L'industrie de l'assurance est connue pour son approche conservatrice des affaires, s'appuyant sur des méthodes traditionnelles et des données historiques pour prendre des décisions. Cependant, l'essor des technologies d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) peut faire croître l'industrie en entraînant des changements dans la façon dont ils fonctionnent et interagissent avec leurs clients. Au-delà du fait que la numérisation est une nécessité, c'est aussi une opportunité de transformer l'industrie et d'explorer tout son potentiel.
Selon de récentes recherches menées aux États-Unis, le segment de l'assurance a accéléré l'utilisation de l'intelligence artificielle ces dernières années, avec une augmentation de 30 % entre 2021 et 2022 avec un accent sur les nouveaux projets d'IA et de ML. Cela ne fait aucun doute : l'analyse des données joue un rôle essentiel dans l'amélioration de l'efficacité opérationnelle, la prise de décision basée sur les données, la prévision des tendances et des comportements et la fourniture de meilleurs produits et services aux clients. Pour autant, 62% des assureurs interrogés lors de l'étude ont reconnu que la mise en place de ces technologies réduisait l'effectif global, tandis que d'autres devaient former des salariés dont les métiers étaient impactés par l'IA.
Selon une récente enquête menée aux États-Unis, le segment de l'assurance a accéléré l'utilisation de l'intelligence artificielle ces dernières années, avec une augmentation de 30 % entre 2021 et 2022.
À l'instar des différentes avancées technologiques au fil des décennies, il est ici aussi pertinent d'adopter une approche équilibrée qui allie efficacité et automatisation à la formation et au développement des compétences des employés. Aujourd'hui, investir dans l'Intelligence Artificielle est un avantage concurrentiel et sa mise en œuvre ne doit pas seulement dépendre de l'initiative d'un domaine particulier, mais de l'ensemble des personnes au sein d'une entreprise.
Les assurtechs , dans ce contexte, occupent une place centrale en tant qu'acteurs innovants et sont tentées par 4 aspects de l'IA :
● Automatisation des processus : l'IA peut aider à rationaliser et à automatiser les tâches de faible valeur ou coûteuses, ce qui rend les opérations rationalisées et plus efficaces.
● Améliorer l'expérience client : l'IA peut être utilisée pour analyser des données et générer des informations précieuses sur les utilisateurs, identifier des modèles et des préférences pour concevoir une assurance adaptée à des besoins spécifiques et améliorer l'expérience globale. Par exemple, dans Klimber, des canaux de support de chatbot sont mis en œuvre, avec une qualité de service à certains égards supérieure à celle d'un être humain, capable d'avoir une conversation naturelle, amicale et précise avec la personne. Les services d'analyse de la documentation des sinistres et de l'assistance sont également utilisés dans la poursuite d'une expérience plus rapide et plus efficace, et d'une plus grande précision des décisions, tant pour l'utilisateur que pour l'entreprise.
● Analyse des risques : En utilisant des algorithmes et des modèles avancés pour l'analyse des données historiques et actuelles, des scénarios de risque possibles peuvent être prédits. Cela aide non seulement les assureurs à mieux gérer leur exposition au risque, mais garantit également que les assurés sont correctement protégés contre les événements imprévus.
● Détection des fraudes : l'IA est un outil puissant pour identifier les modèles et les anomalies qui peuvent indiquer une fraude potentielle aux réclamations d'assurance. Cela aide les insurtechs à réduire les coûts et à améliorer la précision de la détection de la cybercriminalité. Il convient d'ajouter que, depuis l'entreprise, diverses mesures ont été adoptées pour garantir la sécurité des données en transit tout au long du cycle de vie de la police. Cela comprend l'utilisation du cryptage dans les communications, la mise en œuvre de protocoles de sécurité robustes, la surveillance continue du réseau et l'accès restreint aux informations confidentielles et aux données sensibles des clients.
Bien que les technologies d'analyse des données dans le secteur de l'assurance aient considérablement progressé, il reste encore des obstacles à surmonter. Certains d'entre eux incluent le manque de qualité ou d'accessibilité des données, les technologies héritées qui sont lentes à s'intégrer aux plates-formes Internet et une industrie avec une vision commerciale généralement conservatrice. Mais il ne s'agit plus d'utiliser ou non l'IA, mais de devancer ceux qui l'adoptent déjà ; et c'est une réalité inexorable.
L'auteur est le directeur des données de Klimber
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