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  • Vue d'ensemble

    L'émergence et l'évolution des risques s'accompagnent de nouvelles difficultés : il est crucial de trouver l'assurance appropriée.

    Nous vivons à l'ère du numérique, des « voitures, maisons et vies connectées ». Les compagnies d'assurance de tout type (assurance vie, générale, réassurance) s'attendent à connaître d'importants changements dans l'exercice de leur activité. Ces facteurs modifient les structures de risques, ainsi que l'évaluation et l'impact sur les frais liés aux sinistres. Ce sont les « données » qui régissent tout cela !

    Utilisations clés
    • Assurance générale (non vie)
    • Assurance vie
    • Réassurance

    Assurance générale (de dommages, non vie)

    L'Insurtech et l'évolution des risques poussent les compagnies d'assurance générale à explorer et exploiter de nouvelles sources de données, ou d'autres déjà existantes. Les données de l'IoT obtenues en temps réel à partir des prévisions météorologiques, de l'activité sismique, des drones, fils d'actualité, capteurs et réseaux sociaux, associées au machine learning, renforcent la sécurité des clients grâce aux analyses préventives.

    Assurance vie

    Le monde connecté redéfinit l'ère du client. Ainsi, les compagnies d'assurance vie peuvent saisir une opportunité de taille, celle d'exploiter les données pour mieux connaître, comprendre et conseiller leurs clients en leur proposant les assurances et produits financiers qui correspondent à leurs besoins et leur facilitent la vie.

    Réassurance

    Les compagnies de réassurance font face à l'évolution constante du portefeuille de risques et aux nouveaux facteurs qui l'influencent. Est-ce que vous évaluez plus ou moins la même chose, ou cherchez de nouveaux risques ? Il est essentiel d'offrir aux assureurs des informations issues des nouvelles sources de données que sont les appareils IoT, et de surveiller ou suivre les variables de risques pour une meilleure rentabilité et solvabilité.

    INAIL: Empowering safety and enhancing prevention with a single repository of all data

    Lire l'étude de cas

    Octo Telematics

    Transformer les services d'assurance grâce à plus de 270 milliards de kilomètres de données provenant de voitures connectées

    Lire l'étude de cas

    Compagnie d'assurance multinationale européenne

    L'industrialisation du machine learning et de l'IA permet aux équipes de data science de partager des cas d'usage sur le cloud.

    Lire l'étude de cas

    Solution Brief

    Accélérer l'évolution des réclamations numériques

    Ebook

    Souscriptions : évaluer les risques grâce aux données et à l'IA

    Webinar

    La gouvernance des données dans le domaine des assurances

    Whitepaper

    Pourrait-on donner la parole à notre véritable client ?

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