Comment une souscription accélérée peut-elle être plus précise grâce à l’analyse prédictive ?
La demande d’efficacité dans le secteur des assurances n’a jamais été aussi forte. Les clients s’attendent à un service rapide, fondé sur les données, ce qui représente un véritable défi pour les compagnies d’assurance. En réponse, la souscription accélérée est devenue une pratique prisée, améliorant la satisfaction client tout en optimisant l’allocation des ressources. Ce type de souscription permet aux demandeurs d’obtenir une couverture sans examen médical complet ni analyses sanguines.
Cependant, assurer la précision avec des données limitées reste un défi majeur. C’est ici que l’outil d’analyse prédictive de Minitab intervient, offrant une solution robuste et basée sur les données pour améliorer ce processus.
Analyse des profils approuvés à l’aide d’un arbre de régression
L’objectif était d’utiliser Minitab Statistical Software pour mieux comprendre les caractéristiques des demandeurs ayant de fortes chances d’être approuvés pour une souscription accélérée. Nous avons employé l’algorithme CART® (Classification and Regression Trees) dans le module d’analyse prédictive de Minitab. Cet algorithme utilise des règles oui/non pour segmenter les données selon les valeurs des prédicteurs, permettant de :
- Identifier les variables influençant le plus les décisions d’approbation.
- Découvrir les combinaisons de prédicteurs qui impactent le taux d’approbation.
- Visualiser les résultats.
- Créer des règles métiers simples à intégrer en temps réel.
Le modèle CART® a ainsi révélé les principaux prédicteurs influençant les décisions d’approbation (=1) ou de refus (=0) de souscription accélérée.
Le graphique d’importance relative des variables a mis en évidence l’âge, l’IMC, les antécédents médicaux et le sexe comme les principaux facteurs considérés par les compagnies d’assurance dans les décisions d’approbation.
Prédisez et améliorez !
Dans le module Paramètres, il est possible de saisir les valeurs des prédicteurs. La section Prévision affiche ensuite une adéquation (Fit), indiquant la probabilité d’approbation.
Par exemple, un homme marié de 56 ans avec un IMC de 23, un revenu annuel de 120 000, des antécédents de cardiopathie, et une consommation modérée d’alcool à 66,7 % de chances d’être orienté vers la souscription traditionnelle.
Grâce à cette approche, les compagnies d’assurance peuvent optimiser l’allocation des ressources et informer directement les clients de leur éligibilité à la souscription accélérée.
Découvrez les solutions sectorielles disponibles dans le module dédié aux assurances.
Optimisez vos processus avec Minitab
En utilisant le module d’analyse prédictive de Minitab, les compagnies d’assurance peuvent améliorer la précision de leurs processus de souscription accélérée, renforçant ainsi l’efficacité et la satisfaction client.
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Cet article de blog a été rédigé par Jay Jeon, stagiaire chez Minitab en 2024.