L’assurance paramétrique, une nouvelle approche du risque via la donnée

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Le modèle de l'assurance paramétrique, qui consiste à indemniser un sinistre en fonction de la réalisation de conditions prédéterminées, connaît un engouement croissant sur le marché. Quelles sont ses avantages mais aussi ses contraintes ? Qui sont les acteurs en pointe sur le sujet ? mind Fintech réunit dans cet Essentiel tous les éléments nécessaires pour comprendre cette nouvelle approche du risque où l'exploitation de la donnée joue un rôle déterminant.
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Le contexte

Dans un monde traversé par les crises et marqué par la remise en cause des modèles établis, la confiance revêt plus que jamais une importance capitale dans le secteur de l’assurance. Si cette valeur se bâtit avant tout sur le long terme, la technologie peut-elle apporter une solution qui s’affranchit de la complexité des relations entre un assureur et ses assurés ? 

C’est la promesse de l’assurance paramétrique (ou indicielle), dont les produits “ne couvrent pas la perte réelle du sinistre, mais versent plutôt un montant prédéfini basé sur un déclencheur retenu comme le proxy d’une perte réelle”, selon la définition de Willis Towers Watson. Objectif : (ré)aligner les intérêts de l’assuré avec ceux de l’assureur, en rupture avec le modèle traditionnel d’indemnisation.

Un modèle souvent source d’insatisfaction et de défiance dans la mesure où l’assuré victime d’un sinistre est tenté de gonfler ses pertes, tandis que l’assureur s’efforce de tirer vers le bas le coût de gestion des sinistres. À ces intérêts contraires, l’assurance paramétrique veut répondre par la modularité de la chaîne de valeur de l’assurance, une personnalisation de masse, une fragmentation de l’offre d’assurance et une simplification des processus. 

La croissance du volume de données exploitables issues de capteurs avancés, d’objets connectés ou de fournisseurs spécialisés, favorise le développement de l’assurance paramétrique, notamment pour les risques climatiques et agricoles, mais aussi le cyber, les fuites de données ou les dommages réputationnels.

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