Surabondance d information

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1 Surabondance d information Comment le manager d'entreprise d'assurance peut-il en tirer profit pour définir les stratégies gagnantes de demain dans un marché toujours plus exigeant Petit-déjeuner du 25/09/2013 animé par Anthony PYCKE (promotion 2009)

2 Idée liminaire Problématique pour un manager: Créer de la valeur sous la pression concurrentielle, budgétaire, et des teraoctets d informations en flux continu Exposé d une approche«advancedanalytics» comme aide à la décision stratégique 2

3 Plan d intervention Ce que nous avons appris en MBA et les limites de cette boite à outils L Advanced analytics, remède miracle? Cas d application L Advanced Analyticsau sein de practice Assurance d Investance 3

4 Ce que nous avons appris en MBA : Blue Ocean Strategy: La création de valeur Auteurs : Kim & Mauborgne, chercheurs à l INSEAD Stratégie Océan Bleu : Comment créer de nouveaux espaces stratégiques (2005) Définition : La Stratégie Océan Bleu est un paradigme d'une stratégie pour entreprises. Dans cet ouvrage publié pour la première fois en 2005, les auteurs expliquent que la forte croissance et les profits élevés que peuvent générer une entreprise se font en créant une nouvelle demande dans un espace stratégique non contesté, ou Océan Bleu, plutôt qu'au cours d'affrontements avec des fournisseurs existants pour des clients existants dans une activité existante. Finalité : Créer en permanence de nouveaux océans bleus, avant l arrivée de conncurrentset leur stratégie d imitation, ce qui tend à transformer les marchés en océans rouges. Concepts : Océan rouge et Océan bleu Innovation utile (ou value-innovation) Matrice de positionnement stratégique 4

5 Ce que nous avons appris en MBA : Blue Ocean Strategy: La création de valeur Matrice de positionnement stratégique 5

6 Ce que nous avons appris en MBA : Blue Ocean Strategy: La création de valeur

7 Ce que nous avons appris en MBA Blue Ocean Strategy Méthode BADOC : La création de valeur Diagnostic et pronostic Vision stratégique Actions et objectifs Moyens Contrôles 7

8 Ce que nous avons appris en MBA Blue Ocean Strategy Méthode BADOC Méthode BOUREL : La création de valeur Les faits L analyse L impact L arbre de décision 8

9 Ce que nous avons appris en MBA Blue Ocean Strategy Méthode BADOC Méthode BOUREL Méthode ESTIBAL : La création de valeur 9

10 Ce que nous avons appris en MBA Blue Ocean Strategy Méthode BADOC Méthode BOUREL Méthode ESTIBAL La création de valeur La limite de ces modèles d analyse stratégique : Difficulté d explorer les faits, çadla situation réelle de l entreprise et de son environnement, de manière pertinente et objective Surtout à une maille suffisamment fine pour détecter les signaux faibles (ce qui ne saute pas aux yeux, précurseurs des changements de fond) 10

11 Ce que nous avons appris en MBA Blue Ocean Strategy Méthode BADOC Méthode BOUREL Méthode ESTIBAL La création de valeur La limite de ces modèles d analyse stratégique Enjeu : Prendre de meilleures décisions, en connaissant l entreprise et son environnement, au-delà de ce qu en révèlent les systèmes en place (organisationnels et informatiques) 11

12 Plan d intervention Ce que nous avons appris en MBA et les limites de cette boite à outils L Advanced analytics, remède miracle? Cas d application L Advanced Analyticsau sein de practice Assurance d Investance 12

13 L advanced analytics, remède miracle? Le phénomène BigData en quelques chiffres : 300 exabytes Trafic Internet 7 millions de DVD par heure Datacenters terrains de football Marché du Bigdata De 3 à 17 Md$ entre 2010 et 2015 Etude Mc Kinseyà horizon 2020 : Le 1/3 des données utiliseront le cloud Les DSI utiliseront 10x + de serveur et 50x + de données Autant de données produites sur 2010>2012 que depuis le début de l histoire En 1987, 99% de données étaient analogiques > En 2010, 95% des données étaient numériques 13

14 L advanced analytics, remède miracle? L advanced analytics, kesako? L Analyticsest la découverte des phénomènes significatifs (patterns) dans les données. Elle est particulièrement pertinente dans les contextes où : les données sont abondantes l activité est très technique et où se posent une problématique stratégique majeure Double effet : Utilisation de modèles descriptifs et prédictifs pour valoriser un patrimoine de données Exploitation de cette vision pour préconiser des actions ou guider la prise de décision stratégique 14

15 L advanced analytics, remède miracle? Composants sophistiqués d analyse : Modélisation prédictive Réseaux neuronaux Cartographie des réseaux sociaux Outils de visualisation 15

16 L advanced analytics, remède miracle? Opportunités : Apporter de la transparence Segmenter les populations Focaliser l attention sur les phénomènes les plus pertinents Aider à la prise de décision en : Trouvant de meilleures réponses Permettant l expérimentation Créer de nouveaux modèles économiques, Positionnement de l offre produits/services Organisation 16

17 L advanced analytics, remède miracle? D illustres succès : 17

18 L advanced analytics, remède miracle? Approche pragmatique ou comment exploiter le patrimoine de données pour prendre de meilleures décisions Multiplier les sources de données + Créer des modèles focalisés sur les leviers de performance + Transformer l organisation = 18

19 L advanced analytics, remède miracle? 3 conditions nécessaires pour espérer créer de la valeur à partir de l advancedanalytics: En appui à une décision stratégique Stepby step Expérimentation et amélioration continue 19

20 Plan d intervention Ce que nous avons appris en MBA et les limites de cette boite à outils L Advanced analytics, remède miracle? Cas d application L Advanced Analyticsau sein de practice Assurance d Investance 20

21 L advanced analytics vu par Investance Traçabilité et gouvernance des données Conformité aux exigences Solvabilité 2 : Audit trail Alimentation du reporting réglementaire Lutte contre la fraude Fraude interne Fraude des forces de distribution Détection de la fraude à l assurance Pilotage des actions en fonction de la valeur client Pilotage d activité Pilotage des activités confiées en sous-traitance Pilotage technique des portefeuilles Performance commerciale Benchmark des best-performers Lancement de produit/service innovant Synergie entre réseaux Programme de fidélisation/rétention Meilleure réaffectation de portefeuille Une offre de service clé en main L Advanced analyticsoffre aux décideurs un niveau d'analyse en mesure de traiter des problématiques métier insolubles jusqu alors. L Advanced analyticsn est pas un outil BI de plus ou de remplacement nécessitant un projet d implémentation long et coûteux. Ce service valorise le patrimoine de données de l entreprise, sans délai et en toute indépendance de l IT. L Advanced analyticsapporte aux décideurs une meilleure compréhension des leviers de performance de l entreprise, leur donnant ainsi une pleine capacité à approfondir leur vision et à faire des choix stratégiques rationnels. 21

22 L advanced analytics vu par Investance Constats Stratégie de lutte anti-fraude : Sur des marchés de masse saturés, les marges sont minimes et les ratios techniques sous haute tension La crise économique est un facteur aggravant de la fraude La fidélité et la confiance de la mutualité des assurés doit être protégée : une augmentation tarifaire en conséquence d un afflux de fraude ne saurait être acceptée Dans la plupart des entreprises existe un dispositif anti-fraude. Mais quelle en est réellement son niveau de maturité? Chiffres clés 10% des sinistres enregistrés seraient frauduleux 3 à 5% d impact sur le ratio combiné ROI < 1 an pour les projets d amélioration d efficacité 22

23 L advanced analytics vu par Investance Stratégie de lutte anti-fraude : Niveau 1 Dispositif humain Dispositif focalisé compétence humaine Mobilisation de ressources expérimentées Niveau 2 : Détection automatisée de fraudes présumées Recours à une solution informatique Détection de données erronées Application de scénarios de fraude connus aux flux d activité (ex. : ouverture de sinistre) Niveau 3 : Industrialisation de la détection Recours à une solution informatique de seconde génération Simulation en temps réel de toute nouvelle règle de détection Extension du périmètre de données (courrier ou appel déclaration sinistre, réseaux sociaux, ) Niveau 4 : Révélation de tendances fortes Identification et mise en perspectives de signaux faibles Eléments de réponse à des problématiques non résolues à ce jour 23

24 L advanced analytics vu par Investance Stratégie de distribution : Benchmark des best-performers Problématique : piloter en continu les forces de distribution par les résultats Benchmark et positionnement relatif de chaque unité commerciale Identification des signaux faibles à l origine des meilleures performances Analyse prospective (évaluation d impact pour tout déploiement d une best practice) Adaptation de l offre produit/service Problématique : évaluer les volumes prévisionnels de vente et optimiser le ROI Lancement du produit/service sur un pilote (échantillon aléatoire d unités commerciales), Extrapolation des résultats du pilote sur tout ou partie des forces commerciales Choix stratégique : décision quant au déploiement (stop, go limité, go généralisé), rationalisation du business plan, décision quant à l industrialisation des processus opérationnels, commercialisation à grande échelle d un package testé pour un client Programme de fidélisation & rétention Problématique : orienter l investissement en fonction de la valeur client Adaptation du service (proactivité) et de la relation client (multi-accès) Analyse des bonnes pratiques Marketing opérationnel favorisant les versements volontaires, Modélisation et analyse prédictive, pour réduire le taux d attrition. 24

25 L advanced analytics vu par Investance Innovation-valeur : La prévention des maladies redoutées Patrimoine informationnel Consolidation des données Découverte Coaching «capital santé» Connaissance des pathologies Analyse des corrélations Connaissance des comportements Connaissance des protocoles de soins Aide à la qualité de vie Statistiques de sinistralité Analyse prédictives Ressenti des patients 25

26 L advanced analytics vu par Investance Innovation-valeur : Le Private Risk Management 26

27 L advanced analytics vu par Investance 27

28 L advanced analytics, Etes-vous convaincus? Merci pour votre attention 28

29 Annexes 29

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32 Votre contact Anthony Pycke Senior Manager - 7, rue Léo Delibes Paris France M +33 (0) apycke@investance.com 32