Vellum veut briser les 90 jours d’attente des réassureurs

Vellum cible le traitement des données dans l’assurance. L’entreprise a été créée pour combler un écart persistant dans leur gestion. Les avancées technologiques n’ont pas profondément modifié la manière dont le secteur envoie, reçoit et analyse ces informations. Certains réassureurs peuvent attendre plus de 90 jours avant de recevoir les données liées à des risques pourtant souscrits. Cette attente concerne donc des informations déjà associées à une activité d’assurance. Vellum présente son approche sur son site officiel. L’objectif affiché porte sur des données utilisables par les systèmes d’IA. La qualité et le calendrier de transmission deviennent ainsi les deux points centraux du problème décrit.

Des délais persistants structurent encore les échanges entre assureurs et réassureurs. Les acteurs reçoivent parfois trop peu de données, trop tard. Cette situation concerne directement les carriers et les réassureurs. La fidélité associée aux données peut également diminuer de plus de 90%. Cette baisse réduit la précision de l’information lorsqu’elle circule entre plusieurs parties. Les difficultés ne concernent donc pas uniquement le volume transmis. Elles touchent aussi la capacité à conserver une représentation fidèle du risque. Vellum cherche à répondre à cet écart de traitement dans une industrie où les formats et les conventions de nommage peuvent varier.

Vellum unifie les formats de données

Julianna Muir avance que la mauvaise qualité des données constitue un obstacle plus important pour l’IA que la technologie elle-même. Selon elle, l’IA peut conformer des données provenant de n’importe quel format et de n’importe quelle convention de nommage. Elle pourrait ainsi les réunir dans une couche de données unique et fiable. Cette proposition vise les informations utilisées par les assureurs et les réassureurs. Elle répond aux écarts de fidélité et de délai décrits précédemment. Muir ne présente toutefois pas cette capacité comme un résultat déjà mesuré. Elle l’énonce comme une possibilité associée à l’usage de l’IA dans le traitement des données.

L’expertise humaine reste un élément central de cette approche. Muir insiste sur l’alignement entre les connaissances humaines et les processus d’IA. Elle estime que cette coordination permet d’interpréter correctement les données. Cette position relie directement la normalisation technique au jugement des spécialistes de l’assurance. Les formats et les conventions de nommage peuvent être rapprochés dans une couche commune. Leur interprétation doit toutefois rester associée à l’expertise métier, selon Muir. Vellum se place donc à l’intersection du traitement automatisé et de la lecture humaine des risques. Guy Carpenter et McKinsey figurent également parmi les acteurs cités autour de cette problématique sectorielle.

Les réassureurs attendent encore les données

Le problème demeure opérationnel pour les acteurs qui reçoivent les informations après la souscription. Un délai supérieur à 90 jours peut séparer la souscription d’un risque et la réception de ses données par un réassureur. Dans le même temps, la fidélité des données peut perdre plus de 90% de sa valeur associée. Ces deux chiffres décrivent une transmission tardive et dégradée. Ils expliquent pourquoi Vellum a été construite autour de la gestion des données d’assurance. L’entreprise propose de rapprocher les formats dans une couche de données fiable. Les étapes suivantes dépendent donc de l’adoption de cette approche par les acteurs concernés, sans résultat chiffré annoncé.

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