Le dérèglement climatique représente un immense défi pour le secteur de l'assurance, vivant maintenant au rythme de catastrophes naturelles de grande ampleur qui lui coûtent des milliards chaque année. À défaut d'éliminer le problème, la jeune pousse Zesty.ai veut au moins aider à mieux estimer leurs risques dans le domaine de l'habitation.
Les gigantesques incendies qui ont récemment ravagé la Californie ont coûté aux compagnies de l'ordre de 16 milliards de dollars en 2017 et 18 milliards de dollars en 2018. Or il leur reste très difficile de modéliser précisément la sensibilité de chacune des propriétés qu'elles assurent à ce type d'événement. Pour ce faire, elles n'ont à leur disposition que des données statistiques à maille grossière, des déclarations de leurs clients plus ou moins fiables (voire frauduleuses)… et des hypothèses subjectives.
Le groupe britannique Aon entame donc une collaboration avec Zesty.ai afin de mettre un terme à cette situation qui devient périlleuse pour son équilibre financier. Avec la solution de la startup, elle va capturer – sans avoir à organiser de coûteuses campagnes d'inspection – des informations détaillées (et, le cas échéant, régulièrement actualisées) sur les résidences assurées et pouvoir ainsi mieux déterminer son exposition aux risques naturels (les incendies et, éventuellement, les inondations, les séismes…).
Derrière sa promesse, Zesty.ai déploie ses capacités d'intelligence artificielle sur des relevés photographiques du territoire (imagerie satellite et surveillance aérienne par avion ou par drone…). Elle parvient de la sorte à identifier les caractéristiques importantes pour une mesure de la susceptibilité aux incendies : matériaux de construction, proximité de végétation, présence d'une piscine, d'un bâtiment annexe… À cela, elle ajoute encore des données d'environnement, telles que les conditions météorologiques. Tout ces facteurs combinés permettent de calculer un score d'exposition relativement objectif.
Les gigantesques incendies qui ont récemment ravagé la Californie ont coûté aux compagnies de l'ordre de 16 milliards de dollars en 2017 et 18 milliards de dollars en 2018. Or il leur reste très difficile de modéliser précisément la sensibilité de chacune des propriétés qu'elles assurent à ce type d'événement. Pour ce faire, elles n'ont à leur disposition que des données statistiques à maille grossière, des déclarations de leurs clients plus ou moins fiables (voire frauduleuses)… et des hypothèses subjectives.
Le groupe britannique Aon entame donc une collaboration avec Zesty.ai afin de mettre un terme à cette situation qui devient périlleuse pour son équilibre financier. Avec la solution de la startup, elle va capturer – sans avoir à organiser de coûteuses campagnes d'inspection – des informations détaillées (et, le cas échéant, régulièrement actualisées) sur les résidences assurées et pouvoir ainsi mieux déterminer son exposition aux risques naturels (les incendies et, éventuellement, les inondations, les séismes…).
Derrière sa promesse, Zesty.ai déploie ses capacités d'intelligence artificielle sur des relevés photographiques du territoire (imagerie satellite et surveillance aérienne par avion ou par drone…). Elle parvient de la sorte à identifier les caractéristiques importantes pour une mesure de la susceptibilité aux incendies : matériaux de construction, proximité de végétation, présence d'une piscine, d'un bâtiment annexe… À cela, elle ajoute encore des données d'environnement, telles que les conditions météorologiques. Tout ces facteurs combinés permettent de calculer un score d'exposition relativement objectif.
Le premier bénéfice de l'approche proposée par Zesty.ai est évidemment de procurer aux assureurs un instrument avec lequel il vont pouvoir compléter leurs modèles actuariels et limiter les incertitudes liées à des données de mauvaise qualité. Les possibilités vont de la faculté d'établir des devis équitables – parfaitement ajustés aux risques encourus – aux opportunités de réviser la qualité d'un portefeuille de contrats, en passant par l'accélération des processus de souscription et de gestion des sinistres.
Les assurés ne sont pas en reste dans l'équation de valeur. En effet, ils vont pouvoir profiter d'une expérience client largement améliorée dans toutes leurs relations avec leur compagnie : traitements plus rapides, réduction du volume d'information et de documents à fournir… Plus important, peut-être, le recours à des données d'observation directe rend quasiment incontestables les estimations de dommages, ce qui peut significativement limiter les frustrations dues aux approximations dans les déclarations « manuelles ».
Parce que les spécificités d'une maison ou d'un immeuble et de son environnement ont un impact considérable sur son comportement face aux catastrophes naturelles et parce que ces dernières vont inexorablement devenir de plus en plus fréquentes dans les années qui viennent, les compagnies ont un besoin croissant de comprendre et maîtriser les risques auxquels sont exposées les propriétés qu'elles couvrent. Dans une certaine mesure, il en va de la viabilité à long terme du modèle même de l'assurance…
Les assurés ne sont pas en reste dans l'équation de valeur. En effet, ils vont pouvoir profiter d'une expérience client largement améliorée dans toutes leurs relations avec leur compagnie : traitements plus rapides, réduction du volume d'information et de documents à fournir… Plus important, peut-être, le recours à des données d'observation directe rend quasiment incontestables les estimations de dommages, ce qui peut significativement limiter les frustrations dues aux approximations dans les déclarations « manuelles ».
Parce que les spécificités d'une maison ou d'un immeuble et de son environnement ont un impact considérable sur son comportement face aux catastrophes naturelles et parce que ces dernières vont inexorablement devenir de plus en plus fréquentes dans les années qui viennent, les compagnies ont un besoin croissant de comprendre et maîtriser les risques auxquels sont exposées les propriétés qu'elles couvrent. Dans une certaine mesure, il en va de la viabilité à long terme du modèle même de l'assurance…
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