Malheureusement, l’assureur a du mal à procéder avec précision à une telle évaluation. Cette analyse demeure aisée pour des produits simples comme ceux concernant le risque automobile. Dans cette branche, l'estimation du coût des risques peut être largement ou entièrement automatisée.
Toutefois, dans certaines branches ou catégories, comme la santé, les risques sont plus complexes à appréhender. Pour résoudre de tels cas, l’aide d'un tiers expert est sollicitée pour combler l'asymétrie d'information, généralement en faveur de l'assuré.
Grâce à leur capacité de collecte et d’analyse des données, les nouvelles technologies peuvent utilement réaliser ce travail d’expertise et réduire l’asymétrie d'information auquel fait face l’assureur. L’identification des risques assurés et leur interprétation est faite grâce à la collecte des données par l’IoT.
Ainsi, les technologies d'analyse offertes par l’association de l’IoT et du Big Data [4] proposent de nouvelles méthodes d'évaluation et de gestion des risques et des sinistres. En résumé, cette finesse dans la sélection du risque a pour origine :
- L’exploitation de données collectées à partir d’objets connectés,
- L’utilisation du Big Data qui enrichit la prise de décision au niveau de la souscription,
- Une mesure précise et sophistiquée des risques, notamment lors des processus de modélisation des risques catastrophes,
- La digitalisation qui rend les données faciles à analyser et permet une offre de produits adaptés.
En utilisant des techniques d’analyse plus variées, les assureurs évaluent donc les besoins de leurs clients de façon précise et les ciblent avec des produits et services adaptés à leurs besoins.
Cette approche a l’avantage de fournir des aides à la souscription tout en réduisant le risque de fraude.
Toutefois, la collecte et l’utilisation des données clients a des limites. Même si une interaction numérique accrue avec les consommateurs facilite la capture, le stockage et la gestion de grandes quantités d'informations, le problème de la violation de la vie privée constitue un frein à l’utilisation débridée du Big Data.
La protection des données des assurés contre le piratage ou l’utilisation frauduleuse s’avère essentielle.