Quel est l’impact de l’intelligence artificielle sur le secteur de l’assurance ?

Republié par Platon

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Le secteur de l’assurance, connu pour sa résistance au changement depuis des siècles, connaît actuellement une révolution numérique. Des algorithmes avancés d’apprentissage automatique ont vu le jour. Les souscripteurs exploitent ces outils pour gérer de vastes volumes de données, améliorant ainsi l’évaluation des risques et permettant une tarification sur mesure. Simultanément, en back-end, l’IA dans l’assurance connecte les candidats aux transporteurs de manière efficace, marquée par une réduction significative des erreurs.

Les assureurs et les demandeurs devraient ressentir les effets puissants de cette transformation rapide. Intelligence artificielle (AI) est un pionnier dans le secteur de l’assurance. Explorons la trajectoire qui pourrait suivre dans les années à venir.

Un aperçu de l’avenir de l’IA générative dans le domaine de l’assurance

Voulez-vous voir l’avenir de l’assurance? Voyez-le à travers les yeux de Scott, un client en 2030. Son assistant personnel numérique lui commande un véhicule autonome pour une réunion à travers la ville. À son arrivée, Scott décide qu'il veut conduire et met la voiture en mode « actif ». Son assistant personnel trace un itinéraire et le partage avec son assureur mobilité, qui répond rapidement en proposant un itinéraire alternatif plus sûr, ajustant sa prime mensuelle en conséquence. La police d'assurance vie de Scott, désormais tarifée selon le principe du « paiement à la durée de vie », s'ajuste également en fonction de ses activités.

Lorsque Scott se gare, sa voiture heurte un panneau. Les diagnostics internes de la voiture évaluent les dégâts et Scott prend des photos pour la réclamation. À son retour, la réclamation est approuvée et un drone d’intervention est envoyé pour inspection. Cette expérience utilisateur intégrée représente l’avenir de l’assurance, portée par des technologies avancées comme l’IA et l’apprentissage profond, transformant le secteur de « détecter et réparer » à « prédire et prévenir ». Grâce à ces progrès, l'assurance évoluera rapidement, améliorant la prise de décision, réduisant les coûts et optimisant l'expérience client.

Comment l’IA est-elle mise en œuvre dans le secteur de l’assurance ?

Évaluation des risques pour les souscripteurs

Tout au long de l’histoire, les assureurs se sont appuyés sur les informations fournies par les candidats pour évaluer le risque de leurs clients. Cependant, cette approche pose des défis importants, car les candidats peuvent, par inadvertance ou intentionnellement, fournir des informations inexactes, compromettant ainsi la fiabilité des évaluations des risques.

Pour surmonter ce défi, les assureurs se tournent vers souscription d'assurance automatisée, en utilisant l'apprentissage automatique, en particulier la compréhension du langage naturel (NLU), pour explorer des sources d'informations plus diverses, telles que les avis Yelp, les publications sur les réseaux sociaux et les dépôts auprès de la SEC. En tirant parti de NLU, les assureurs peuvent collecter des données pertinentes pour une évaluation plus détaillée des risques associés à la compagnie d'assurance.

Andy Breen, vice-président senior d'Argo Group, souligne le pouvoir transformateur de NLU : « Avec NLU, notre capacité à analyser des sources de données textuelles et à extraire des informations très pertinentes est considérablement améliorée. Nous pouvons désormais accéder et utiliser des réservoirs d’informations qui étaient auparavant inaccessibles ou difficiles à interpréter.

SofyaPogreb, COO chez Next Insurance, souligne l'importance des modèles d'exposition personnalisés dans un secteur où la tarification distingue souvent davantage les compagnies d'assurance que leurs produits. Pogreb explique qu'en utilisant des modèles d'exposition personnalisés, les assureurs peuvent améliorer l'évaluation des risques, ce qui conduit à des primes plus adaptées aux clients.

Traditionnellement, le secteur de l'assurance propose des polices d'assurance standardisées, ce qui donne lieu à des produits indifférenciés dans lesquels différentes entreprises bénéficient d'une couverture identique. Pogreb affirme qu’à mesure que les capacités automatisées de consommation de données augmentent, la personnalisation des produits d’assurance va augmenter. Cette évolution vers la personnalisation profitera aux clients, car ils ne paieront que pour la couverture dont ils ont réellement besoin.

Détection de fraude

La détection de la fraude est une préoccupation majeure pour les compagnies d’assurance, et l’IA dans le secteur de l’assurance constitue un outil clé dans la lutte contre les réclamations trompeuses.

Shift Technology, une startup française d'IA, intègre l'apprentissage automatique dans ses services de prévention de la fraude, traitant plus de 77 millions de réclamations avec un taux de précision de 75 % dans la détection des réclamations frauduleuses. Ces algorithmes fournissent des informations détaillées sur les réclamations suspectes, proposent des évaluations potentielles de la responsabilité et des coûts de réparation et suggèrent des mesures de protection contre la fraude.

Alors que l'apprentissage automatique excelle dans l'identification des fraudes potentielles, AreielWolanow, directeur général de Finserv Experts, souligne l'importance continue de la science des données pilotée par l'homme dans cette tâche. Alors que les criminels professionnels s’adaptent aux indicateurs de fraude de pointe, les data scientists humains doivent continuellement répéter leur analyse tandis que les algorithmes d’apprentissage automatique s’ajustent de manière autonome en fonction des changements observables dans les données.

Réduction des erreurs humaines

La chaîne de distribution au sein du secteur de l'assurance est complexe et sujette aux erreurs humaines, entraînant des inefficacités et des retards. Andy Breen souligne comment les algorithmes d'IA peuvent réduire les volumes d'erreurs et rationaliser la transmission des données, améliorant ainsi la précision et l'efficacité des processus.

Prima Felicitas est un nom bien connu sur le marché, au service des consommateurs du monde entier en réalisant des projets basés sur les technologies Web 3.0 telles que IA, apprentissage automatique, IoT et blockchain. Notre équipe d'experts vous servira en transformant vos grandes idées en solutions innovantes.

SofyaPogreb souligne l'importance de l'amélioration des données pour combler le fossé entre l'assuré et l'assureur. Grâce à des évaluations plus précises, les assureurs peuvent formuler des produits de qualité supérieure, garantissant que les clients ne paient que ce dont ils ont réellement besoin.

Service client amélioré

Dans le secteur de l’assurance, donner la priorité à un bon service client est crucial pour fidéliser les clients. Les chatbots IA fournissent une assistance 24 heures sur 24 aux clients, les guidant dans leurs requêtes et résolvant les problèmes rapidement. Même si des problèmes plus complexes peuvent encore nécessiter une intervention humaine, les chatbots IA suffisent pour la plupart des demandes.

Rationalisez le traitement des réclamations

Les outils d'IA utilisés dans le traitement des réclamations rationalisent le processus d'évaluation en prédisant les coûts potentiels et en examinant les détails provenant de diverses sources. Cela permet des procédures d’approbation des réclamations rapides et précises, bénéficiant à la fois aux assureurs et aux clients.

Les avantages pour le consommateur de l’IA dans l’assurance

La mise en œuvre de l’IA dans le secteur de l’assurance apporte des avantages évidents aux clients. Il améliore la personnalisation des régimes, minimise les erreurs humaines dans le processus de demande, élargit les options de service client et améliore l'efficacité des procédures d'approbation des réclamations, garantissant ainsi que les clients obtiennent ce dont ils ont besoin.

Regard sur l’avenir de l’assurance

Il y a un peu plus de dix ans, prévoir l’influence omniprésente de l’IA dans le secteur de l’assurance aurait semblé presque impossible. À l’avenir, il est raisonnable d’anticiper l’émergence de modèles d’IA plus sophistiqués. Ces progrès pourraient atténuer certaines préoccupations actuelles ou introduire de nouvelles complexités.

Les dirigeants du secteur de l’assurance déterminés à exploiter le potentiel de l’IA dans l’intervalle doivent rester vigilants. Rester informé de l’évolution des directives réglementaires et mettre en œuvre les meilleures pratiques est essentiel pour atténuer les risques financiers et de réputation potentiels associés à une surveillance réglementaire accrue. Services BPO d'assurance peut également jouer un rôle crucial dans la rationalisation des opérations et l’optimisation des ressources pour s’adapter efficacement à ces changements.

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