Bienvenue dans la deuxième et dernière partie de notre série d’articles dédiée à l’InsurTech. Dans un premier article, nous avions abordé l’impact de l’Intelligence Artificielle (IA) et de l’Internet des Objets (IoT) dans le secteur de l’assurance. Aujourd’hui, nous allons passer en revue les avantages et les risques de la Blockchain, du Big Data et de la Cybersécurité.
Définition et concept de la Blockchain
Blockchain est une technologie de registre distribué qui permet de stocker des données de manière sécurisée, transparente et immuable. Elle fonctionne comme une chaîne de blocs, où chaque bloc contient un ensemble de transactions validées et est lié au bloc précédent par une empreinte cryptographique (hachage). Cette structure décentralisée empêche la modification rétroactive des données sans l’accord du réseau entier, assurant ainsi l’intégrité et la fiabilité des informations.
Applications de la Blockchain dans l’assurance
Gestion des réclamations : Les contrats intelligents (smart contracts) peuvent automatiser le processus de réclamation, réduisant ainsi les délais et les coûts administratifs. Lorsqu’une condition prédéfinie est remplie, le contrat intelligent exécute automatiquement le paiement.
Vérification de l’identité : La blockchain peut sécuriser et simplifier le processus de vérification de l’identité, réduisant les fraudes et les erreurs.
Souscription et tarification : L’accès à des données fiables et immuables via la blockchain permet une évaluation plus précise des risques et une tarification plus juste.
Réassurance : La blockchain permet de partager en temps réel des informations sur les risques entre les assureurs et les réassureurs, améliorant ainsi la transparence et l’efficacité des transactions de réassurance.
Prévention des fraudes : Chaque transaction est enregistrée de manière immuable (traçabilité), ce qui rend plus complexe la manipulation des données et la fraude.
Avantages de la Blockchain dans l’assurance
Sécurité : Les transactions sont cryptographiquement sécurisées, rendant difficile l’altération des données.
Transparence : Toutes les parties prenantes ont accès aux mêmes informations, augmentant la transparence des transactions et des processus.
Efficacité : Les processus manuels peuvent être automatisés via des contrats intelligents, réduisant les coûts et le temps de traitement.
Réduction des fraudes : La nature immuable de la blockchain rend la falsification des données extrêmement difficile, réduisant ainsi les possibilités de fraude.
Auditabilité : Toutes les transactions sont enregistrées de manière permanente, facilitant les audits et la conformité réglementaire.
Défis et limitations de la Blockchain dans l’assurance
Scalabilité : Les blockchains actuelles peuvent rencontrer des problèmes de scalabilité, rendant difficile le traitement d’un grand nombre de transactions à grande vitesse (définition scalabilité : se dit d’un système d’information, ou de l’un de ses composants, apte à s’adapter d’un point de vue dimensionnel. La scalabilité peut concerner un flux, un volume, un espace-temps…)
Interopérabilité : Il existe plusieurs plateformes de blockchain, et l’interopérabilité entre ces différentes plateformes reste un défi.
Réglementation : Les cadres réglementaires autour de la blockchain sont encore en développement, ce qui peut créer de l’incertitude pour les entreprises.
Coût : Le coût de mise en place et de maintenance des infrastructures blockchain peut être élevé, en particulier pour les petites et moyennes entreprises.
Complexité technologique : La compréhension et la mise en œuvre de la technologie blockchain nécessitent une expertise spécialisée, ce qui peut représenter une barrière à l’adoption.
Confidentialité : Bien que les données soient sécurisées, la transparence inhérente de la blockchain peut poser des problèmes de confidentialité pour les utilisateurs qui ne souhaitent pas que leurs informations soient accessibles à tous les participants du réseau.
Big Data et Analytique Avancée : Définition et Concept
Big Data désigne les ensembles de données volumineux et complexes qui ne peuvent pas être traités efficacement avec les méthodes traditionnelles de gestion des données. Ces données proviennent de diverses sources telles que les réseaux sociaux, les capteurs, les transactions financières, et les interactions numériques. Les caractéristiques principales du Big Data sont souvent résumées par les « 3V » : Volume, Vitesse, et Variété.
Analytique Avancée fait référence à l’ensemble des techniques et technologies utilisées pour analyser de grandes quantités de données et en extraire des insights (définition = l’insight correspond à une information, une tendance ou une recommandation) pertinents. Cela inclut des méthodes telles que l’apprentissage automatique (machine learning), l’analyse prédictive, l’analyse prescriptive, et l’analyse descriptive. Ces techniques permettent de découvrir des tendances cachées, de prévoir des événements futurs, et de recommander des actions optimales.
Applications du Big Data et de l’Analytique Avancée dans l’Assurance
Évaluation des risques et tarification : L’utilisation de modèles prédictifs pour évaluer plus précisément les risques en fonction de données historiques et comportementales, permet une tarification plus précise et personnalisée des polices d’assurance.
Amélioration de l’expérience client : L’analyse des données clients pour offrir des services et des recommandations personnalisées, augmente ainsi la satisfaction et la fidélité des clients.
Optimisation des processus de réclamation : L’utilisation de l’analyse avancée pour automatiser et accélérer le traitement des réclamations, réduit les coûts opérationnels et améliore l’efficacité.
Marketing ciblé : Les assureurs peuvent utiliser le Big Data pour segmenter les clients en fonction de divers critères et cibler des campagnes marketing plus efficacement.
Gestion de la santé et des sinistres : L’utilisation des données en temps réel pour surveiller la santé des assurés ou les risques de sinistre, permet une intervention préventive.
Avantages du Big Data et de l’Analytique Avancée
Décision éclairée : Les insights dérivés des analyses avancées permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur des données précises et pertinentes.
Compétitivité accrue : Les entreprises peuvent gagner un avantage concurrentiel en exploitant des insights uniques et en innovant sur la base de données approfondies.
Réduction des risques : L’analyse prédictive permet d’identifier et de gérer les risques de manière proactive, réduisant les pertes potentielles.
Amélioration de la satisfaction client : Les services personnalisés et la rapidité de traitement améliorent l’expérience globale du client.
Défis et Limites du Big Data et de l’Analytique Avancée
Gestion des données : Les données doivent être précises, complètes et actualisées pour garantir des analyses fiables. L’intégration des données provenant de sources diverses et disparates peut être complexe.
Confidentialité et sécurité : La collecte et l’analyse de grandes quantités de données personnelles soulèvent des préoccupations en matière de confidentialité et de sécurité des données.
Compétences techniques et complexité des algorithmes : La mise en œuvre de solutions d’analytique avancée nécessite des compétences techniques spécialisées, ce qui peut représenter une barrière pour certaines entreprises. Les modèles d’apprentissage automatique et d’analytique avancée peuvent être complexes à développer, à interpréter et à déployer.
Coût : Les investissements initiaux en infrastructure, logiciels et formation peuvent être élevés.
Conformité réglementaire : Les entreprises doivent se conformer à diverses réglementations sur la protection des données, ce qui peut compliquer la gestion des données et les analyses.
Cybersécurité : Définition et Concept
La cybersécurité fait référence à la protection des systèmes informatiques, des réseaux, des données et des programmes contre les attaques, les dommages ou l’accès non autorisé. Elle englobe un ensemble de technologies, de processus et de pratiques conçues pour protéger les informations numériques et les infrastructures critiques.
Composantes Clés de la Cybersécurité
Sécurité des réseaux : protéger les réseaux informatiques contre les intrusions, les attaques de déni de service (= DDoS : rendre inaccessible un serveur afin de provoquer une panne ou une forte dégradation du service) et autres menaces.
Sécurité des applications : garantir que les logiciels et les applications ne présentent pas de vulnérabilités qui pourraient être exploitées par des cybercriminels.
Sécurité des données : protéger les données contre l’accès non autorisé, la modification ou la destruction.
Gestion des identités et des accès : contrôler et gérer l’accès aux ressources informatiques pour s’assurer que seuls les utilisateurs autorisés peuvent accéder à des informations sensibles.
Sécurité des terminaux : protéger les appareils individuels tels que les ordinateurs, les smartphones et les tablettes contre les menaces.
Formation et sensibilisation : former les employés et les utilisateurs sur les bonnes pratiques en matière de cybersécurité et les sensibiliser aux menaces potentielles. A noter que former ses employés à la cybersécurité fait partie d’une obligation réglementaire (article 20 de la directive NIS 2) (1).
Applications de la Cybersécurité dans l’Assurance
Les assureurs gèrent des volumes importants de données sensibles (personnelles et financières) : la cybersécurité est essentielle pour protéger ces informations contre les violations de données.
Les mesures de cybersécurité aident à détecter et à prévenir les activités frauduleuses en ligne, protégeant ainsi les entreprises et les clients.
Le respect des réglementations sur la protection des données, telles que le RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) en Europe, qui imposent des normes strictes de cybersécurité, est primordial dans le monde de l’assurance.
Certaines entreprises développent et gèrent des polices d’assurance spécifiques pour couvrir les pertes résultant d’incidents de cybersécurité, tels que les violations de données, les attaques de ransomwares (ce sont des logiciels malveillants qui bloquent l’accès à un ordinateur ou à des fichiers en les chiffrant et qui réclament à la victime le paiement d’une rançon pour en obtenir de nouveau l’accès), etc.
Avantages de la Cybersécurité
Protection des informations : la cybersécurité permet d’assurer la confidentialité, l’intégrité et la disponibilité des informations sensibles.
Réduction des risques : la cybersécurité permet de minimiser le risque de cyberattaques et les impacts financiers, opérationnels et de réputation associée.
Confiance accrue : la cybersécurité permet de renforcer la confiance des clients, des partenaires et des régulateurs grâce à des pratiques de sécurité robustes.
Conformité réglementaire : la cybersécurité permet de maintenir la conformité avec les lois et réglementations sur la protection des données et d’éviter les sanctions.
Amélioration de la résilience : développer la capacité à détecter, répondre et se remettre rapidement des incidents de cybersécurité.
Défis et Limites de la Cybersécurité
Les cyber-menaces évoluent rapidement, rendant difficile le maintien de défenses efficaces. La diversité et la complexité des environnements informatiques modernes rendent la gestion de la cybersécurité complexe.
Il existe une demande croissante pour des professionnels qualifiés en cybersécurité, mais l’offre est limitée, mais les solutions peuvent être coûteuses à mettre en œuvre et à maintenir. Détecter et répondre aux incidents en temps réel nécessite des processus bien définis et des outils sophistiqués. Les entreprises doivent tenir compte des vulnérabilités de leurs infrastructures informatiques, par exemple avec la mise en place de Plan de Continuité Informatique (PCI), une sous-partie du plan de continuité d’activité (PCA). La détection de failles de sécurité potentielles est nécessaire afin de protéger les données d’une éventuelle cyberattaque.
Malgré des défenses techniques robustes, les attaques de phishing et d’ingénierie sociale exploitent la faiblesse humaine et restent difficiles à prévenir.
Conclusion
Les nouvelles technologies (ou InsurTechs) représentent une réelle opportunité dans le monde de l’assurance. Toutefois, naviguer dans un paysage réglementaire complexe et en constante évolution peut être un réel défi.
Protéger les données sensibles contre les cyber-menaces de plus en plus présentes et respecter les lois sur la protection des données est crucial. En janvier 2024, une cyberattaque d’ampleur exceptionnelle chez Viamédis a engendré le vol de données de plus de 33 millions d’assurés en France, soit un Français sur deux. Les données concernées sont l’état civil, le numéro de Sécurité Sociale et les informations sur la mutuelle. L’attaque a eu lieu via l’usurpation d’identifiants et de mots de passe de professionnels de santé.
Intégrer de nouvelles technologies avec des systèmes existants peut être complexe et coûteux. De plus, les compagnies d’assurance traditionnelles peuvent être résistantes au changement et à l’adoption de nouvelles technologies. Un accompagnement au changement est indispensable.
Le développement et la mise en œuvre de solutions InsurTech nécessitent des compétences spécialisées qui peuvent être rares et coûteuses (2):
- Les professionnels de l’InsurTech doivent avoir des compétences en matière de données et d’analyse pour créer des produits et services personnalisés, à optimiser l’évaluation des risques et améliorer l’expérience client.
- Des compétences en matière de blockchain et de contrats intelligents peuvent être un vrai plus pour comprendre et exploiter ces technologies dans le secteur de l’assurance.
- Ces professionnels peuvent s’aider de l’orientation client et du design thinking pour créer de la valeur pour leurs clients et se différencier en favorisant une culture d’innovation et de collaboration au sein des entreprises dans lesquelles ils sont missionnés.
- Une forte sensibilisation à l’éthique et à la réglementation est primordiale.
- Enfin, s’adapter et se former tout au long de sa carrière est indispensable, tout comme l’ouverture d’esprit, la curiosité et l’envie de relever régulièrement de nouveaux défis.
- https://cyber.gouv.fr/la-directive-nis-2 : Directive NIS 2
- https://www.youtube.com/watch?v=GeYs3k5Y-Rg : Interview Thinkerview de Cédric Villani et Justine Cassel : “IA : notre futur assistant ou nouveau maître ?