Cas client

Acteur français de la protection sociale et patrimoniale

Modernisation du système d'information Pilotage & Rémunération et mise en place du produit Distribution Intermédiée

Secteur d'activité

Assurance

Expertise(s)

Data Architecture & Platform
Data Engineering

Partenaire(s)

Google Cloud

Contexte

Fortement ancré dans les territoires par son histoire, le client est le spécialiste de la protection sociale et patrimoniale, qui incarne un modèle unique, paritaire et mutualiste, conjuguant performance et solidarité.

 

Comptant plus de 15 millions d’assurés et accompagnant 500 000 entreprises au quotidien, le client est présent sur l’ensemble du territoire métropolitain et ultramarin avec près de 15 000 collaborateurs.

 

Pour continuer à augmenter ses ventes et se développer sur de nouveaux marchés, le client souhaite dynamiser ses activités de ventes directes et développer la vente intermédiée via un réseau de partenaires (courtiers, partenaires mandataires et banques) et d’apporteurs d’affaires.

 

Dans ce contexte, le client doit faire évoluer son système d’information Pilotage & Rémunération afin de :

  • Etre capable de contractualiser rapidement avec de nouveaux partenaires externes ;
  • Mettre à disposition des partenaires externes l’ensemble des produits santé, prévoyance, épargne ;
  • Réduire le « Time-to-Market » des nouveaux produits proposés ;
  • Disposer d’un patrimoine applicatif performant tout en s’appuyant sur les dernières technologies.

Enjeux

Dans le contexte de mise en place du produit Distribution Intermédiée, le client souhaite mettre en œuvre une nouvelle architecture Data basée sur une orientation décentralisée (Data Mesh) afin d’améliorer la gestion et l’exploitation de ses données de commissionnement et de prendre en compte les particularités spécifiques au développement de la vente intermédiée.

 

Les principales attentes pour la nouvelle architecture Data sont les suivantes :

  • Normalisation et redressement des données : Collecter et consolider les données de manière fiable avec la mise en place d’un référentiel de l’organisation commerciale et d’un entrepôt rémunération des réseaux partenaires ;
  • Efficacité du calcul des commissions : Automatiser et optimiser les processus de calcul des commissions pour les intermédiaires ;
  • Précision des paiements : Assurer une grande précision dans les paiements pour éviter les erreurs et les litiges ;
  • Performance et scalabilité : Permettre à l’infrastructure de s’adapter facilement aux augmentations de volume de données et d’utilisateurs ;
  • Innovation technologique : Intégrer des technologies modernes et performantes pour une exploitation optimale des données.

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Démarche et réalisations

Aubay Data & AI a accompagné le client en suivant une approche méthodologique structurée et en constituant un dispositif mobilisant les différentes expertises requises : expertise métier, architecture Data, Data Engineering, …

Liste des activités adressées par le dispositif de Aubay Data & AI :

  • Mise en place d’une architecture Data Mesh sur Google Cloud Platform (trajectoire de déploiement sur S3NS) pour une gestion décentralisée et autonome des domaines de données ;
  • Mise en œuvre des bonnes pratiques du Data Mesh incluant la gestion des domaines de données en tant que produits, l’autonomie des équipes et la gouvernance fédérée ;
  • Modélisation dans Google BigQuery des produits de données autour du commissionnement des partenaires et des apporteurs d’affaires ;
  • Intégration, transformation et chargement des données de manière efficace et fiable avec la solution Semarchy xDI ;
  • Automatisation du calcul des commissions tout en assurant la sécurité et la conformité des données sensibles relatives aux commissions et aux transactions ;
  • Sécurisation des données et mise en conformité des données sensibles relatives aux commissions et aux transactions.

Bénéfices

  • Mobilisation d’un dispositif Data pluridisciplinaire pour répondre aux besoins de design, de build et d’expertise et innovation ;
  • Réduction du temps de traitement des commissions grâce à l’automatisation et à l’optimisation des processus ;
  • Amélioration significative de la précision des paiements des commissions réduisant les erreurs et les litiges.

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