L'avenir des technologies de l'IA dans l'assurance : Un mélange stratégique pour réussir

How AI Is Revolutionizing The Insurance Industry
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Summary

L'IA générative, qui devrait atteindre une valeur de marché stupéfiante de 110,8 milliards de dollars d'ici 2030, et l'apprentissage automatique, qui progresse rapidement et devrait atteindre 225,9 milliards de dollars, sont prêts à redéfinir le paysage technologique.

Ces innovations, dont les cas d'utilisation sont très diversifiés d'un secteur à l'autre, promettent des effets transformateurs qui n'épargneront pratiquement aucune entreprise ni aucun secteur d'activité. Le secteur de l'assurance n'échappe pas à ce boom technologique imminent.

Cependant, le succès de l'intégration de ces avancées de pointe en matière d'IA ne dépend pas seulement de l'adoption de la dernière tendance. Sans une stratégie bien pensée, le potentiel de l'IA générative et de l'apprentissage automatique reste inexploité. C'est là qu'intervient la technologie de gestion des décisions, souvent éclipsée par ses homologues plus prestigieux que sont l'IA et l'apprentissage automatique, mais tout aussi vitale. Fortune Business Insights prévoit une multiplication par près de trois de la taille du marché de la technologie de gestion des décisions d'ici la fin de la décennie, ce qui souligne son importance.

Appelée "le grand déblocage", l'émergence du "décisionnel IA" représente une synergie dynamique entre la technologie avancée de l'IA et les solutions de gestion des décisions. Cette union transformatrice promet d'améliorer la croissance du chiffre d'affaires, d'élever le service à la clientèle et d'optimiser l'efficacité opérationnelle tout au long de la chaîne de valeur de l'assurance. À l'ère de l'automatisation, un mélange stratégique d'IA générative, d'apprentissage automatique et de technologie de gestion des décisions est essentiel pour libérer le plein potentiel de l'IA et remodeler l'avenir du secteur de l'assurance.

Utilisations de l'IA dans l'assurance

L'anticipation de l'impact transformateur de l'intelligence artificielle sur divers secteurs et modes de vie ne cesse de susciter l'inspiration. L'idée que l'IA puisse s'occuper de tâches administratives banales et nous permettre de consacrer plus de temps aux activités qui nous tiennent à cœur est indéniablement séduisante.

Dans le secteur de la réassurance, il existe une vision persistante de l'IA qui ouvre la voie à un avenir marqué par des ajustements plus précis de la couverture et de la tarification. Bien que cet objectif à long terme soit séduisant, examinons les avantages concrets que l'IA apporte actuellement au secteur et explorons les opportunités imminentes au sein de la chaîne de valeur de l'assurance.

Actuellement, les applications de l'IA dans l'assurance sont ancrées dans un type spécifique d'intelligence artificielle.

Prenons des exemples dans trois domaines :

1. Souscription - Amélioration de l'évaluation des risques et de la connaissance du client

La numérisation a permis aux assureurs et aux réassureurs d'accéder à une quantité croissante de données lors de la souscription, provenant de points de contact existants et de nouveaux partenariats de données. Pensez à la télématique, aux capteurs à distance, à l'imagerie satellite ou aux dossiers médicaux numériques. La capacité à traduire ces données en informations exploitables pour la souscription constitue un avantage concurrentiel essentiel. Elle permet aux réassureurs d'offrir à leurs clients une couverture et une tarification plus personnalisées.

L'apprentissage supervisé, une technique d'IA, peut améliorer des processus de souscription spécifiques, tels qu'un triage et un routage plus intelligents.

2. Demandes d'indemnisation - Rationalisation des processus de gestion, produits innovants et extension de la couverture

L'IA permet non seulement d'améliorer l'efficacité et la compréhension des sinistres, mais elle ouvre également la voie à de nouvelles solutions et à la couverture de risques auparavant inassurables. Les modèles paramétriques, comme ceux qui prévoient les retards de vol, reposent sur l'IA. Les clients reçoivent des paiements instantanés en cas de retard, ce qui élimine la nécessité de déposer une demande d'indemnisation. Les modèles d'IA utilisent de nombreuses données historiques, le moteur de tarification ajustant les taux sur la base des données de nombreux vols quotidiens.

3. Réclamations - Réduction de la fraude et détection du style de conduite grâce à la vision par ordinateur

Intégrant l'informatique de pointe et l'IA, une startup italienne a obtenu un brevet pour l'enregistrement du panorama visuel avant d'un véhicule en mouvement, l'identification du style du conducteur et la certification des accidents par l'enregistrement de leur dynamique. Le dispositif, activé au démarrage du moteur, enregistre et transmet des extraits vidéo cryptés vers le nuage.

Des algorithmes de vision par ordinateur traitent ces bribes, en anonymisant les données personnelles afin de respecter les réglementations en matière de confidentialité des données. La vidéo anonymisée sert de preuve pour la dynamique des accidents, en extrayant des données clés pour identifier les styles de conduite et classer les risques des conducteurs. Le projet a été financé par le gouvernement italien.

Ces exemples présentent des modèles d'IA basés sur des données déployés avec succès. Cependant, au-delà des projets externes, de nombreuses initiatives d'IA au sein de Swiss Re et de l'industrie portent sur les processus de base.

Par exemple, tirer parti de la compréhension du langage naturel pour catégoriser les données non structurées dans les processus décisionnels ou améliorer la compréhension de l'exposition aux contrats.

Si l'IA recèle un immense potentiel pour impacter l'ensemble de la chaîne de valeur de l'assurance et bénéficier aux clients, il est impératif de rester vigilant quant aux risques et défis associés. Assurer le contrôle humain dans les processus de prise de décision nécessite des données robustes et une connaissance responsable de l'IA au sein des entreprises.

L'IA dans le secteur de l'assurance : Relever les défis et saisir les opportunités

L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) révolutionne le paysage de l'assurance, présentant à la fois des opportunités alléchantes et des défis redoutables.

Opportunités :

1. Amélioration de l'efficacité opérationnelle :

L'IA apporte une amélioration de l'efficacité opérationnelle qui change la donne. Les algorithmes peuvent automatiser les tâches de routine telles que le traitement des demandes d'indemnisation, la souscription et la détection des fraudes. Cette automatisation libère des ressources et du temps, permettant aux assureurs de se réorienter vers des initiatives plus stratégiques. Les chatbots alimentés par l'IA rationalisent encore davantage le processus d'indemnisation, en aidant les clients et en répondant rapidement à leurs questions.

2. Amélioration de l'expérience des clients :

Au-delà des gains d'efficacité, l'IA améliore l'expérience client. En analysant des données provenant de diverses sources telles que les médias sociaux et les communautés en ligne, les assureurs peuvent obtenir des informations précieuses sur les préférences et les comportements des clients. Ces données alimentent des expériences personnalisées, permettant aux assureurs d'adapter leurs produits aux besoins individuels. Par exemple, les algorithmes d'IA peuvent analyser les habitudes de conduite pour proposer des tarifs d'assurance automobile personnalisés.

3. Réduction des coûts :

L'adoption de l'IA dans l'assurance se traduit par une réduction significative des coûts. Les assureurs utilisent l'IA pour identifier et prévenir les demandes d'indemnisation frauduleuses, atténuant ainsi l'impact financier de la fraude à l'assurance. En outre, l'IA optimise les modèles de tarification, en identifiant les personnes à faible risque et en leur proposant des primes moins élevées, réduisant ainsi les coûts globaux de l'assurance.

Les défis :

1. Conformité réglementaire :

L'un des principaux défis consiste à assurer la conformité réglementaire. Les compagnies d'assurance doivent naviguer dans des réglementations complexes telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) pour protéger les données des consommateurs. La conformité garantit l'utilisation responsable et éthique de l'IA dans le traitement des informations sensibles.

2. Une IA équitable et impartiale :

Les assureurs doivent relever le défi d'empêcher les systèmes d'IA de discriminer les clients sur la base de caractéristiques protégées telles que le sexe, l'âge ou la race. Garantir l'équité et une prise de décision impartiale est essentiel pour maintenir des normes éthiques et la confiance des clients.

3. Explicabilité des décisions de l'IA :

La transparence des décisions en matière d'IA apparaît comme un défi majeur. Les compagnies d'assurance doivent être en mesure de justifier les décisions prises en matière d'IA auprès des régulateurs, des clients et des parties prenantes. Pour instaurer la confiance avec les clients, il faut communiquer clairement sur le fonctionnement des algorithmes d'IA et sur les facteurs qui influencent leur processus décisionnel.

Alors que le secteur de l'assurance adopte le pouvoir de transformation de l'IA, il sera essentiel de relever ces défis pour libérer tout son potentiel et garantir une adoption responsable et éthique de l'IA.

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