Matmut : un pas vers la digitalisation avec Saagie
Matmut est une société d’assurance mutuelle proposant une vaste offre d’assurances pour particuliers et professionnels (véhicules, habitation, contrats corporels, etc.).
Challenges
Pour répondre aux besoins de
digitalisation grandissants dans le secteur de l’assurance, Matmut souhaitait disposer d’une solution pour développer de nombreux produits data.
Ils faisaient alors face à plusieurs défis :
Une volonté d'éviter l'investissement et les coûts de maintenance
La Matmut ne souhaitait pas investir dans la construction d’une solution data en propre, qui constituerait une charge lourde en termes de maintenance.
Elle avait besoin d’une solution clé en main sur laquelle commencer immédiatement.
Des traitements manuels limitants
L’assureur était limité par des traitements de ses données souvent manuels, ne lui permettant pas d’acquérir un niveau d’analyse assez profond pour, par exemple, détecter des intentions ou recommander pertinemment des services.
Cela devenait d’autant plus critique à mesure que le volume de données généré par l’entreprise grandissait.
Des profils Data trop rares
Matmut disposait d’une très forte expertise métier en interne, mais manquait de profils spécialisés, des disciplines telles que la data science ou le data engineering, capitales pour progresser sur des cas d’usages innovants.
Solutions
La Plateforme DataOps de Saagie est la clé de voûte de la stratégie data de Matmut en lui permettant de développer et de déployer en production l’ensemble de ses cas d’usage.
Évolution en trois étapes :
intégration de Saagie sans build en Interne
Une collaboration en trois phases : le lancement de premières expérimentations en 2016, l’industrialisation à grande échelle des cas d’usage puis l’intégration de Saagie au cœur des standards de production de Matmut.
Lancement automatique de projets :
une multitude de cas d'usage en production
Plus de 15 cas d’usage déployés en production (environ 30 en backlog) représentant plus de 1000 traitements et augmentant l’efficacité opérationnelle, la satisfaction sociétaire et les ventes, tout en réduisant les coûts.
Ces cas d’usage couvrent par exemple de la recommandation de partenaires réparateurs, de l’optimisation de support client via du Machine Learning, de la mesure du risque ou encore de la conformité LCBFT.
Support personnalisé :
apport de talents pour combler les lacunes
Collaboration quotidienne forte entre les équipes data de Matmut et les Professional Services de Saagie, avec 25 utilisateurs de Saagie chez Matmut (data, IT et décideurs métiers) et un accompagnement constant sur la réalisation de cas d’usage métiers.
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