Comment améliorer son ratio Sinistres / Primes grâce au Big Data

Le Big Data ouvre d’importantes perspectives à un assureur désireux d’améliorer son ratio sinistres sur primes (S/P). De multiples applications existent déjà, tant pour détecter la fraude qu’améliorer la prise en charge et diminuer les coûts. D’autres solutions verront le jour à court ou moyen terme.
Dans un monde où les GAFA sont devenus omniprésents, Big Data veut souvent dire ciblage des publicités et des offres commerciales. Dans le secteur de l’assurance santé, les applications possibles du Big Data sont loin de se limiter au seul domaine du marketing.
En jouant sur le coût des prestations payées aux assurés, le recours au Big Data permet d’améliorer son ratio sinistres sur primes.
Dans le cadre du tiers-payant, le Big Data permet d’établir un filtre tarifaire, grâce auquel les équipements optiques trop chers se verront refuser l’accord de tiers payant.
Un séjour à l’hôpital moins coûteux grâce au Big Data
Avec le Big Data, les assurés appelés à être hospitalisés vont pouvoir être identifiés grâce à une séquence de soins type. Par exemple, la consultation d’un généraliste, suivie d’examens radiologiques, puis d’un retour chez le médecin traitant avant une consultation en rhumatologie peut être le signe, pour les patients d’un certain âge, d’une hospitalisation prochaine. Les personnes dans ce cas de figure, une fois identifiées grâce au Big Data, vont pouvoir être informées de l’existence de services adaptés à leur situation personnelle. Des informations sur les tarifs pourront avoir une répercussion immédiate sur les prestations payées par l’assureur. Une orientation du patient en fonction du niveau de qualité des soins contribuera à optimiser la prise en charge et les suites d’hospitalisation, donc le coût global pour l’assureur.
Identifier des dépenses indues avec le Big Data
À l’avenir, le recours au Big Data pourra permettre de détecter le cas des assurés dont les dépenses sont prises en charge à tort par l’assureur complémentaire, grâce à des recoupements de données. Les assurés pris en charge à 100 % par le régime obligatoire qui n’ont pas mis à jour leur carte vitale font l’objet de ces travaux. C’est par exemple le cas des femmes enceintes, qui sont prises en charge à 100 % par le régime obligatoire à partir du quatrième mois de maternité, mais dont le ticket modérateur continue d’être remboursé par le régime complémentaire tant que leur carte vitale n’a pas été mise à jour.
Le Big Data va aussi aider à faciliter les recours contre tiers. Si l’assureur complémentaire n’est pas correctement informé, il va rembourser les dépenses d’un assuré occasionnées par un accident, alors que celles-ci doivent être prises en charge par l’assureur de la personne à l’origine de l’accident. Grâce au Big Data, il est possible d’identifier ce type de dossiers, ce qui permet à l’assureur complémentaire d’engager un recours contre tiers et d’améliorer son S/P.
 
Source : Newsletter MGD

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