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Traitements big data chez Verspieren pour calculer plus vite les tarifs des contrats

Verspieren a retenu les solutions de SAS (Visual Analytics et Visual Statistics) pour accélérer le calcul des risques.

Verspieren a retenu les solutions de SAS (Visual Analytics et Visual Statistics) pour accélérer le calcul des risques.

Le courtier en assurances Verspieren a adopté une solution big data avec SAS pour fluidifier l'accès à l'actuariat.

Avec 2 000 collaborateurs, le groupe Verspieren est composé de 22 sociétés spécialisées dans le courtage en assurances avec un chiffre d'affaires dépassant les 300 millions d'euros. Depuis toujours, la conclusion de contrats d'assurances repose sur de lourds calculs actuariels essentiellement statistiques. Pour fluidifier la négociation de contrats, le groupe Verspieren a décidé de s'appuyer sur les technologies du big data.

Jusqu'à présent, gestionnaires et courtiers sollicitaient les statisticiens pour obtenir les résultats nécessaires à la conclusion de contrats d'assurance. En effet, l'historique des données stockées en mainframe par Verspieren étaient certes très riche mais difficile à manipuler.

L'analyse à la big vitesse

Le groupe a choisi de déployer deux solutions de SAS, Visual Analytics et Visual Statistics, pour fluidifier l'accès aux données. L'approche big data adoptée se caractérise en effet par la capacité à mener des analyses rapides et éventuellement exploratoires pour décrypter des tendances avant d'affiner les calculs.

Par ailleurs, la visualisation graphique facilite le travail des gestionnaires et courtiers. Via les graphiques dynamiques, l'accès aux données est rapide et simple. Les tendances peuvent être analysées très en amont des négociations commerciales et ainsi améliorer la force de proposition de la société avant même la négociation proprement dite. La plate-forme décisionnelle est accessible autant aux collaborateurs internes qu'aux assureurs ayant délégué la gestion de leurs contrats à Verspieren.

Moins sollicités sur ces analyses, les actuaires peuvent ainsi consacrer leur temps à l'amélioration des modèles de risques. Ils peuvent également devenir de véritables data scientists en se focalisant sur le développement de la qualité et de la richesse des données.

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35 ans
25 Avril 1988 n°321
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