la ‘analytical revolution’ del mercato assicurativo ... · ma il mercato assicurativo divenne...
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La ‘Analytical Revolution ’ del mercato assicurativo
Groupama Assicurazioni
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Groupama Assicurazioni
8°Assicuratore
Danni
25°
AssicuratoreVita
Numeri chiave
Giro d’affari• 1,6 MiliardiDanni• 1168,4 MilioniVita• 467, 4 MilioniClienti• 1,8 MilioniDipendenti• 839Agenti• 1000 Data at 31/12/2014
Groupama Assicurazioni S.p.A. è la filiale italiana di Groupama, un Gruppo assicurativo e bancario francese di origine mutualistica e di dimensione europea
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C’era una volta, nell’universo dei dati, le assicurazion i cheeffettuavano le loro valutazioni utilizzando dati storici e informazioni semplici per determinare informazionideterministiche:
Le riserve
Le tariffe
Il Bilancio
I Prodotti
Fino a quando…
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BIG DATA BANG
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Per un pò tutti continuaronoad usare gli stessi strumentiper esplorare la “nuovarealtà”
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Ma il mercato assicurativodivenne più competitivo e con margini più bassi.
Quindi migliorare glistrumenti e le tecnichedivenne necessario per sopravvivere.
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In molti casi sicercò di aggirareil problemamettendo in attotrucchi o giri di parole per continuare ad usare i vecchistrumenti, ma…
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… questo si rivelòimmediatamenterischioso edinefficiente. Ci sitrovò, infatti, a fare iconti con datisbagliati, ad essere in ritardo e con perditemolto più grandi di quanto si potesseimmaginare!
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Così si decise di proiettarsi verso strumenti e tecnichepiù adeguate…
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Ebbe inizio LA NUOVA ERA DIGITALE
Le assicurazioni accettarono il cambiamento, iniziandouna trasformazione di sé stesse e del mercato
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Fondamentale divenne catturarenuove opportunità nel nuovo scenario di business
Ma in che modo?
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Business Intelligence ‘olistica’Considerare il contesto :
� A livello generale, identificando� Target� Relazioni
� Avere ‘anteprime’ dei comportamenti � Far emergere nuove opportunità � Essere accurati e veloci
SviluppandoSviluppando Data Driven Strategy
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OR
IE
NT
AM
EN
TO
ST
RA
TE
GIC
O
Conoscere
i clienti
Analisi dei
bisogni e dei
comportame
nti
Capire il
mercato e il
contesto
Analisi di
scenario
Database
Big Data /
Telematica
DWH
Strumenti
di
benchmark
Dati
finanziari
Piattaforma
per analisi
di mercato
La Data Driven Strategy
Analytical Framework UsandoUsando
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Quadro Analitico
UniversoDati
Arricchire i dati utilizzandofonti dati esterne
Dati telematici
Industrializzazione, report integrati ed analisi evolute
Machine Learning
In tempo reale, geolocalizzazione,big dataIn tempo reale, geolocalizzazione,big data Industrializzazione, tecniche non tradizionali
,
Industrializzazione, tecniche non tradizionali
,
Data Framework Alimentato dalAlimentato dal
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Data Framework
Dati esterniDati interniData Integration Layer
SAS EBI + SAS VASAS EBI + SAS VA
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CHIQUANDO
DOVEPERCHE’
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COME monetizzare le nuove informazioni?
Nuovi Servizi
Nuovi Prodotti
Monitoraggio Real Time
Proposte Real Time
Previsione dei rischi
Trasformazione verso la ‘Proximity Company’
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Contesto
Dati
Riservazione
Storico e analisideterministicheStorico e analisideterministiche
Solvency II
Analisi stocastiche e proiezioni
Analisi stocastiche e proiezioni
Riskdata
Provisiondata
Big Data
Analisi relazionali e dinamiche
Analisi relazionali e dinamiche
Servizi Digitali
Valutazione prospettica dei dati
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I Dati e la Percezione dei Clienti
Digital disruption
Data (Big) & Enhancement
Compagniatradizionale
Agenti tradizionali
Compagniaaffidabile
Agenti Affidabili
Proximity Company
Agenti connessi
• Prezzi• Condizioni
• Servizi (Risk connected)
• Valutazione individualedel comportamento
• Servizi fornitigiornalmente
• Consigli orientati dallostile di vita
Comportamenti
Eventi
Stile di vita e Contesto
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L’esplorazione mette in evidenza come i giovani guidatori ( con un contrattotelematico) tendono a guidare di più e per più tempo di notte. Inoltre, l’anzianitàdel veicolo avvicina l’S/P delle fascie di età estreme.
(*) I valori degli indicatori provengono da simulazioni e sono a puro titolo dimostrativo dati reali(*) I valori degli indicatori provengono da simulazioni e sono a puro titolo dimostrativo dati reali
Big & Telematic Data – Esplorazioni SAS VA (*)
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Il profilo di guidanotturna delle donnedi età media (41- 60) è simile a quello deigiovani, con un SP maggiore ma solo in caso di ‘GuidaLibera’. Tale comportamento è riconducibile allacondivisionedell’auto con i figli
(*) I valori degli indicatori provengono da simulazioni e sono a puro titolo dimostrativo dati reali(*) I valori degli indicatori provengono da simulazioni e sono a puro titolo dimostrativo dati reali
Big & Telematic Data – Esplorazioni SAS VA (*)
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Il GLM conferma che i km notturni, il tipo di strada, l’ età del conducente e del veicolo spiegano la possibilità o meno di avere sinistri .
(*) I valori degli indicatori provengono da simulazioni e sono a puro titolo dimostrativo dati reali(*) I valori degli indicatori provengono da simulazioni e sono a puro titolo dimostrativo dati reali
Big & Telematic Data – Esplorazioni SAS VA (*)
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Clienti felici per…
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24Azionisti felici
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Domande ?