Vos décisions critiques reposent sur des données que vous ne maîtrisez pas entièrement
Assurance vie, non-vie, mutuelles, institutions de protection sociale, réassurance — chaque modèle a ses exigences propres. Yavantha les relie à vos décisions, vos règles et vos données.
Voir ce que vous ne voyez pas aujourd'hui (30 min)
Une approche fondée sur des travaux de recherche publiés
Cette approche — partir des décisions critiques plutôt que des données elles-mêmes — est développée en partenariat avec iDAIp, cabinet indépendant spécialisé en stratégie et gouvernance des données et de l'IA. Leurs travaux publiés montrent que 60 à 80 % des initiatives de gouvernance des données échouent faute d'ancrage dans les décisions et les processus réels de l'organisation — c'est précisément l'angle mort que cette approche corrige pour le secteur de l'assurance.
Ce que vos exigences ne vous permettent pas de voir aujourd'hui
Les angles morts du dispositif décisionnel
Exigences invisibles
Vos exigences réglementaires et métier structurent vos décisions — sans que leur articulation soit visible.
Règles dispersées
Les règles qui en découlent sont éparpillées entre équipes, outils et interprétations.
Données non maîtrisées
Les données censées les supporter ne sont pas suivies en continu.
Ruptures tardives
Les points de rupture n'apparaissent qu'une fois qu'ils produisent un effet.
En 30 minutes, vous visualisez
Une démonstration adaptée à votre modèle : vie, non-vie, mutualiste ou réassurance
Une exigence structurante
Réglementaire ou métier, point de départ du dispositif.
Une décision critique
Souscription, tarification ou provisionnement.
Les règles qui la gouvernent
Explicites, traçables, auditables.
Les données sous-jacentes
Qualité, fraîcheur, cohérence.
Les points de rupture
Là où le dispositif peut céder sans que vous le sachiez.
Ce que vous pouvez enfin piloter
Relier
Exigences, décisions, règles et données dans une même lecture partagée.
Prioriser
Concentrer les efforts là où le risque est réellement porté.
Sécuriser
Anticiper les ruptures avant qu'elles ne produisent un effet.
Ce qu'une institution y gagne concrètement
Les défaillances entre exigences et données sont détectées avant qu'elles ne produisent un effet réglementaire ou opérationnel.
Chaque décision est reliée à ses règles, ses données et ses exigences sources — ce qui facilite les contrôles internes et les échanges avec le superviseur.
Les équipes partagent la même lecture du dispositif décisionnel, sans traduction ni interprétation divergente.
