Cas client Courtage en assurance

Transformation digitale & data d'un courtier en assurance

Etude de cas : digitalisation des opérations d'un cabinet de courtage indépendant.
chocolatier
L'équipe sur le projet
emmanuel ladoux
Emmanuel Ladoux
Fondateur & CEO
andrey ilin
Andrey Ilin
Chief Data Officer & CTO
Paul-Arthur Oddon
COO
Consultant Data Solstice Lab Julien Vermersch
Julien Vermersch
Consultant Data

La démarche de transformation digitale & data de notre client

Un besoin initial de reporting en Power BI

De nombreuses entreprises nous sollicitent pour développer des rapports Power BI, comme vous avez déjà pu le constater dans notre Cas Client Immobilier. A la recherche d’outils robustes de visualisation de données, essentiels au pilotage de leur activité, et souvent limités par Excel, nos clients se tournent à juste titre vers ce logiciel Microsoft.

C’est à nouveau le cas pour un courtier en assurance indépendant qui nous a sollicité pour un besoin précis, la mise en place d’un rapport Power BI. Ce courtier a besoin d’un tel rapport pour :

  • Visualiser rapidement les KPI principaux nécessaires pour piloter quotidiennement son activité.
  • Rassembler en un même logiciel les différentes sources de données dont il dispose, qui proviennent en majorité d’APIs des assureurs avec lesquels il travaille, et les harmoniser.
  • Automatiser l'extraction de données provenant de différentes sources, afin de ne plus avoir à faire ces opérations manuelles de manipulation de fichiers Excel.

Un besoin plus large : digitaliser et automatiser des process métiers clés

Notre première étape a consisté en des entretiens approfondis avec le client pour comprendre et affiner ses besoins en matière d'outillage. Cette phase de planification revêt une importance capitale, conditionnant le succès ultérieur du projet. En investissant du temps au début du projet, nous évitons ainsi des écueils futurs, tels que des solutions à court terme devenant obsolètes après quelques mois, nécessitant des efforts techniques ultérieurs considérables pour répondre aux besoins apparus entre-temps.

Il est impératif d'anticiper les évolutions potentielles en comprenant les perspectives du client à court, moyen et long terme. Illustrant l'importance de cette étape, derrière la simple demande initiale d'un rapport Power BI se cachait en réalité un besoin beaucoup plus vaste. Dans la perspective de sa croissance future, le client requérait une architecture technique complète pour optimiser le traitement de ses données. Connecter simplement Power BI aux APIs des assureurs aurait été fonctionnel mais rapidement obsolète compte tenu des ambitions de croissance du client.

Cette évolution rapide des besoins a demandé une approche agile de notre part, et de nous adapter rapidement. Un premier sprint d'un mois a permis d'appréhender les données, d'établir une feuille de route et de livrer une première version fonctionnelle du rapport Power BI à partir d'un jeu initial de données. Le périmètre du projet a par la suite été élargi, pour approfondir les développements techniques, et mettre en place des outils répondant à des besoins métiers appréhendés au fil des échanges avec le client.

La solution mise en place chez notre client

L'architecture conçue et mise en place chez notre client est schématisée ci-dessous.

Celle-ci répond à plusieurs objectifs :

  • (1) Récupérer auprès des assureurs, sans délai, les données relatives aux contrats distribués par le courtier,
  • (2) Standardiser ces données pour pouvoir les stocker dans une base de données centrale unique,
  • (3) Mettre à disposition des courtiers des outils métier simples, en support de leur travail quotidien.

(1) Une architecture connectée aux systèmes des assureurs

La solution développée est directement alimentée en données par les systèmes des assureurs - en l'occurrence, Allianz Trade (ex-Euler Hermès), Atradius, et Coface.

Pour mettre en place ces flux de données automatiques, nous avons contacté les assureurs, qui ont donné accès à leurs bases de données via des API (des connecteurs standards).

Un des assureurs ne disposant pas d'API, nous devons télécharger manuellement les données depuis un simple site web de l'assureur.

La solution permet ainsi de télécharger l'historique des clients, des contrats, des sinistres, des demandes d'indemnisation, etc., de façon désormais automatique.

(2) Un data warehouse pour les données standardisées des assureurs

Une fois récupérées des assureurs, les données sont transformées de telle manière à être mises en cohérence d'un assureur à l'autre. Ces séries de transformations sont automatisées via l'outil Microsoft Azure Functions. Ces opérations de standardisation des données comptent parmi les tâches les plus critiques du projet. Elles nécessitent en effet une parfaite compréhension de la signification des données, et une grande proximité entre les développeurs et les équipes du courtier, pour pouvoir "mapper" pertinemment les données entre elles.

Une fois les données standardisées, celles-ci sont "déversées" et stockées dans un entrepôt de données. Pour ce data warehouse, la solution s'appuie sur AirTable.

(3) Des outils métier pour le travail des courtiers au quotidien

3 outils ont été mis en place pour les équipes de courtage :

  • #1 | Une interface AirTable, dans laquelle les courtiers saisissent (et stockent) les informations contractuelles (polices d'assurance) et leurs caractéristiques, ainsi que les informations clients et prospects (CRM). Découvrez un autre cas pratique d’utilisation de ce logiciel dans notre article Développement d'une application No-Code avec Airtable (cas pratique).
  • #2 | Un outil Power BI, dans lequel les courtiers peuvent consulter l'état des contrats en cours, et une synthèse du portefeuille. Ces rapports servent aussi de support de discussions commerciales, avec les clients comme avec les prospects.
  • #3 | Enfin, les courtiers ont la liberté d'utiliser Excel pour réaliser toute analyse ad hoc (simulations, etc.) L'outil Excel a l'avantage d'être connecté au modèle de données de Power BI, permettant ainsi de réaliser des analyses très rapides sous forme de tableaux croisés dynamiques, sans avoir à "reconstruire" quoi que ce soit dans Excel.

En synthèse : une architecture "légère", conçue pour durer dans le temps

Le client dispose désormais d’un outil puissant de gestion de ses opérations, déployé selon un calendrier rapide.

La solution est conçue pour faciliter la prise en compte des événements futurs : nouveaux clients, nouveaux assureurs partenaires, nouvelles sources de données de natures différentes de celles déjà existantes, etc.

Quel budget ? Quel calendrier ?

A titre indicatif, un tel projet peut être livré pour un budget compris entre 35k€ et 70k€ HT, sur une durée de 3 à 6 mois.

L'essentiel du budget intervient à la mise en place de la solution. Le budget final dépend bien entendu de la complexité des travaux nécessaires, des spécificités des clients, et des compétences en interne de nos clients.

Des frais récurrents viennent compléter le budget, et sont constitués :

  • des frais de licence des éditeurs (Power BI, AirTable...), proportionnels au nombre d'utilisateurs - représentant à peine 1000€ HT par an dans le cas de notre client,
  • des frais des services cloud (Microsoft Azure), proportionnels à la quantité de données stockées, et des traitements de données - représentant seulement quelques centaines d'€ HT par an compte tenu des faibles volumes de données traitées.

Un tel budget rend ce type de solutions parfaitement abordable pour des PME, pour lesquelles :

  • le montant absolu est faible, ramenés aux gains de productivité ;
  • les coûts de développement peuvent être passés au bilan (Capex) et amortis sur 3 ans ;
  • de tels solutions "légères" peuvent être parfaitement compétitives face à des projets de déploiements d'ERP, dont ils couvrent fonctionnellement une partie.