamation ?
• Quels sont les groupes de clients qui m’intéressent le plus ?
• Quels sont les goulets d’étranglement de notre processus Solvabilité II ?
• Puis-je automatiser ma détection de fraude ?
• Puis-je mieux maîtriser mes réclamations ?
• Comment améliorer nos performances commerciales ?
• Puis-je mieux différencier mon modèle de primes avec des données externes ?
• Puis-je rendre ma stratégie plus axée sur les données ?
• Que pouvons-nous faire contre la perte de clientèle ?
• Puis-je étayer mes suppositions par des faits ?

La connaissance du domaine actuariel a une grande valeur ajoutée

Pour une utilisation efficace de l’analyse de données dans le secteur financier, la connaissance de l’apprentissage machine n’est pas suffisante. Un actuaire a une grande valeur ajoutée grâce à sa connaissance du domaine. Beaucoup d’éléments peuvent être automatisées, mais cela comporte aussi des risques. Par exemple, le choix d’inclure ou non une variable ne peut se faire qu’avec de réelles connaissances professionnelles. L’utilisation de l’analyse des données sans connaissances approfondies peut rapidement conduire à des conclusions erronées et à une perte de temps et à des efforts inutiles.

La vue globale souhaitée avec l’analyse des données pour votre organisation

Utilisez l’analyse des données pour la vision que vous souhaitez de l’entreprise. De cette façon, vous travaillez sur un thème ou une question de recherche, et vous ne perdez pas la vue d’ensemble dans un océan de données. Commencez par les données disponibles et voyez ensuite quelles sont les autres données ou informations externes dont vous avez le plus besoin. Ensuite, vous pouvez déterminer la direction pour la solution. Cela peut inclure l’enrichissement des données, l’établissement de tableaux de bord, le processus d’exploration du parcours du client, l’analyse des tendances, l’analyse de séries chronologiques ou l’élaboration d’un modèle prédictif. Nos experts en Data Analytics ont une connaissance du domaine et une expérience pratique dans l’application des processus d’affaires critiques pour les données. Grâce à ces connaissances, nous sommes au service de la relation client dans tous les secteurs financiers.

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