Les Solutions de Modélisation Prédictive STATISTICA Data Miner pour l'Assurance

En raison d'un manque de concurrence dû à des réglementations protectionnistes, les compagnies d'assurance ont tardé à adopter les outils de data mining, largement utilisés dans d'autres secteurs. La déréglementation et la concurrence croissante ont placé le client et la gestion de la relation-client au coeur des problématiques des compagnies d'assurance, avec un besoin désormais vital d'outils de ce type dans ce secteur d'activité.

Les compagnies d'assurance disposent de volumétries énormes de données concernant les activitiés et les préférences de leurs clients. Elles doivent transformer ces données, brutes et nombreuses, en connaissance et en intelligence sur les clients, les marchés, et les concurrents, afin de pouvoir proposer de nouveaux produits et services répondant aux attentes des clients. En permettant la mise en évidence de relations subtiles sur des teraoctets de données, STATISTICA Data Miner permet aux compagnies d'assurance de prédire le comportement et les réactions de leurs clients avant qu'ils ne surviennent, et d'identifier des risques opérationnels difficiles à identifier, mais néanmoins très coûteux, comme les fraudes, escroqueries, et autres irrégularités.

Domaines d'Application

La Plate-Forme Décisionnelle de STATISTICA
pour l’Assurance Combine des Techniques d’Analyse Prédictive, de Text Mining et des Règles de Gestion
pour un Meilleur Processus Décisionnel au sein de votre Organisation Analyse des sinistres

STATISTICA Data Miner permet aux utilisateurs de mieux comprendre la subtilité de l'évolution du nombre et de la nature des sinistres, qui, sans quoi, seraient difficiles à identifier. Les outils de drill down permettent d'analyser et d'explorer en détail les tendances qui se dessinent.

Prédire les clients intéressés par les nouvelles polices

STATISTICA Data Miner offre aux compagnies d'assurances, les outils de reporting, de suivi et d'analyse permettant d'identifier ces tendances. Les puissantes fonctions de data mining séquentiel sont en mesure de dégager des ensembles de clients disposant d'une forte propension à la consommation de produits financiers ou d'assurance.

Estimation des primes

Les outils de drill-down permettent une estimation plus précise des primes pures en analysant les données des sinistres par segments géographiques et de clientèle.

Identifier le profil du client à risque

Les compagnies d'assurance disposent de bases de données conséquentes, contenant les informations nécessaires pour gérer et estimer le risque client. Maintenant qu'il est possible d'analyser davantage de données que par le passé, et de mettre en évidence des profils de clients à risque, les assureurs peuvent désormais, mieux que par le passé, ajuster le montant des primes pour refléter le niveau de risque.

L'utilisation de STATISTICA Data Miner permet de dégager des profils-type et de prévoir les comportements les plus probables, mais permet également aux compagnies d'assurances d'identifier les individus qui font des déclarations mensongères ou qui risquent de s'engager dans des activités dangereuses ou illégales.

Identifier les pratiques abusives ou frauduleuses

La solution StatSoft d’analyse prédictive et de reporting 
dédiée aux assurances, Predictive Claims Flow™, vous permet de réduire 
vos pertes et améliorer votre seuil de rentabilité en quelques mois Les escroqueries à l'indemnisation représentent un problème sérieux qui représente plusieurs milliards d'euros de pertes annuelles pour les compagnies d'assurances. Ces pertes dues à la fraude ont d'ailleurs augmenté de façon dramatique au cours de ces dix dernières années. Malgré les actions mises en place par les compagnies d'assurance, de nombreuses fraudes demeurent encore indétectées.

STATISTICA Data Miner permet aux compagnies d'assurance d'anticiper et détecter les fraudes rapidement, et de réagir immédiatement pour minimiser les coûts. Les outils sophistiqués de data mining vous permettent de scanner des millions de demandes d'indemnisation médicales et d'identifier des profils caractéristiques. Vous pourrez ainsi mettre en évidence des variations, mêmes subtiles, des pratiques de facturation, en analysant les indemnités selon différents critères tels que la zone géographique, l'agent ou la partie assurée.

Autres Utilisations

Le module de Règles d'Association de STATISTICA Data Miner permet d'analyser les demandes de remboursement adressées par les patients à leur complémentaire santé. Chaque feuille de remboursement contient l'ensemble des actes médicaux réalisés lors de l'intervention ou de la consultation. Grâce au module de Règles d'Association, l'assureur pourra identifier les relations entre les actes médicaux les plus fréquemment réalisés.

STATISTICA Data Miner, avec son module de Classification Générale EM et k-Moyennes permet de segmenter votre clientèle, en affectant tous les clients de votre base clients à des classes, caractérisées par différents facteurs démographiques et psychographiques.

Les modules de régression permettent de prédire une variable à partir des valeurs d'une ou plusieurs autres variables. Les analystes utilisent les techniques de régression pour définir le niveau des primes ; par exemple, la valeur moyenne d'une prime d'assurance peut être déterminée à partir d'indicateurs tels que le sexe et l'âge des assurés.