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Construire un portefeuille d’assurance résilient grâce aux données géospatiales

27 août 2024, 2:00 pm EDT

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Analyse géospatiale pour l'Assurance

Les catastrophes naturelles et les événements catastrophiques étant de plus en plus fréquents, les assureurs et les réassureurs cherchent constamment à renforcer la résilience de leurs portefeuilles. Cette évolution a entraîné une refonte des modèles de risque et une hausse des tarifs, d’où la nécessité pour les assureurs de recalibrer leurs offres et de trouver un équilibre entre la fidélisation des clients et la stabilité financière.

Les assureurs et les institutions financières sont confrontés à un défi de taille : l’absence d’une vision unifiée et holistique des portefeuilles. Les indicateurs clés sont souvent des évaluations de risques déficientes, qu’il s’agisse de risques naturels, de facteurs sociodémographiques ou de problèmes structurels liés aux biens immobiliers.

Les systèmes d’information géographique (SIG) et les sources de données de haute qualité permettent d’accéder à des données précises et exploitables sur l’assurance des biens. Pour parvenir à une résilience durable, les compagnies d’assurance dépendent de plus en plus d’ensembles de données géospatiales détaillées tout au long du cycle de vie de leurs clients. Cependant, l’intégration de tels ensembles de données externes présente son propre lot de défis.

Dans ce webinaire, vous découvrirez

  • Le rôle critique des solutions de données de propriété
  • Les stratégies de sélection et d’analyse comparative des variables clés pour affiner les modèles de risque
  • Les méthodes de déploiement d’une infrastructure géospatiale robuste et résiliente
  • Les techniques d’intégration des données géospatiales dans vos plateformes d’assurance de base

Ce webinaire sera diffusé en anglais. Il sera disponible depuis cette page en version sous-titré en français après sa diffusion en direct. 

Conférenciers

Scott DiGiacinto 

Expert Géospatial, Entreprises

Amaury Charpentier 

Coordinateur de campagnes marketing

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