CAS D'USAGE IA
Tarification Assurance au Usage via IoT
Personnalisez les primes d'assurance auto et habitation grâce aux données IoT en temps réel.
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Ce cas d'usage applique le machine learning aux flux de télémétrie issus de véhicules connectés et d'objets domotiques pour tarifier le risque assurantiel au niveau individuel. Les assureurs utilisant des modèles à l'usage observent généralement une amélioration de leur ratio sinistres/primes de 10 à 20 % et une réduction de 15 à 30 % de l'antisélection, en attirant les profils les moins risqués. La souscription automatisée réduit les délais d'entrée en portefeuille, et la rétention s'améliore chez les assurés à faible risque bénéficiant de tarifs plus justes.
Données nécessaires
Flux de télémétrie continus provenant d'appareils IoT (dongles de télématique, API de véhicules connectés, capteurs de maison intelligente) liés aux données sinistres historiques et aux profils des assurés.
Systèmes requis
- erp
- data warehouse
Pourquoi ça marche
- Obtenir un consentement explicite d'opt-in sécurisé et communiquer clairement les avantages de prime pour stimuler l'adoption des appareils IoT au-delà de 30 % du portefeuille cible.
- Établir un pipeline de données robuste avec détection d'anomalies pour gérer les défaillances de capteurs et assurer la qualité des données d'entrée du modèle.
- Impliquer les équipes actuariales et conformité dès le départ pour valider l'équité du modèle et respecter les exigences réglementaires locales.
- Commencer par une seule gamme de produits (p. ex. automobile) avant d'élargir à l'habitation, pour maîtriser la complexité et prouver le ROI.
Comment ça rate
- Les taux d'adoption des appareils IoT parmi les assurés sont trop faibles pour générer des segments de risque statistiquement significatifs.
- Les lacunes en qualité de données et connectivité dans les flux de télémétrie corrompent le modèle de notation et produisent des primes injustes.
- Le contrôle réglementaire sur la tarification algorithmique et la confidentialité des données (RGPD) ralentit ou bloque le déploiement.
- L'absence d'intégration entre les plateformes de télématique et les systèmes centraux d'administration des polices crée des goulots d'étranglement opérationnels.
Quand NE PAS faire ça
N'engagez pas ce projet si votre portefeuille assuré est composé principalement de démographies plus âgées ou de flottes commerciales réticentes à installer des dispositifs de suivi, car l'adoption sera trop faible pour justifier l'investissement dans l'infrastructure de données.
Fournisseurs à considérer
Sources
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