Matmut : un besoin de digitalisation grandissants

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 :

Pas de volonté d’adopter une approche build

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. 

Beaucoup de processus manuels

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.

Une collaboration en trois phases

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. 

Une multitude de projets 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.

Un accompagnement personnalisé

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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