Les capacités technologiques augmentent très vite et les bases de données se multiplient. Face à cette nouvelle masse importante de données, les modèles actuariels classiques deviennent perfectibles grâce à la « data science », c’est-à-dire la capacité de traiter un spectre de données plus large que celui couvert généralement par les actuaires. L’objectif de l’ouvrage est d’expliquer ce qu’est cette nouvelle discipline, complémentaire à l’actuariat ; de présenter le métier de data scientist qui se développe dans les entreprises d’assurance ; et d’étudier les applications pratiques que cela peut avoir dans le secteur de l’assurance.
Les capacités technologiques augmentent très vite et les bases de données se multiplient. Face à cette nouvelle masse importante de données, les modèles actuariels classiques deviennent perfectibles grâce à la « data science », c’est-à-dire la capacité de traiter un spectre de données plus large que celui couvert généralement par les actuaires. L’objectif de l’ouvrage est d’expliquer ce qu’est cette nouvelle discipline, complémentaire à l’actuariat ; de présenter le métier de data scientist qui se développe dans les entreprises d’assurance ; et d’étudier les applications pratiques que cela peut avoir dans le secteur de l’assurance.
Nous vivons une période de forte numérisation de notre monde où tout est susceptible de devenir une donnée numérique. Ces données pléthoriques et ces nouveaux outils offrent aux organismes d’assurance la possibilité d’être plus performants et plus réactifs pour, in fine, mieux servir leurs clients. C’est tout l’objectif de la data science qui vise à extraire la substantielle connaissance des données pour orienter les décisions et les prévisions.
Pour les organismes d’assurance, la data science porte les gênes d’une transformation dans leurs modèles d’affaires depuis la conception de l’offre au règlement du sinistre en passant par la gestion de la relation client. Automatisation des processus, amélioration de la connaissance client, réduction du taux d’attrition ou encore repérage des comportements de fraude ne sont que quelques sujets sur lesquels les techniques de la data science peuvent apporter des améliorations sensibles voire radicales au service de la création de valeur.
Ponctué d’exemples pratiques, cet ouvrage se veut une introduction à l’univers complexe des big data et de la data science appliqué au secteur de l’assurance.