INNOVATION - DATA LAB - 2/05/2018

Le Data Lab Generali : les données au service de nos clients

Capteurs, réseaux sociaux, objets connectés, transactions en ligne …  Chaque jour, plus de 2,5 trillions d’octets de données nouvelles sont créées. Comment mettre cette manne exponentielle du « Big Data » au service de l’expérience client et de l’amélioration de nos process ? C’est tout l’enjeu du DataLab créé par Generali en 2016. Retour en vidéo sur ses enjeux avec Hélène N’Diaye, membre du Comex Generali France…

 

 


« Le problème n'est plus d'accéder
à la donnée 
mais de savoir ce qu'on va
en faire. 
Plus on est nombreux à avoir
des idées 
et plus on a des chances
d'en sortir 
quelque chose
d'intéressant et de percutant
 »

 

Hélène  N’Diaye, membre du Comex Generali en charge de la Technique Assurance

 


Faire parler les données

Quels services développer pour répondre au plus près aux attentes de nos clients en termes de services ou de prévention ? Comment améliorer et simplifier nos process en allégeant les démarches administratives là où des algorithmes peuvent remplacer sans perte de qualité des questionnaires complexes ?

 

Tels sont les buts du DataLab, regroupement temporaire de compétences spécifiques (actuaires, statisticiens, métier) qui travaillent sur une thématique liée à l’analyse des données. Son objectif : repenser l’exploitation de l’ensemble des données collectées par Generali pour améliorer les processus métier et l’expérience client (souscription et indemnisation simplifiées…)   tout en imaginant les offres d’assurance de demain.

 

 

 

Le DataLab, un projet qui bénéficie à toute l’entreprise

Le DataLab Generali est ouvert à toutes les données (plateformes ouvertes et données open data) mais il est aussi ouvert à tous et pas seulement aux datas scientists : connecté à la réalité de l’entreprise, il est ancré dans les métiers.

 

Une fois un projet sélectionné, il est porté par la direction générale et des collaborateurs de différents services sont formés, qui vont travailler sur le sujet pendant 3 à 6 mois avant de retourner à leurs missions. Ainsi, les datas scientists ne sont pas isolés et le Lab bénéficie à tous, en diffusant ses résultats… et la culture numérique acquise dans toute l’entreprise.

 

3 exemples d'applications concrètes
 

1.  Expérience client : mettre en place des algorithmes pour simplifier la souscription et analyser les verbatims que nous remontent les clients via nos enquêtes NPS pour en déduire les motifs d’insatisfaction ou de satisfaction.

2.  Automatisation des process : notamment pour récupérer de manière automatique les données que nous envoient les clients (algorithmes permettant d’analyser et de récupérer les informations présentes sur les pièces justificatives, les formulaires client etc…)

3.  Amélioration des modèles techniques : l’objectif est d’avoir une meilleure compréhension de nos sinistres dommages. Dans ce cadre, l’open data est un vrai levier pour sophistiquer nos modèles.

 

 

 

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