Sofiane Gomri a rejoint Shift Technology il y a un an et demi pour prendre en charge le rôle d’Expert Métier en Souscription, suite au développement d’une nouvelle solution dédiée à cette problématique, baptisée Shift Underwriting Risk Decisions. Auparavant, Sofiane a occupé plusieurs postes pour des compagnies d'assurance françaises, et notamment pour AXA, au sein de laquelle il a forgé son expérience en tant que souscripteur et acquis des compétences solides en matière de gestion de portefeuilles automobiles. C’est également durant les dix-huit années passées à travailler pour le leader de l’assurance qu’il a appris à diriger des projets internationaux, de la gestion du déploiement de contrats à la mise en place opérationnelle et au suivi des performances financières de schémas d'assurance complexes. Entretien.
Shift : Dans quel contexte as-tu rejoint Shift Technology au début de l’année 2022 ?
Sofiane Gomri : L’émergence des nouvelles technologies au cours de ces dernières années à ouvert de plus en plus de possibilités, dans le monde de l’assurance comme ailleurs – ce qui n’est pas près de s’arrêter. Ayant travaillé en tant que souscripteur pendant une longue période, je me suis mis à rêver de passer de l’autre côté du miroir, et de rejoindre une entreprise technologique dont la vocation était d’aider le secteur à se transformer pour perdurer – et même performer – dans « le nouveau monde ». Quand l’occasion s’est présentée de rallier les équipes de Shift, je n’ai pas hésité longtemps. Dans l’assurance, tout le monde connait l’histoire de cette entreprise, mais surtout son efficacité prouvée auprès des leaders du secteur, partout dans le monde, ainsi que sa force de frappe en matière de data science, de modélisation, et ses connaissances techniques des sujets assurantiels.
A ce moment-là, Shift venait de développer sa solution Underwriting Risk Decisions, et cherchait quelqu’un pour s'assurer que ses fonctionnalités répondaient au mieux aux besoins du métier, mais aussi et surtout, qu’elles continueraient à le faire, évolueraient dans la bonne direction pour aider les assureurs et souscripteurs dans leurs tâches quotidiennes.
Shift : Quel était l’objectif de Shift en concevant cette solution ?
Sofiane Gomri : Shift Underwriting Risk Decisions permet de détecter les fausses déclarations au moment de la souscription, en vue de limiter les risques de fraude par la suite. La solution est focalisée sur deux axes. Dans un premier temps, elle puise au sein de toutes les données à sa disposition – c’est-à-dire à la disposition des assureurs – pour tenter de qualifier, ou mesurer le risque au moment de la signature du contrat. Ensuite, en fonction de l'historique qu’elle possède grâce à l’analyse de plusieurs milliards de polices et de sinistres, la solution aide les assureurs à mieux détecter les fraudes en s’appuyant sur les schémas détectés précédemment (vol d'identité, piratage...) Des scénarios sont développés avec l’aide de l’intelligence artificielle, dans le but de réduire au maximum le nombre de personnes malveillantes entrant dans le portefeuille des assureurs, et avec l’intention d’exploiter les failles du système et de mettre en œuvre leur volonté de frauder.
Shift : Deux ans après la sortie de cette solution, où en est le marché de la détection de la fraude à la souscription ?
Sofiane Gomri : Le marché français est encore récent, par rapport à d’autres pays comme les Etats-Unis ou, plus proche de chez nous, le Royaume-Uni et même l’Espagne ou la Belgique. Il y a des opportunités à saisir pour les assureurs qui souhaitent se démarquer sur ce plan-là. Du reste, ce n’est pas forcément une surprise : notre expérience nous a montré chez Shift que les acteurs de l’assurance ont, de manière générale, tendance à sous-estimer les risques à la souscription dans un premier temps. La plupart pensent connaître l’ensemble de ces risques et parvenir à les maîtriser avec leurs outils existants, mais dans les faits, les équipes dédiées sont souvent sous-staffées, et pas nécessairement outillées en conséquence – en termes d'IA et de big data notamment, qui permettent d’enrichir l'analyse et de faciliter la prise décision. Être conscient que le risque existe est une chose, avoir conscience de son ampleur en est une autre. Ceci étant, il s’agit probablement d’une réalité amenée à évoluer rapidement. Plusieurs produits de Shift ont suivi cette même courbe d’évolution avant de convaincre le marché de leur utilité, y compris Shift Claims Fraud Detection qui représente la plus grande part de notre chiffre d’affaires.
Shift : Comment le flux de technologies émergentes auquel tu te référais tout à l’heure risque-t-il d’influer sur cette évolution ?
Sofiane Gomri : Tout d’abord, la digitalisation de notre société est une porte ouverte à toutes les dérives. De plus en plus de clients se tournent vers les options numériques à leur disposition, il y donc de plus en plus de souscription en ligne, d’automatisation du process, et une certaine baisse de vigilance de la part des assureurs. Shift peut intervenir et redonner de la confiance au long de ce parcours, en limitant les risques. Ensuite, qui dit digitalisation dit également documents gérés de manière digitale, avec un contrôle nécessairement moins évident à effectuer. Là aussi, Shift permet d’automatiser ce contrôle afin de faciliter l’ensemble du processus. Notre solution est d’ores et déjà utilisée par des assureurs de premier plan, tels que First Central ou Markerstudy au pays de Sa Majesté, pour ne citer que ceux-là. Elle leur permet d'obtenir une tranquillité d'esprit précieuse, et les aide à détecter les suspicions de fraudes, tout en s'appuyant sur les données externes pour qualifier le risque.
Le second point qui me vient à l’esprit est l’utilisation de l'intelligence artificielle, le buzzword du moment. Le big data, le machine learning, les algorithmes… ce ne sont plus seulement des mots à la mode : ces technologies sont désormais assez matures pour contribuer concrètement à la gestion de portefeuilles d’assurés. Nos solutions y ont recours pour aider à l’analyse du portefeuille (ce qu’on nomme l’analyse descriptive), pour prédire les nouvelles tendances, les nouveaux risques, les nouveaux comportements liés à l’évolution de la société (c’est l’analyse prédictive – lorsque, par exemple, un assuré utilise son véhicule en tant que chauffeur de VTC, la fréquence d’utilisation et l’usure ne seront pas les mêmes que pour une utilisation en bon père de famille), et enfin, pour suggérer les actions les plus pertinentes à mettre en place pour s’adapter – et donc, gérer au mieux son portefeuille (on appelle ce troisième volet la modélisation prescriptive).
Ces tendances vont certainement amener les assureurs à se diriger de plus en plus vers des solutions pouvant les aider à limiter ces risques dès la souscription, et durant tout le cycle de vie d’un contrat.
