Data Insights | Pilotage de la sinistralité : visualisation et analyse interactive

Aujourd’hui, l’adoption croissante d’outils de dashboarding pour le pilotage de la sinistralité, en complément d’outils de modélisation du risque, témoigne de l’engagement continu des acteurs de l’assurance à améliorer leur capacité à gérer les risques de manière proactive. Ces outils offrent une vision globale des données de sinistralité, tandis que les outils de modélisation du risque permettent d’évaluer et de prévoir les scénarios potentiels. En combinant ces deux approches, les compagnies d’assurance peuvent mieux comprendre les tendances de la sinistralité, identifier les facteurs de risque et prendre des décisions éclairées pour optimiser leur gestion des risques.

Ainsi un dashboard de pilotage de la sinistralité demeure une solution unifiée d’informatique décisionnelle, doublée d’analyse prédictive.

En intégrant les données de sinistralité dans la modélisation du risque, les assureurs sont mieux équipés pour prendre des décisions éclairées en matière de tarification, de souscription ou encore de prévention.

La collecte de l’information et la modélisation des risques assurantiels sont des éléments fondamentaux à compréhension du phénomène étudié, en vue de dégager une prime pure ou tout autre quantification du risque.

Au-delà des modèles, les indicateurs basés sur le Loss Ratio : avec une vision temporelle, par garantie, par typologie de sinistre (grave ou non), etc. sont des indicateurs clés pour le pilotage de la sinistralité, et ce, en lien constant avec les modèles de risques.

Dans l’objectif d’optimisation des processus, les outils de pilotage doivent prendre en considération diverses fonctionnalités (collecte des données, analyse des tendances, identification des causes), mais aussi la capacité à s’intégrer à un système ou cadre décisionnel préexistant. Les informations issues du pilotage de la sinistralité peuvent contribuer à affiner les modèles de risques, à identifier de nouveaux facteurs et à mieux évaluer l’impact financier des sinistres.

Ainsi, la constitution d’un framework permettant l’interaction entre données, modèles de risque et indicateurs clés de sinistralité, permet d’avoir une vision globale de l’impact de tels risques sur un portefeuille.