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Track 2

11:30 - 12:45

13:45 - 15:00

GIS & GeoData: the real Value Proposition

Voormiddag - Geo: the real Value Proposition for Banking and Insurance Industry

This track is focused on exploring how GeoData and data analytics are used in an innovative way to help banking and insurance industries.


Insurtech is becoming more and more an engine of innovation, in combination with new technologies such as Artificial Intelligence.

Concrete varied use cases will highlight how GIS and Geodata analytics contribute to the welfare and wellbeing of our lives and it’s growing potential across banking and insurance spectrum.

 

Presentation 1 - GIM

"GeoAI for insurance" applying AI and Deep Learning to specific geodata collection for objects relevant to the baning and insurance business

 

Presentation 2 - WeGroup

Disrupting the Insurance business by new and better workflows for the middle-man (agents and brokers) - the relevance of geo-data.

How can external data inform the agent about things that the customer cannot estimate himself, such as surfaces of buildings or driver assistance systems?

What can external geodata tell the agent about customer situations such as theft score, distances from a police station or train station, its type of car, ...? And is it reliable?

 

Presentation 3 - Sentiance

Hyper-personalization is about creating a special relationship between the insurer and the customer by making content, solution, or service more relevant for the customer.

It doesn’t work if you don’t know the individual. Understand his/her motivation and build trust.

For instance UBI should really stand for User-Based Insurance, not Usage-Based Insurance.

This improved model for UBI puts the driver at the center, not the vehicle. Sentiance believes it is essential to focus on the user to better understand their life stage, their behaviors, daily routines, and the potential risks associated with them. 

 

We examine the relevance of Geo in this use case.

 

Presentation 4 - To be Confirmed

The use of geodata in valuation models for mortgage loans, re-sale value and re-build value estimations applied to banking and insurance sector.

Namiddag

Geo wordt een sleutelelement in Data Science en Data Mining

Meer dan 80% van alle gegevens heeft in zekere zin een geografische relatie of component. Dat betekent dat geodata en ook de krachtige middelen om geografische inzichten toe te voegen aan de data een grote meerwaarde bieden voor de ondernemingen en de regeringen. Vroeger waren Geo en GIS nog iets voor een harde kern van GIS-specialisten, maar ondertussen maakt Geo integraal deel uit van de data-analyse en is het een sleutelelement dat inzichten en boordtabellen oplevert die bedrijven en regeringen gebruiken als ze beslissingen nemen.

esri BeLux :  Geo en data mining beïnvloeden de beslissingen van de regeringen (NL) - Wim Driessens

Regeringen (lokale besturen, intercommunales, de regionale en federale regeringen en de EU) gebruiken steeds vaker Data Analytics, Data Science en Data Mining om een beter inzicht te krijgen in de parameters en de huidige situatie en om zo betere beslissingen te nemen. Dit gebeurt in verschillende domeinen zoals mobiliteit, duurzaamheid, welvaart, jeugd, belastingen, de multiculturele samenleving, lokale economie… In deze sessie geven we inspirerende informatie over verschillende voorbeelden en use cases die u kunnen helpen om nieuwe ideeën te krijgen over hoe u Geo-Data Analytics, Data Science en Data Mining kunt gebruiken binnen uw organisatie.

Eurosense : Qualité des géodonnées pour des enseignements corrects (FR) - Victoria Jadot

Les géodonnées sont des informations sur des localisations qui sont enregistrées dans un format qui peut être utilisé dans un système d’information géographique (SIG). Un SIG superpose ces données sur une carte. Ainsi, il aide à comprendre les relations entre certaines données et des localisations spécifiques et à découvrir des modèles spatiaux que l’on aurait difficilement (ou pas du tout) pu découvrir dans un tableur. Le pouvoir du SIG réside dans sa capacité d’utiliser plusieurs types de données qui concernent une même zone et de les analyser, tout en intégrant différents jeux de données dans un seul système. Toutefois, lorsque l’on introduit un nouveau jeu de données dans le SIG, le logiciel n’importe pas uniquement les données mais également les erreurs qu’elles contiennent. En anglais on dit : « garbage in, garbage out », ce qui veut dire qu’on ne peut pas s’attendre à une analyse de qualité si les données contiennent beaucoup d’erreurs. Evidemment, l’âge des données joue un rôle important. Si les données sont trop vieilles, une partie, parfois importante, de l’information de base peut avoir changé.

CLC (confédération luxembourgeoise du commerce):

Comment un tableau de bord complet concernant l’économie locale soutient la prise de décisions dans les communes (FR) - TBD

La CLC a mis en place une plateforme de données et un tableau de bord centralisés concernant beaucoup d’aspects et les met à disposition des différentes communes pour aider à la compréhension de l’économie locale et des possibilités pour renforcer la vitalité économique. Ceci est extrêmement important, vu l’influence du COVID et d’autres tendances économiques. Dans ce projet, de nombreux jeux de données sont gérés, croisés et mis à disposition par le biais de tableaux de bord interactifs et flexibles, ainsi que par des outils d’analyse.

KPMG : Het gebruik van Deep Insights voor de ondersteuning van de planning, budgettering en coördinatie van drinkwaternetwerken (NL) - Thomas De Ruyck

Een interactieve en multidisciplinaire management tool biedt belangrijke inzichten in de kwaliteit van en de investeringen in een netwerk van nutsvoorzieningen. Zo kunnen er nieuwe investeringen gepland worden, in overleg met andere nutsbedrijven, gemeenten, privébedrijven… Bovendien is het een flexibele manier om verschillende investeringsplannen te simuleren…