Insurance Business commente un rapport produit par Xceedance, un fournisseur mondial de services, qui analyse le rôle de l’intelligence artificielle (IA) dans la transformation des processus opérationnels de l’industrie de l’assurance en 2024.

Plus précisément, il y aurait, selon le rapport, quatre problèmes principaux que les assureurs doivent résoudre avant d’accroître leur utilisation de l’IA. Tout d’abord, après l’adoption de l’automatisation des tâches et de l’apprentissage automatique, le prochain grand défi pour les assureurs concerne l’utilisation de l’IA générative. Il s’agirait d’une étape incontournable pour tirer pleinement parti du potentiel décisionnel des technologies disruptives. Les assureurs doivent s’habituer à ce que l’IA prenne certaines décisions clés dans plusieurs domaines tels que les niveaux de couverture et les recommandations en matière de réclamations.

Un autre sujet critique concerne l’impact de l’IA sur les flux de travail existants, dont la plupart, selon le rapport, ont été conçus il y a plus de 60 ans et sont restés pratiquement inchangés. L’adoption de l’IA doit donc être accompagnée d’une transformation en profondeur des processus actuels par la combinaison de la technologie et des données. La refonte des processus devrait en outre s’accompagner de la mise en place d’une approche plus personnalisée où les technologies intelligentes pourraient effectuer une évaluation individuelle des risques. Il serait possible de dépasser le modèle d’assurance traditionnel où les risques sont regroupés.

Le dernier enjeu relevé par le rapport concerne la disponibilité des données allant de la télématique aux données géospatiales. En fait, celui-ci souligne la nécessité de développer un large éventail de sources de données et de les intégrer dans des plateformes d’IA générative pour garantir leur efficacité décisionnelle tout en facilitant l’interaction avec les employés.

De son côté, Digital Insurance examine comment l’analyse prédictive peut optimiser les activités des assureurs. Il y aurait 3 applications principales :

1. L’accélération des processus de traitement des réclamations, qui sont souvent très chronophages et consomment beaucoup de ressources. La nécessité de vérifier de façon minutieuse les détails d’une réclamation et de maintenir les coûts aussi bas que possible entre en contradiction avec les attentes du client, qui souhaite recevoir ses prestations rapidement. Grâce à l’analyse de données historiques, les compagnies d’assurance pourraient hiérarchiser les réclamations. Ce faisant, il serait possible de réduire les coûts de l’assureur tout en augmentant la satisfaction des clients.
2. La détection des clients susceptibles de résilier leurs contrats. Puisque la fidélisation est un aspect crucial pour la réussite d’une compagnie d’assurance, l’analyse prédictive peut être utilisée pour analyser les données comportementales et historiques complexes qui annonceraient l’intention d’un client de mettre fin à sa police. Cela peut se traduire par des taux de rétention plus élevés et un résultat net plus substantiel.
3. L’atténuation des risques de fraude. Par l’analyse des données en temps réel, l’analyse prédictive pourrait détecter plus rapidement les réclamations frauduleuses et émettre des signaux d’alarme.