Un algorithme pour indemniser automatiquement les victimes de séisme
Face à l’augmentation des catastrophes naturelles dans le monde, certaines start-up cherchent des solutions dans le Big Data et l’analyse de données. Asia Risk Transfer Solutions (ARTS), basée à Singapour, présente ainsi sa vision d’une couverture destinée aux pays en voie de développement sujets aux tremblements de terre. Elle y ajoute une bonne dose de technologie.
Le produit d’ARTS devrait être dévoilé d’ici la fin de l'année 2016. Il s’agit d’un projet de modélisation des dégâts causés par les tremblements de terre, spécifiquement en Inde et en Asie dans un premier temps.
Cette solution est basée sur l’étude de l'historique des données géographiques et géologiques enregistrées lors de séismes. ARTS peut ainsi prévoir les dégâts dans une zone donnée, en fonction de la puissance d’un séisme.
Cette pré-analyse permet ensuite à ARTS de calculer par anticipation les indemnités de ses assurés, afin de débloquer automatiquement les fonds, sans attendre le passage d'un expert. Ce service est ouvert en particulier aux agriculteurs. Une application leur permet en outre de suivre leurs dossier et éventuelles réclamations.
Analyse : Les algorithmes et la technologie au service de l’assurance
En Europe, les assureurs ont travaillé à la dématérialisation des déclarations de sinistres (comme Natixis qui propose d’entamer les démarches par SMS). En Inde et en Asie, Asia Risk Transfer Solutions dessine les contours de l’assurance de demain, plus préventive et automatisée grâce aux algorithmes.
L’intégration des nouvelles technologies dans le traitement des sinistres s’illustre ainsi une nouvelle fois via l’initiative d’ARTS. Mais la start-up singapourienne n’est pas le premier acteur à s’intéresser à cette problématique et à ses solutions technologiques.
Fort de ce constat, en février 2012, le bancassureur Cardif s’illustrait ainsi en lançant un challenge invitant des data scientists à réfléchir aux démarches permettant d’accélérer le traitement des sinistres.