Vous aider à reprendre en main vos risques grâce à vos données

Nous nous attachons à redonner aux entreprises la maîtrise de leur coûts et de leurs budgets liés à leurs risques sociaux en particulier ceux liés à la Prévoyance complémentaires et l’absentéisme.

Notre approche et nos méthodes, basées sur la data science, et en complète rupture avec les démarches existantes sur le marché de l’assurance, permettent aux entreprises de redevenir maître de leur programme de Prévoyance et de reprendre les rênes de leur gouvernance financière laissées (par la force des choses) à leurs prestataires (duo assureur/courtier).
Dans un marché inflationniste notre approche est source de maîtrise et d’économie pour les entreprises.
En effet, ces dernières années, indépendamment de la pandémie Covid, les entreprises ont vu progresser fortement le risque arrêt de travail, par accident ou maladie, de leurs salariés.
Cette situation a mis en grande tension l’équilibre de leurs régimes de Prévoyance en poussant à la hausse les cotisations nécessaires lors des renouvellements annuels successifs de leurs régimes.

Dans le même temps la pression achat sur ces régimes a accentué la tension financière jusqu’à leur déséquilibre, conduisant à mettre la pédale douce sur la pression prix. Mais l’inflation des coûts se poursuit et avec elle le travail de sape sur la qualité de la protection sociale en place.
Le recours à la force brute de négociation sur les prix, le changement d’assureur ou de prestataire, ne sont donc plus les voies de pilotage des coûts, voire même marquent une situation d’échec. Car le risque ne se forme pas chez l’assureur, il nait et son prix de revient se mesure des caractéristiques mêmes de l’entreprise.
La maîtrise de l’inflation des coûts des régimes de Prévoyance devient incontournable et passe par le pilotage des facteurs qui génèrent cette inflation. La connaissance du lien entre ces facteurs et le coût financier qu’ils génèrent constitue alors le passage obligé.
C’est-à-dire disposer de l’intelligence de la formation et de la visualisation économique des risques dès qu’ils surviennent, sans différé, afin d’en décrire l’évolution pour la maîtriser : Cœur du réacteur de Prevviz avec l’aide de la data science !
Comme les méthodes ou les moyens employés par les professionnels de la Prévoyance Collective n’ont pas évolué depuis des dizaines d’années, ils se montrent incapables d’expliquer la formation du coût des risques et se cantonnent à raconter des histoires comptables : Ce type de reporting ne peut générer que des supputations pas des explications !
De ce fait ils empêchent de formuler des propositions en termes de maîtrise des risques. Ces méthodes ne peuvent conduire qu’à proposer un choix binaire et simpliste : Augmenter les cotisations ou réduire les garanties.
Entretenir ce brouillard à dessin ? Pour tous les acteurs actuels de la chaîne de service du marché, où pourrait résider un intérêt économique à investir dans des solutions génératrices de réduction du risque, c’est à dire d’assiette à leurs revenus ? Comment cet investissement se rentabiliserait-il pour eux ?
Les nouvelles offres qui fleurissent sur la production de dictionnaires statistiques alimentés par la DSN ne doivent pas faire illusion.

Tous ces indicateurs statistiques poussés à foison cannibalisent les indicateurs que toute entreprise suit déjà pour son propre état-major. De plus, observation caractéristique et symbolique, est toujours absent l’indicateur financier qui représente le coût pour chaque composante du risque absentéisme maladie.