Questions fréquemment posées.
Répondu.

La norme dans le secteur de l’assurance consiste à intervenir après la survenue d'un sinistre. Cachet surveille en permanence les données opérationnelles afin de détecter les tendances en matière de risques et d'y remédier avant qu'un incident ne se produise. L'intervention se déplace en amont : du service des sinistres au cœur de l'opérationnel. On passe d'une gestion passive à un contrôle proactif.

Un ensemble d'outils au sein de la plateforme Cachet qui montrent aux opérateurs d'où provient leur exposition au risque : comportement des conducteurs, paternes d'utilisation, tendances des sinistres. L'objectif est de déterminer clairement où les mesures auront le plus d'impact, avant que les pertes ne s'accumulent.

Les données issues de l'activité des plateformes et de l'historique des sinistres alimentent les modèles de risque. Cela inclut les heures de conduite, les schémas de service, le comportement sur la route, le type de véhicule et le contexte géographique. À partir de là, des « Cachet Scores » individuels sont générés pour les conducteurs et les véhicules. Les assureurs disposent ainsi d'un indicateur de tarification plus précis. Les opérateurs obtiennent une vision plus claire de la répartition des risques au sein de leur activité.

Un score de risque pour les conducteurs individuels, les travailleurs ou les véhicules. Établi à partir du comportement, des habitudes d'utilisation et de l'historique des sinistres. Mis à jour en continu à mesure que de nouvelles données sont disponibles. Les assureurs s'en servent pour fixer des tarifs plus précis. Les opérateurs s'en servent pour identifier les conducteurs ou les véhicules nécessitant une attention particulière avant qu'un sinistre ne survienne.

Il surveille les données opérationnelles en continu et signale les tendances associées à un risque accru de sinistre. Lorsqu'un seuil de risque est franchi, l'opérateur concerné est alerté. Des mesures peuvent être prises avant qu'un incident ne survienne plutôt qu'après. Au fil du temps, les modèles s'améliorent à mesure que de nouvelles données sont collectées.