Évaluer les sources de valeur des données dans le modèle d’un assureur

• Évaluer les sources de valeur des données pour un assureur
• Relier les usages des données aux gains attendus
• Prioriser les cas d’usage selon leur valeur et leurs risques

Directeurs data, responsables métiers, directeurs financiers

Connaître les données détenues par un assureur ou une mutuelle

• Définir la valeur des données dans le modèle d’un assureur
• Inventorier les données internes et externes disponibles
• Identifier les usages : tarification, fraude, relation client
• Estimer les gains en sinistralité et en frais de gestion
• Mesurer l’effet des données sur la fidélisation des clients
• Évaluer la qualité, la fraîcheur et la fiabilité des données
• Chiffrer les coûts de collecte, de stockage et de traitement
• Prendre en compte la protection des données personnelles
• Prioriser les cas d’usage par valeur, faisabilité et risque
• Suivre la valeur créée avec des indicateurs partagés avec les métiers

• Inventorier les données utiles à la lutte contre la fraude
• Estimer le gain attendu d’un cas d’usage de tarification
• Classer quatre cas d’usage selon leur valeur et leur risque

• Modèle de fiche de valeur d’un cas d’usage de données
• Répertoire des sources de données internes d’un assureur
• Check list des conditions de conformité d’un usage de données