CAS D'USAGE IA
Prédiction des trajectoires santé des assurés
Anticipez les trajectoires de santé de vos assurés grâce aux données connectées pour proposer des programmes de prévention ciblés.
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En croisant les données de wearables, l'historique des sinistres et les indicateurs de mode de vie, des modèles ML évaluent le risque de santé futur de chaque assuré et déclenchent des programmes de bien-être personnalisés avant l'apparition de sinistres coûteux. Les assureurs constatent généralement une réduction de 10 à 25 % de la fréquence des sinistres liés aux maladies chroniques parmi les cohortes engagées, ainsi qu'une amélioration de 5 à 15 % de la rétention des assurés inscrits aux programmes bien-être. Cette approche permet également des ajustements dynamiques des primes et des structures d'incitation, renforçant à la fois la rentabilité et la fidélisation.
Données nécessaires
Historique longitudinal des sinistres par assuré, flux de données intégrés provenant de wearables ou d'applications de santé, et au minimum des données démographiques et de sondages sur le mode de vie.
Systèmes requis
- erp
- data warehouse
Pourquoi ça marche
- Établir un cadre robuste de consentement et de gouvernance des données dès le départ, aligné avec le RGPD et les réglementations d'assurance locales.
- Intégrer une application accessible aux assurés ou s'associer à une plateforme wellness établie pour augmenter le volume de données.
- Créer un pipeline MLOps dédié avec des cycles de réentraînement réguliers du modèle liés aux résultats de sinistres entrants.
- Impliquer les actuaires et les souscripteurs dès le départ pour garantir que les résultats du modèle se traduisent en règles de tarification et d'intervention actionnables.
Comment ça rate
- Les problèmes de consentement aux données wearable et de conformité RGPD bloquent ou retardent la collecte de données à grande échelle.
- L'engagement faible des assurés dans les programmes wellness compromet la boucle de rétroaction nécessaire pour valider les prédictions du modèle.
- Dérive du modèle liée aux changements de types de wearables et de comportements de santé, causant une dégradation progressive de la précision prédictive.
- Infrastructure IT cloisonnée empêchant l'ingestion fiable en temps réel ou quasi-temps réel des flux de données IoT.
Quand NE PAS faire ça
Ne lancez pas cette initiative si l'assureur n'a pas de partenariat actif en matière de données wearable et d'entrepôt de données fonctionnel, car le projet stagnera dans les négociations de collecte de données plutôt que de délivrer une quelconque valeur prédictive.
Fournisseurs à considérer
Sources
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