Blue DME est labellisée Finance Innovation (Big Data / Assurance)

Blue DME a été labellisée pour son projet DATA EXCHANGE ASSURANCE, dans le cadre de l’Appel à Projets Finance Innovation dans la catégorie Big Data Assurance.

La remise de prix a eu lieu le 7 décembre 2016 dernier avec l’événement Fin&Tech Community en présence notamment de Bernard Spitz (Président de la Fédération Française de l’Assurance) et Nicolas Dufourcq (Directeur Général de Bpifrance).

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Présentation du projet

Le projet Data Exchange Assurance a fait l’objet de plus d’un an de R&D et a sollicité des profils data scientists, ingénieurs data, spécialistes de la valorisation de la donnée et compétences produit et métier assurance. L’objectif principal est de répondre au besoin des spécialistes de la donnée (analystes, les statisticiens et les data scientists) au sein des entreprises du secteur Assurance :

Simplifier la recherche et la sélection de données multi-sources (big) data : données internes partagées, données open data et données externes achetées.

Ces experts sont aujourd’hui divisés au sein d’équipes différentes (connaissance client, risque, fraude, actuariat, santé, système d’information géographique et parfois dans des entités juridiques différentes), n’ont pas le même niveau de connaissance sur les jeux de données disponibles en interne (données de parcours client web, données métiers, etc.) et disponibles en externe (portails open data, données payantes de partenaires, etc.).

Ils doivent pourtant proposer aux acteurs métier des modèles de datascience de plus en plus sophistiqués et continuent à passer ~80% de leur temps dans les premières phases de collecte et préparation de données (soit seulement 20% dans les étapes de mining, de définition des algorithmes et d’apprentissage, qui ont pourtant plus de valeur ajoutée), ralentissant la mise à disposition des modèles développées dans les application métiers orientées données.

Blue DME a ainsi développé une plateforme s’intégrant parfaitement dans les nouvelles solutions déployées par les Chief Data Officers dans l’Assurance : data lakes et data labs. Le logiciel complète ainsi les solutions de data labs pour construire un véritable laboratoire prêt à l’emploi pour l’analyse prédictive de données des data lakes.

Les fonctionnalités innovantes que retrouvent les utilisateurs finaux actuellement sont notamment : la recherche de données externes, un service intelligent de recherche de données améliorant un score existant, ou encore un service intelligent de recherche de variables prédictives.

A la différence des outils permettant de cataloguer simplement les jeux de données internes d’une entreprise, le but est ici d’enrichir des données et des modèles de scores à partir de milliers de sources de données de manière automatique.

Le produit intègre bien sûr des fonctionnalités de collaboration pour permettre une capitalisation de l’expérience lors de l’utilisation de jeux de données, des fonctionnalités de recommandations de jeux de données, et permet de développer les notions de valorisation interne (contribution d’un jeu de données au business) et de valorisation externe (monétisation financière de la donnée).

Les technologies big data utilisées sont à l’état de l’art (Hadoop / Spark / HDFS / Yarn / Elastic Search) et des algorithmes de machine learning sont utilisés dans le produit pour permettre la sélection automatique de données.

Les bénéfices concrets pour les entreprises sont les suivants :

  • Efficacité opérationnelle : réduction de la durée de collecte et préparation de données pour les (citizen) data scientists pour passer plus de temps sur des actions à forte valeur ajoutée ;
  • Impact direct sur le business : amélioration des modèles de scoring ou de pricing, grâce à de nouveaux jeux de données.

Data Exchange se déploie actuellement en interne chez un client utilisateur (déploiement on-premise).

Pour plus d’informations sur le produit développé et sur la façon dont Blue DME peut vous aider, n’hésitez pas à nous contacter.