Dans le marché très compétitif de l’assurance biens et responsabilité civile (P&C) d’aujourd’hui, de nombreux assureurs ont du mal à souscrire des polices avec un haut degré d’assurance qu’ils fixent des tarifs de manière précise. Que vous écriviez des polices pour les automobiles, les biens personnels ou commerciaux, les assureurs constateront que l’utilisation d’une géocodification de haute précision et de données géospatiales actuelles améliorera les modèles de risque. En utilisant des données géospatiales de précision, les assureurs P&C peuvent augmenter le niveau de granularité et de précision de la modélisation, au-delà des techniques traditionnelles qui se sont souvent limitées à de grandes zones postales ou démographiques. Cependant, il existe une myriade de jeux de données disponibles pour les emplacements de propriétés et les attributs tels que les empreintes de bâtiments, l’âge du bâtiment, les données de risque d’inondation et de terrain haute définition de nouvelle génération au format raster, les profils de circulation, et bien d’autres.
Cependant, exploiter ces multiples sources de données implique généralement de travailler avec des téraoctets de données géospatiales vectorielles et raster, ce qui nécessite des outils spécialisés en sciences des données, en ingénierie des données ou en analyse qui peuvent offrir une évolutivité. Se tourner vers des technologies de données natives du cloud ou de cloud big data sera nécessaire, mais les scientifiques des données peuvent encore avoir des difficultés avec l’intégration et l’analyse des données géospatiales.
Nous vous invitons à ce webinaire où vous en apprendrez davantage sur :
- Les données géospatiales qui peuvent être utilisées pour créer des modèles automobiles et immobiliers de haute précision.
- La technologie logicielle géospatiale qui peut être utilisée pour intégrer les données et créer des modèles de haute précision.
- L’utilisation de data warehouses cloud, tels que Databricks, pour le traitement évolutif des modèles de données.
- Comment opérationnaliser les modèles de risque à haute résolution.
