L INNOVATION EN BIG DATA : L ASSURANCE VIE DES ASSUREURS SANTÉ? Les rendez-vous de l expertise Café Santé Paris 19 novembre 2015

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1 L INNOVATION EN BIG DATA : L ASSURANCE VIE DES ASSUREURS SANTÉ? Les rendez-vous de l expertise Café Santé Paris 19 novembre 2015

2 2 Le Big Data par le menu Romain JOUIN Denis OBLIN Mémorandum La plateforme datascience.net Julien GUITARD Ernst and Young Le Big Data dans l Assurance, des sources et des usages Romain JOUIN Denis OBLIN Mémorandum Hors data, point d innovation Olivier HARDY Crysal

3 3 Le Big Data par le menu Romain JOUIN Denis OBLIN

4 4 Une autre preuve que nous ne connaissons pas le monde

5 5 Big Data : annonciateur de la barbarie ou du renouveau? Volume de données produites Leibniz 1680 cette horrible masse de livres, va tout égaliser et risque de conduire à la barbarie plutôt qu'à la culture Cité par Michel Serre Jeremy Rifkin 2014 «La Nouvelle Société du coût marginal zéro» Le Big Data contribue à l avènement d une économie du coût marginal nul à Vers une organisation sociale fondée sur l'intérêt de la communauté XVIIè siecle Aujourd hui

6 6 Big data : applique la théorie de la longue traine aux données Valeur unitaire des données Les données à plus forte valeur ajoutée unitaire restent celles issues des transactions clients, Data Warehouse Petits volumes Les autres traces laissées par les clients (logs web, réseaux sociaux,.) ont une valeur unitaire trop faible pour être stockées dans les mêmes systèmes Big Data Briques big data pertinentes Gros volumes de données Source :Didier Girard / pulse/ bigdata-l-armedu-digital Machine learning (algorithmes) Infrastructure (hadoop, spark, DMP,...)

7 7 Un impact massif sur les règles du jeu Des principes CNIL Finalité : recueillir pour un usage explicite et légitime Qualité : collecter les seules données pertinentes et les effacer après un délai raisonnable Données sensibles : Collecte interdite sur origine, appart. syndicale, Opinions polit., philo. ou religieuses, Flux transfrontaliers. Principe : vers un pays tiers ayant un niveau de «protection suffisant» Une réalité qui change Machine learning : exploiter des données en dehors du cadre d origine La collecte s étend à la moindre de nos actions et les bases de données n effacent plus : elles incrémentent Toutes ces données sensibles sont reconstituables et l anonymisation est un travail d expert Les clouds / plateformes attirent des volumes de données important en dehors de nos frontières

8 8 Datascience : ce n est pas de la magie Ni plus ni moins ce que fait votre cerveau tous les jours Machine learning Application informatique classique

9 9 Machine learning : que fait vraiment un datascientist? à les principales étapes Formulation Quels leviers d actions ont vocation à être actionnés Quel est l indicateur d évaluation de la pertinence des choix réalisés Comprendre les données : contenu et signification Nettoyer / compléter Tester des modélisations Proposer une formulation du problème Présenter des résultats actionnables Choisir une thématique Identifier les données Cycle Court data Cycle métier Modéliser Enrichir le data set Comprendre les données : contenu et signification Nettoyer / compléter Tester des modélisations Présenter des résultats actionnables Enrichir le data set

10 10 Pour «trouver» il faut savoir ce que l on cherche Quel objectif? Améliorer des process existants (marketing, production, RH, comptabilité, management commercial ) Fournir de nouveaux services aux clients / partenaires grâce aux données recueilliies Prédire : business as usual, en plus ciblé (client le plus intéressé, le dossier frauduleux, ) Expliquer : comprendre le monde pour le changer (pourquoi un client résilie, développe plus de valeur, ) Mettre la donnée au centre : vendre la donnée ou l exploiter dans un nouveau cadre

11 11 3 messages à retenir «La valeur n attend pas le nombre des octets» «Exploiter la donnée est un projet métier, pas un projet informatique» «Fail fast & learn»

12 12 L exemple de Datascience.net Julien Guitard

13 13 Le Big Data dans l assurance, des sources et des usages Romain JOUIN Denis OBLIN

14 14 Les données ne manquent pas De nouvelles données à collecter ou à produire Vos données traditionnelles restent sous exploitées Assurance auto Assurance habitation Assurance santé Assistance juridique.. 300K véhicules connectés en europe Application mobile (drive d Axa) Mydrive de Générali Nest? Airbnb (ce que vous faites avec votre maison) Données insee niveau carreau Ouverture du SNIIRAM Objets connectés Mouvement open law : ouverture et indexation des textes juridiques / jurisprudences, bases de données de contrats.. Mixer les données marketing / risque / métier /.. Pour reconstituer une politique tarifaire globale par client» et plus globale par métier à Faire de l open innovation interne à l entreprise, exploiter les données de chaque direction en dehors de leur contexte actuel

15 15 Si vous ne valorisez pas vos données, d autres le feront à votre place Le monde change Exemple de la base adresse nationale La loi change Au début : un actif réservé et facturé Aujourd hui un bien commun (15 avril 2015) «Je souhaite créer un nouveau statut de données, les données d intérêt général, qui sont à l origine des données commerciales qui appartiennent à des entreprises mais qui, si elles étaient ouvertes, pourraient bénéficier à la communauté et à l intérêt général.» Un nouvel acteur reconstitue la base en open source Axelle Lemaire (2015)

16 D une stratégie à l autre : inverser la logique proposer des services qui produisent des données Modèle initial variante 16 Améliorer des process existants Améliorer des process existants Données Fournir de nouveaux services aux clients Données Fournir de nouveaux services Mettre la donnée au centre : la vendre avantage tarifaire contre objet connecté : Auto - axa drive: CHA4685/comment-l-assureur-axa-va-surveillervotre-conduite.html

17 17 Des cas d usage qui touchent à tous les process de l entreprise Nouveaux services - de coût Optimisation de charge Éviter les doubles remboursemen Conformité ts des données Nouveaux services pour les clients Il serait plus efficace de chercher quels Evaluation RH processus pourraient faire l impasse Connaissance Scoring client 360 campagne d une approche data Monitoring des motifs de récla. Process actuels Réglage parcours client + de CA Démarche de vente

18 18 Un assureur qui investit tous azimuts : Axa Henri de Castrie, PDG d AXA : «le Big Data va redéfinir la mutualisation des risques» Octobre 2013 AXA Digital Academy (MONDE) Data innovation LAB (PARIS) Chaire «stratégie digitale et big data» (HEC) Startin' Program (MONDE) Avril et juin 2014 Partenariat avec Facebook et Linkedin Un investissement continu AXA Seed Factory (FRANCE) Digital Agency (FRANCE) AXA LAB (SILICON VALLEY)

19 19 Des clients prêts à migrer 23% enclins à souscrire une assurance auprès d un fournisseur de service en ligne comme Google ou Amazon.à 8% en France 56% des Français (71% au niveau mondial) prêts à acheter une assurance en ligne. opportunités de personnalisation des services - important ou très important pour 75% de la population avantages tarifaires, important ou très important par 81% des Français Un tiers n hésiteraient pas à fournir des renseignements sur leurs habitudes ou leur comportement, notamment sur l usage qu ils font de leur véhicule ou sur leur mode de vie, si ces informations se traduisaient par des «garanties plus avantageuses» Étude Accenture

20 20 Hors data, point d innovation Olivier HARDY Associé

21 21 Quelle influence du big data sur l innovation en santé? Forces Volume de données Appétence des clients Faiblesses Crainte des usagers Démutualisation Opportunités Nouveaux modèles collaboratifs Evolution de la réglementation Menaces GAFA Startup Révolution 3.0

22 22 Une activité cernée de toutes parts Est-ce que le Big Data est un outil pour aller dans cette voie? Est-ce bien une voie de sortie acceptable?

23 23 Poncifs souverains mais vrais

24 24 Qui trouvera les idées de demain? Un match attendu... qui n aura pas lieu vs. Moyens financiers NO LIMIT Très importants Attachement Fort Fort-Faible Confiance Faible Forte Légitimité A construire Reconnue Distribution Virtuelle Omnicanal Données COLOSSALE Enormes Connaissance Complète Ciblée

25 25 Partir en (con)quête

26 26 Une stratégie avec des objectifs précis Objectifs Un outil incontournable Outil Expertise Multidisciplinaire sur la santé et multisectoriel L agilité L ère du collaboratif Méthodes Recherche Une démarche «empirique» Une veille constante Des réseaux multiculturel

27 27 Prochain rendez-vous Jeudi 21 janvier 2016 Santé connectée

28 28 L INNOVATION EN BIG DATA : Vos intervenants L ASSURANCE VIE DES ASSUREURS SANTÉ?

29 29 Julien Guitard

30 30 Olivier HARDY Consultant Protection Sociale chez Crysal Olivier HARDY Associé Fondateur Crysal 51, rue Saint-Georges Paris Tel : Mob : Depuis plus de 15 ans dans le conseil en protection sociale, Olivier supervise les activités du cabinet plus orientées vers les domaines organisation, audit, étude, services. Au sein de Crysal, il veille à ce que chacun contribue par son expérience, son travail et ses qualités personnelles à proposer aux clients du cabinet les services qu'ils attendent d'une structure de conseil dédiée au secteur de la protection sociale. Son parcours Depuis 2012 : Crysal : Adylis Conseil : Kadris Consultants

31 31 Romain JOUIN Data Strategist chez Mémorandum Denis OBLIN Associé Mémorandum 46 rue Barrault Paris Mob : Romain a codé son premier logiciel à l'âge de 6 ans, en Toujours passionné d'informatique il a travaillé chez Alcatel-Lucent pour promouvoir la nouvelle ligne de service mobiles en Russie. De retour en France il a travaillé au marketing de Toshiba pour la vente de solutions dédiées au Senior. Après être passé par l'escp il a suivi le mastère spécialisé de Télécom Paris en Big Data afin de peaufiner son offre de services qu'il propose aujourd'hui avec Luc Briard et Denis Oblin.

32 32 Denis OBLIN Consultant Data Marketing chez Mémorandum Denis OBLIN Associé Mémorandum 46 rue Barrault Paris Mob : Denis a derrière lui 10 ans de conseil en management, spécialisé sur la gestion de la relation client dans les domaines télécom et banque assurances. Sa longue expérience marketing dans le secteur banque/ assurance est associée à une compréhension pointue des techniques du Big Data.

33 33

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