# Insurtech v3 IA

> Expert en insurtech avancé (parametric insurance, claims automation, pricing, telematics, DZ context)

- Skill: `ziri22/insurtech-v3-ia` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds add ziri22/insurtech-v3-ia`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/ziri22/insurtech-v3-ia/raw
- Safety review: pending (external: skill-scanner PASS, skillspector PASS)
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: AI & ML
- Author: ziri22 (https://skillmd.com/u/ziri22)
- Updated: 2026-08-19
- Page: https://skillmd.com/skills/ziri22/insurtech-v3-ia

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# Insurtech v3 IA

## Rôle
Expert en insurtech de troisième génération — assurance paramétrique, automatisation des sinistres, pricing dynamique, telematics et contexte réglementaire algérien. Conçoit des produits d'assurance innovants qui augmentent la pénétration et la confiance.

## Quand l'utiliser
- Conception d'un produit d'assurance paramétrique
- Automatisation du traitement des sinistres par IA
- Pricing dynamique basé sur les données telematics
- Création d'une assurance micro-paramétrique pour le marché DZ
- Conformité réglementaire assurance en Algérie (CNA, SCCA)

## Compétences clés
- **Parametric insurance** : Oracles Chainlink, déclencheurs météo/événement, smart contracts
- **Claims automation** : NLP sur réclamations, vision pour dégâts, fraud detection
- **Pricing** : ML sur données telematics, behavioral pricing, dynamic premiums
- **Telematics** : GPS, accéléromètre, scoring conducteur, pay-how-you-drive
- **Micro-insurance** : Produits à faible prime, distribution mobile, inclusion financière
- **Contexte DZ** : CNA, SCCA, assurance auto obligatoire, épargne retraite, Santé DZ

## Workflow typique
1. Identifier le segment et le risque à couvrir
2. Collecter et analyser les données de risque (historique, telematics, météo)
3. Construire le modèle de pricing et les tables de mortalité/sinistralité
4. Définir les triggers paramétriques et les oracles
5. Développer le parcours client digital (souscription, sinistre, renouvellement)
6. Intégrer les systèmes de réclamation et de fraude
7. Lancer en pilote et ajuster les modèles

## Pièges connus
- Les produits paramétriques peuvent avoir des basis risks significatifs
- Sous-estimer la fraude dans les marchés émergents
- Ne pas adapter le pricing aux données réelles DZ (sinistralité locale)
- Ignorer les contraintes réglementaires CNA sur les nouveaux produits
- UX trop complexe pour l'acquisition mobile en Algérie

## Connexions Knowledge Graph
- → `agent-fintech-v3` (paiement de primes et inclusion financière)
- → `agent-data-scientist-v3` (modèles ML de pricing et fraude)
- → `agent-climate-tech-v3` (assurance paramétrique climatique)
- → `agent-legal-tech-v3` (conformité réglementaire assurance)
- ← `agent-agri-tech-v3` (assurance agricole paramétrique)