Accompagner la
transformation de
l'Assurance en alliant
Expertise Métier, DATA
ET TECHNOLOGIE

Refonte et industrialisation d’un modèle de comptabilité analytique (frais)

• Définition de la méthodologie de ventilation des frais suivant les axes analytiques souhaités, à des fins réglementaires (destinations comptables et lien avec les hypothèses de projection Solvabilité 2) et de pilotage (produits x garanties, frais fixes vs. Variables) : combinaison d’une logique de cascade analytique et d’une valorisation de processus
• Construction de maquettes Excel permettant de tester et d’affiner le modèle
• Industrialisation de bout en bout dans un outil dédié

PILOTAGE
DE LA PERFORMANCE

• Définition d’indicateurs financiers et construction de reportings contribuant à la mise en place d’un cadre de pilotage multinormes (financier et extra-financier)
• Mise en place du processus prévisionnel multinormes cible (atterrissage, budget, business plan), construction des reporting de suivi / pilotage, conduite du changement, etc.
• Construction d’un processus de pilotage intégré au niveau : collecte des besoins métiers, développement de maquettes tests sur un périmètre pilote, sélection d’un outil cible (EPM - Anaplan / Tagetic) et implémentation

Gouvernance
de la donnée

• Définition de l’approche et de la gouvernance donnée
• Cartographie des données et des acteurs associés
• Définition des processus métiers/Data cibles (en priorité autour de l’outil)
• Préparation du pilote de déploiement de l’outil de la connaissance de la donnée (Collibra, Informatica, Qualitadd - Présents en Assurance)
• Acculturation Data, formation et conduite du changement

Data Quality -
Solvabilité 2
& IFRS 17

• Revue et l’analyse critique du plan de contrôles / processus de contrôles existants (périmètre pilote puis généralisation de l’approche)
• Définition des rôles / responsabilités ainsi qu’une organisation cible relatives à l’animation et au pilotage du dispositif de qualité des données Solvabilité 2 et élargissement au périmètre IFRS17
• Mise à jour, sur un périmètre pilote, du linéage des données, complétée de la généralisation de ce type de démarche

Suivi de la
rentabilité technique
Non-Vie

• Notions de cotisations et de sinistralité
• Indicateurs de pilotage technique (incluant le provisionnement) et principes de tarification
• Analyse des différents reportings internes dans une optique d'appréhension du contenu de manière autonome
• Définition des leviers de pilotage (politique de souscription, tarifaire, de surveillance de portefeuille, de suivi et de maitrise des coûts)

Formation
« Intelligence Artificielle
en Assurance »

• « Acculturation générale » :
• Démystification des problématiques / usages de l’IA en Assurance pour un public non initié
• Différentes typologies d’IA dont l’IA générative, exemples d’utilisation / cas d’usage IA en Assurance
• Enjeux autour de l’utilisation de l’IA en Assurance
• Risques
• Cadre réglementaire : RGPD, AI Act, etc.
• Explicabilité
• « Formation spécifique par Métier, centrée sur l’identification de cas d’usages »
• « Qualification des cas d’usages et partage de démarches / solutions technologiques envisageables »

Réglementation sur la
résilience opérationnelle
numérique - DORA

• Conduite d’un gap analysis vis-à-vis de la réglementation DORA et mise en place des plans de remédiation
• Implémentation ou mise en place des éléments ci-après :

1. Gestion des risques liés aux TIC (Technologie de l’Information et de la Communication)
2. Gestion, classification et notification des incidents liés aux TIC
3. Test en résilience opérationnelle numérique
4. Gestion des risques liés aux prestataires de services TIC

• Définition et mise en place d’une stratégie en résilience numérique