IA dans l'Assurance: Stratégie, Implémentation et Avenir

L'IA dans l'assurance n'est plus expérimentale. C'est le fondement de la façon dont les assureurs leaders évaluent les risques, traitent les sinistres et servent les clients. De l'IA générative qui automatise l'examen des documents aux systèmes agentiques qui gèrent des flux de travail complets de sinistres, l'industrie de l'assurance est au milieu d'une transformation IA qui redessinera chaque fonction. Ce guide couvre l'état actuel de l'adoption de l'IA dans l'assurance, des cas d'usage concrets d'entreprises comme Aviva, et un cadre pratique en 6 étapes pour la mise en œuvre de l'IA à l'échelle de l'entreprise. Comme chaque grand changement technologique avant lui, de la machine à vapeur à Internet, l'IA force les entreprises à s'adapter ou à risquer de rester en arrière. Les assureurs qui ignorent cette vague lutteront pour être compétitifs, tout comme les détaillants qui ont rejeté le commerce électronique ont perdu du terrain face à ceux qui l'ont adopté tôt. Le modèle ressemble à ce que nous voyons dans comment les agents IA transforment la croissance dans tous les secteurs. Selon les recherches de McKinsey sur les Services Financiers, les assureurs qui adoptent des stratégies IA à l'échelle de l'entreprise surpassent les retardataires par un facteur de six en rendement total pour les actionnaires. L'IA a déjà transformé les attentes des consommateurs, et les clients exigent désormais:

• plus de précision et de fiabilité tout au long du parcours client
• la capacité d'avoir des dialogues de type humain avec des bots IA (texte ou voix)
• des offres et communications hyperpersonnalisées
• des produits et interactions à la demande adaptés à leurs besoins

Voici ce qui distingue l'IA générative des autres sauts technologiques: l'IA générative peut raisonner, porter des jugements, démontrer la créativité et l'empathie à un niveau qu'aucune technologie précédente n'a atteint. Ces ensembles de compétences comptent profondément pour les assureurs. C'est pourquoi l'IA générative va révolutionner le secteur de l'assurance. L'essence de l'assurance est d'acquérir une compréhension appropriée du risque spécifique et d'aider les personnes en détresse de la manière la plus efficace et la plus diplomatique possible.

Tout cela peut être changé par l'IA

• IA analytique traditionnelle est consciente des tendances dans les données
• IA Générative étend ces fonctionnalités avec une meilleure compréhension des formes de données non structurées et permet d'ajouter l'hyperpersonnalisation et l'empathie aux réponses
• IA Agentique apporte une nouvelle automatisation aux processus de travail complexes, permettant aux assureurs d'extraire la valeur maximale Grâce à cette flexibilité, les assureurs appliquent l'IA à toutes les fonctions principales, telles que:
• productivité des ventes et hyperpersonnalisation
• automatisation et précision améliorée de la souscription
• gestion des sinistres augmentée
• opérations de service client avec des agents vocaux
• changement des fonctions back-office, telles que les finances, l'actuariat et l'IT Comme d'autres innovations technologiques qui peuvent être révolutionnaires, les consommateurs réaliseront progressivement que l'IA peut simplifier leur vie et s'y habitueront de la part de leurs fournisseurs de services. Les assureurs capables de capitaliser sur la chance d'infuser complètement l'IA dans toutes leurs activités seront en position d'émerger les meilleurs. Ils seront alors en position de faire plus d'affaires, à un rythme plus rapide et de manière plus personnalisée avec une meilleure compréhension du risque sous-jacent. Les institutions financières dans des secteurs adjacents font face à des pressions similaires, comme exploré dans notre analyse de comment les banques rattrapent les fintechs grâce à l'IA.

Pour réussir la transformation IA, il ne faut pas simplement bricoler sur les bords et faire quelques pilotes, ou supposer qu'il est possible d'atteindre une véritable activation IA en achetant un patchwork de produits logiciels en tant que service avec une intention stratégique superficielle, ou que les transformations de flux de travail seront atteintes par des solutions IA prêtes à l'emploi. Une transformation réussie nécessite du conseil en stratégie IA qui va au-delà des changements superficiels. Pour générer une valeur commerciale durable grâce à l'IA, les assureurs doivent:

• établir une vision audacieuse à l'échelle de l'entreprise de ce que l'IA pourrait devenir
• fondamentalement, reconnecter radicalement la façon dont ils mènent leurs activités dans tous les domaines de leur entreprise (souscription, sinistres, distribution, service client, etc.) pour faire de la technologie une partie de l'organisation
• réviser les flux de travail
• réorganiser la façon d'opérer
• travailler vers une stack de données et de technologie moderne
• mettre à l'échelle l'IA en utilisant des composants réutilisables à travers différents cas d'usage et domaines commerciaux Et ils devront le faire d'une manière qui apporte des changements significatifs dans l'économie unitaire. Les processus de bout en bout devront également être redessinés pour dériver de la valeur de l'IA, et pas simplement superposer l'IA sur les processus existants, ou pire encore, ajouter une autre étape dans un flux de travail avec un outil IA ajouté inutilement.

Expertise en conseil IA pour l'assurance

Les fournisseurs de services de conseil en IA pour l'assurance ont été identifiés comme des pionniers des changements numériques par Forrester, ayant été impliqués en IA avec plus de 200 assureurs dans le monde. La division spécialisée dans l'assurance dispose également d'une bibliothèque de:

• plus de 50 composants IA réutilisables
• plus de 20 capacités d'assurance de bout en bout qu'un client peut utiliser et personnaliser Avec une approche holistique et stratégique de l'IA, les assureurs peuvent être en position d'être natifs de l'IA et développer un avantage concurrentiel durable.

Le dépistage est l'une des raisons pour lesquelles l'IA générative a tant de potentiel, grâce à des pièces réutilisables, alors la technologie peut être utilisée pour révolutionner divers aspects d'une entreprise. À titre d'exemple, une capacité IA générative qui a été formée pour répondre au service client est réutilisée pour:

• répondre aux questions de support informatique internes
• créer du contenu marketing
• examiner les réponses aux demandes de propositions
• rédiger des documents juridiques Bien que les produits finaux diffèrent considérablement, les composants IA qui sous-tendent peuvent être réappliqués dans différents domaines commerciaux et applications.

L'avenir: systèmes multi-agents IA

L'IA continue d'avancer à un rythme rapide. À titre d'exemple, presque toutes les actions d'embarquement des clients dans l'assurance seraient effectuées par des systèmes multi-agents IA dans un avenir proche, agissant comme des collègues virtuels. Les informations seraient absorbées via un agent d'admission puis ils contacteraient les clients ou les intermédiaires pour clarifier un point d'information et également extraire les données en douceur des documents complexes comme les dossiers médicaux ou les documents d'ingénierie. Un agent de profilage des risques pourrait développer un profil de risque holistique de chaque cas, basé sur les règles de souscription actuelles. Un agent de tarification et de produits pourrait automatiquement fixer le prix du cas et recommander des structures de police sur la façon de satisfaire le client, comme attacher des garanties d'invalidité et de maladie critique à une police d'assurance-vie. Un agent de conformité et d'équité veillerait à ce que les normes réglementaires et les niveaux élevés de normes éthiques soient respectés. L'agent orchestrateur de décisions pourrait rassembler les entrées reçues par d'autres agents pour décider si la police peut être approuvée automatiquement ou si elle doit être transmise à un souscripteur senior humain pour examen basé sur le montant de la police ou d'autres considérations. Un agent basé sur l'apprentissage et les retours pourrait également maintenir un modèle en évolution continue, prendre en compte les retours humains pour s'améliorer, et surveiller les développements...

Bien qu'il y ait beaucoup de potentiel pour l'IA dans le secteur de l'assurance, il est difficile de la déployer à grande échelle dans toute une organisation. Les problèmes de:

• risques de sécurité
• coûts élevés
• risques d'être enfermés avec des fournisseurs
• pénurie de talents dans l'organisation
• résistance culturelle
• manque de gouvernance appropriée
• l'existence d'infrastructure héritée tendent à ralentir les progrès. Surmonter ces barrières prend une action délibérée qui évite le patchwork fragmenté d'approches et de solutions que nous voyons aujourd'hui.

Le changement management est critique

C'est pourquoi le changement management est une composante des changements IA. Le changement management dans notre cas constitue la moitié de ce qu'il faut pour atteindre l'impact financier et non financier et l'autre moitié est constituée par les efforts pour apporter des données propres aux modèles, le processus de modélisation lui-même et l'intégration de l'IA.

Presque tous les assureurs ont commencé à utiliser l'IA, et ils ont de nombreuses applications en production. Pourtant, les leaders de nombreux assureurs admettent que leurs organisations ne sont pas natives de l'IA, ne l'ayant pas adoptée pleinement dans tous leurs processus commerciaux. Ce sentiment favorise l'urgence d'investir davantage dans les technologies IA car les entreprises cherchent à rester compétitives. Les assureurs sont désireux de découvrir la bonne formule du succès mais très peu y sont parvenus.

Les leaders IA surpassent la concurrence

Les leaders IA parmi les assureurs surpassent déjà leurs collègues. À titre d'illustration, selon la recherche, les leaders IA de l'industrie de l'assurance ont généré 6,1 fois plus de TSR au cours des cinq dernières années que les retardataires IA (2-3 fois dans la plupart des autres industries). Malgré le fait que peu de compagnies d'assurance tirent une valeur significative de l'IA dans toute la chaîne de valeur à grande échelle, les assureurs de classe mondiale utilisent des approches basées sur les domaines pour le changement. Ils sélectionnent certaines fonctions commerciales – distribution, tarification et souscription, sinistres – et révisent complètement le fonctionnement de cette fonction.

Améliorations mesurables de la transformation IA

À ce jour, le recâblage basé sur l'IA au niveau du domaine a déjà affecté plusieurs aspects critiques des entreprises d'assurance, tels que:

• 10 à 20 pour cent de taux de réussite plus élevés des nouveaux agents
• 10 à 15 pour cent de croissance des primes plus élevée
• 20 à 40 pour cent de coûts plus bas d'acquisition de nouveaux clients
• 3 à 5 pour cent d'amélioration de la précision des sinistres

La feuille de route de transformation a déjà été publiée comme le guide que les entreprises devraient utiliser pour embrasser la puissance du numérique et de l'IA. Avec l'accélération du développement et l'influence croissante de l'IA générative, cela devient une exigence urgente. Selon ce cadre, il existe six stratégies clés que les assureurs peuvent faire pour créer des organisations qui prospéreront à l'ère numérique et de l'IA:

1. Aligner la direction générale sur la feuille de route de transformation IA dirigée par le business

Les principaux assureurs ne considèrent pas l'IA comme un autre instrument d'efficacité, mais ils la comprennent comme une source de changement et une possibilité d'améliorer l'expansion, les relations clients et la productivité. Le changement devrait être basé sur la valeur commerciale et les résultats devraient être quantifiables. Un état de transformation IA parmi les assureurs exige qu'ils:

• motivent et concentrent l'équipe de direction
• centrent leur attention sur un nombre limité de domaines commerciaux significatifs et les transforment complètement
• connectent les résultats de la transformation avec un résultat souhaité dans les KPI opérationnels, y compris la réduction de la perte de clients L'approche doit être complète, combinant les solutions IA à travers l'entreprise avec une feuille de route claire sur la façon de consolider diverses applications au sein d'un domaine au lieu d'implémenter des applications isolées à divers domaines.

2. Construire le bon banc de talents

Pour atteindre le statut de leaders numériques, les assureurs doivent développer leur pool de talents en possédant un pool de talents numériques internes robuste ou en exploitant des équipes dédiées de développement IA, et de préférence, 70 à 80 pour cent des talents numériques devraient être internes. Les leaders numériques emploient trois mesures principales:

• ils passent à un pool de talents de technologues plus expérimentés et hautement productifs et moins de débutants
• ils créent des grilles de développement de compétences granulaires soutenues par des certifications pour construire l'excellence et identifier les technologues uniques
• ils créent une équipe spécialisée pour remodeler leurs pratiques RH...

Domaines

Les domaines représentent les éléments les plus fondamentaux des processus commerciaux des assureurs. Certains des domaines comprennent les fonctions principales:

• ventes et distributions
• tarification et souscription
• sinistres
• service des polices Les assureurs possèdent normalement entre 10 à 15 domaines qui peuvent être recâblés en utilisant l'IA.

Sous-domaines

Les sous-domaines sont composés de domaines. L'unité sous-jacente d'une transformation IA est un sous-domaine, qui est défini par trois caractéristiques principales:

• personnes, actifs et capacités collaborant pour atteindre des objectifs partagés
• résultats commerciaux centraux de chaque domaine
• applications IA spécifiques à travers plusieurs segments commerciaux, ce qui nécessite des composants réutilisables et des métriques de succès spécifiques

Les assureurs traversant une transformation IA devront prendre en compte quels domaines ils doivent changer le plus. Chaque assureur typique possède plusieurs domaines, incluant les ventes et la distribution, la tarification et la souscription, les sinistres et le service des polices, chacun ayant des opportunités considérables d'être optimisé par l'IA.

L'importance de la mise en œuvre basée sur les domaines

La réorganisation d'un domaine nécessite de l'échelle. Dans un mouvement pour réaliser le potentiel complet de l'IA, les assureurs ne devraient pas rester dans des solutions fragmentées ou des initiatives de cas d'usage et plutôt procéder à une mise en œuvre basée sur les domaines. Les applications individuelles sont communément créées pour prouver la légitimité des technologies IA générative dans un cadre réglementé. Et aussi bien qu'elles peuvent livrer des résultats encourageants, les projets de preuve de concept et de produit minimum viable ont tendance à se concentrer sur des victoires rapides et ne conviennent pas à l'adéquation stratégique à long terme, l'intégration de flux de travail et la capture de bénéfices durables à long terme. Une transformation de bout en bout de un à trois domaines pour créer un impact significatif peut être basée sur les domaines, sans nécessairement submerger l'organisation. Le nombre requis de cas d'usage pour recâbler un domaine dépend, bien que ce qui importe est que les cas d'usage résultent en changement significatif et que tous d'entre eux peuvent améliorer les performances. Les assureurs développent la préparation des données, l'intégration des systèmes et les synergies de changement management grâce à une approche complète du domaine et à la réorganisation des flux de travail complets. Cela les positionne pour apporter des améliorations réelles en efficacité, utilisation des ressources et avantage concurrentiel durable. Le déploiement réussi de l'IA par les assureurs se concentre sur les cas d'usage les plus probables avec l'impact quantifiable le plus important sur le business. Ces usages d'application impactants sont faciles à adapter et implémenter dans divers domaines en concevant et généralisant quelques capacités IA très transférables.

Les assureurs de tous types sont prêts à obtenir des avantages en termes d'efficacité opérationnelle et d'interactions avec les clients grâce à la mise en œuvre de l'IA générative qui aidera à optimiser différents aspects du travail.

Vie

Les assureurs-vie peuvent utiliser l'IA générative de manière conforme pour améliorer l'évaluation des risques et la souscription des polices en créant des données synthétiques, qui complètent les ensembles de données actuels.

Santé

Dans l'assurance santé, l'IA générative peut être utilisée pour prédire les résultats des patients et personnaliser les plans de santé, avec l'aide de grands volumes de données.

Propriété commerciale et accidents

Les assureurs de propriété commerciale et accidents peuvent tirer parti de l'IA générative pour créer un modèle de risque détaillé et effectuer différents scénarios pour évaluer les pertes potentielles de manière plus efficace.

Propriété personnelle et accidents

Les assureurs de propriété personnelle et accidents trouveraient pertinent l'utilisation de l'IA générative pour traiter automatiquement les sinistres et améliorer la détection de fraude avec l'aide d'une analyse de données avancée. Combinée à l'automatisation des contrats intelligents, les indemnisations de sinistres peuvent être déclenchées automatiquement une fois les conditions prédéfinies vérifiées, réduisant ainsi le temps de traitement et les erreurs humaines.

Transformation du traitement des sinistres

Parmi les transformations IA de niveau domaine, de cas d'usage multiples dans l'assurance, on peut distinguer l'IA dans le traitement des sinistres. Pour améliorer les performances dans son département des sinistres, l'assureur britannique Aviva a déployé plus de 80 modèles IA pour:

• réduire la durée d'évaluation de responsabilité sur les cas difficiles de 23 jours
• améliorer l'efficacité de l'acheminement des sinistres vers les équipes pertinentes de 30 pour cent
• diminuer les plaintes des clients de 65 pour cent Aviva a informé les investisseurs que la rénovation de son secteur des sinistres automobiles a permis à l'entreprise d'économiser plus de 60 millions de livres en 2024.

Automatisation des ventes d'assurance

Un assureur a tenté de devenir personnalisé et efficace en créant une automatisation intelligente pour donner des devis aux clients potentiels et vendre les polices. Les résultats étaient impressionnants:

• 80 pour cent des transactions ont été déplacées vers la plateforme en ligne
• les scores de satisfaction client ont augmenté de 36 points de pourcentage

Mise en œuvre de chatbot

La mise en œuvre d'un chatbot qui fonctionne 24h/24 et 7j/7 a contribué considérablement à un assureur fournissant son service client après les heures de bureau, car le nombre de clients potentiels ayant acheté ses polices a augmenté de 11 pour cent.

IA avec empathie

Un autre assureur applique l'IA pour produire les environ 50 000 communications qu'il effectue chaque jour concernant les sinistres et trouve qu'il est plus facile et empathique à lire que les communications écrites par des humains.

Après qu'un domaine spécifique est identifié pour subir une transformation, il devrait être divisé en une séquence de modules basés sur l'IA qui peuvent être exécutés, optimisés et étendus. Pour illustrer, pour transformer le processus de ventes et de distribution, il est possible d'intégrer des capacités d'IA générative et d'analyse prédictive (comme les modèles de propension) dans des systèmes IA interconnectés de bout en bout, incluant des copilotes multifacteurs et des chatbots IA de nouvelle génération. Les assureurs peuvent débloquer une valeur durable en transformant l'IA sur une base de domaine. L'IA générative a un potentiel massif dans le domaine des ventes pour améliorer la productivité et l'efficacité des employés en économisant du temps sur des activités simples.

Pour embrasser une transformation IA réussie, un changement de paradigme dans la façon dont les entreprises sont gérées est essentiel pour adopter un modèle opérationnel qui sera évolutif. Une mise en œuvre réussie de l'IA dans toute l'entreprise nécessite qu'un assureur possède le système approprié. En discutant des assureurs entreprenant le parcours de transformation IA, ils doivent sélectionner un modèle opérationnel qui correspond à leur stratégie globale. Cela peut être:

• passer à un modèle d'usine numérique d'entre 20 et 50 pods
• un modèle de produit et de plateforme qui accueille un nombre beaucoup plus important de pods
• un modèle d'entreprise agile plus complet à l'échelle de l'entreprise qui étend l'avantage agile à l'ensemble de l'entreprise, pas seulement aux centres intensifs en technologie

Le rôle de la gestion de produits

L'un des éléments les plus importants dans la mise en œuvre réussie du modèle opérationnel sélectionné est qu'il devrait y avoir des capacités solides de gestion de produits car celles-ci peuvent grandement déterminer le succès de l'exercice de transformation. Les assureurs peuvent unir les fonctions commerciales, les données et la technologie en un modèle opérationnel basé sur les équipes et agile, ainsi:

• brisant les silos
• établissant une culture de propriété
• priorisant l'entreprise avec une mentalité axée sur le client

Tour de contrôle IA

La tour de contrôle IA est également vitale car elle gouverne et surveille la création de valeur pilotée par l'IA et l'adoption organisationnellement. Les équipes IA centrales deviennent de plus en plus importantes à mesure que les assureurs sont de plus en plus préoccupés par la réutilisation des composants et l'IA standard. L'IT collabore plus étroitement avec les équipes de données et d'IA car ils utilisent des capacités d'ingénierie et de cloud plus grandes. Simultanément, de telles tendances devraient être équilibrées en termes de propriété commerciale de première ligne pour orienter les capacités technologiques sur les bons problèmes et créer une valeur réelle. Un tel modèle potentiel est le modèle basé sur les produits où les équipes sont basées sur les "super produits" le long de la chaîne de valeur de l'assurance.

L'objectif est de créer une valeur durable avec la technologie: les assureurs doivent utiliser des solutions IA d'abord et construire une stack technologique IA avancée pour révolutionner les capacités complètes de leur organisation. Cela aidera les organisations à:

• être flexibles
• adopter les innovations IA les plus récentes
• éviter la production de technologies archaïques qui réprimeraient la croissance et les innovations futures La modernisation réelle sera de rendre les éléments et fonctions IA réutilisables, d'harmoniser les standards dans toute l'entreprise et avec des données de haute qualité pour entraîner les modèles.

Quatre couches de la stack IA

La stack de capacités est élaborée pour faciliter l'adoption de l'IA dans l'entreprise. Cette stack IA a quatre couches qui sont cruciales:

1. Engagement réinventé
2. Prise de décision pilotée par l'IA
3. Infrastructure
4. Plateforme de données Les couches doivent faire l'objet d'investissements stratégiques pour assurer l'utilisation de l'IA à l'échelle de l'entreprise. Les banques peuvent inspirer les assureurs pour développer leur stack IA, mais spécifiquement, elles peuvent considérer des différences significatives entre les deux domaines.

Les assureurs devraient réimaginer leur engagement avec les clients, utilisant l'IA pour fournir des expériences hautement personnalisées avec une interaction client fluide. Les grandes compagnies d'assurance appliquent également l'IA pour améliorer leur interaction avec les clients, et elles combinent plusieurs canaux de communication qui ont les caractéristiques suivantes:

• chatbots textuels
• images qui permettent aux clients de comprendre des données compliquées
• assistants vocaux qui permettent aux clients de parler à leur compagnie d'assurance plutôt que de taper L'IA est utilisée pour s'assurer que l'expérience client n'est pas seulement humaine, mais aussi fluide et même de canal à canal. Pour illustrer le point, lorsqu'un client initie une conversation en utilisant l'application mobile et la poursuit via un appel téléphonique, l'IA considérera l'entrée précédente, donc le client n'aura pas besoin de saisir à nouveau les informations.

Adoption des consommateurs d'IA générative

L'IA générative est également en train d'être reconnue par les clients. Sur les personnes utilisant des applications d'IA générative comme ChatGPT, 29 pour cent recherchent des informations, conseils ou recommandations financières ou d'investisseurs. L'augmentation du nombre de consommateurs utilisant des outils d'IA générative pour accomplir des tâches comme des offres d'assurance laissera les assureurs sans autre choix que de porter leur conseil, communication de valeur de produit et transparence des prix au niveau supérieur.

La couche de prise de décision pilotée par l'IA explore des montagnes de données qui ont été créées à travers les différents canaux pour offrir une expérience très personnelle du client et de l'employé. Cette couche:

• augmente les décisions actuelles de tarification et de souscription
• soutient les décisions de sinistres
• améliore la précision des sinistres à travers l'évaluation dynamique des points de données incluant les notes d'experts, photos de dommages, soumission de texte ou documents et historiques de sinistres Indicativement, un assureur a créé un stockage de produits consolidé où les documents de police traversent l'entreprise mondiale; les agents du centre d'appels peuvent répondre facilement aux questions de couverture, d'exclusions, entre autres. Dans l'espace de la propriété et des accidents, les données IA et sinistres sont utilisées ensemble par de nombreux assureurs pour détecter de nouveaux facteurs de risque, incluant les estimations de dommages causés par le climat.

Fonctions IA avancées

Avec le développement de la technologie IA, les principales compagnies d'assurance quittent les modèles prédictifs traditionnels et se tournent vers des fonctions avancées comme:

• systèmes multi-agents
• raisonnement multi-étapes

Agents IA générative

L'utilisation de l'IA est en train d'être révolutionnée grâce à l'IA agentique. Les agents IA générative sont des systèmes IA sophistiqués capables d'application de jugement et sont généralement orientés vers la conversation avec un utilisateur basé sur une vaste compréhension scientifique et des données historiques. Plusieurs agents sont impliqués dans des efforts collaboratifs d'accomplissement, incluant l'imagerie satellite et drone pour évaluer et prévenir les dommages. Ils sont également incroyablement perspicaces, offrent une assistance en temps réel aux agents humains et proposent des plans d'action appropriés. Le potentiel des agents IA générative est de contribuer à:

• une plus grande implication des clients
• l'automatisation de processus compliqués
• une productivité accrue

Raisonnement multi-étapes

Le raisonnement multi-étapes, à son tour, permet à un système IA de diviser un problème complexe en plusieurs étapes plus petites et gérables et ensuite d'aborder chacune d'elles...

Une couche d'infrastructure robuste, souvent construite grâce au développement de logiciels IA personnalisés, offre les caractéristiques qui permettent à l'IA d'opérer et de générer de la valeur, telles que des pipelines d'apprentissage automatique qui peuvent exécuter de grands modèles IA à faible coût.

Décision de construire, acheter ou s'associer

Prendre la décision de développer des solutions IA en interne et établir une propriété intellectuelle, ou externaliser le développement de potentiels IA qui peuvent devenir des sources d'IP de grande valeur à l'avenir est une décision à haut risque parmi les assureurs qui influence leur mise à l'échelle, différenciation et réactivité au marché.

Développement interne

Le développement interne de capacités IA peut permettre des solutions personnalisées qui correspondent mieux aux besoins d'une entreprise particulière et peuvent retenir la "sauce secrète" d'un assureur, à la stack de capacités IA avec un fossé de protection, ce qui donne un meilleur contrôle et une opportunité de différenciation. Néanmoins, cette stratégie nécessite des investissements considérables en talent spécifique, infrastructure et cycles de développement à long terme, qui, cependant, ne s'avèrent pas toujours rentables.

Acquisition de solutions IA

Par contraste, l'acquisition de solutions IA via des fournisseurs établis permettra une mise en œuvre plus rapide et se basera sur une technologie éprouvée, mais sera limitée en termes de:

• personnalisation
• intégration
• coût à long terme
• dépendance à la feuille de route de produits tiers
• exécution moyenne du marché grâce à l'utilisation d'outils et capacités déjà en usage par d'autres

Approche hybride

Une solution mixte via un partenariat technologique peut représenter un compromis entre évolutivité et contrôle stratégique. En externalisant les services des assureurs qui fournissent des solutions standardisées incorporant l'IA générative, en particulier, dans les opérations d'entreprise, incluant les finances, les ressources humaines et les achats, les assureurs peuvent dédier des ressources internes aux opérations principales des entreprises qui incluent la souscription et la gestion des sinistres. Th...

Les assureurs doivent investir dans des solutions de plateforme de données et des infrastructures de données nécessaires pour entraîner et mettre à l'échelle des systèmes IA multi-agents, et avoir une intégration fluide des fonctions commerciales. Une infrastructure cloud hybride, c'est-à-dire un mélange de centre de données sur site et d'environnement cloud public, doit être développée pour être évolutive. Des processeurs de produits centraux hautement configurables sont également conçus pour assurer la flexibilité et l'efficacité. Les assureurs doivent considérer la qualité et la disponibilité des données sur le front de la gouvernance des données, mais aussi le défi de gérer des informations sensibles. Lorsque les systèmes hérités deviennent un défi, les assureurs devront mettre à niveau leur environnement informatique pour supporter l'adoption de l'IA à grande échelle.

La mise en œuvre réussie de l'IA exige une culture d'innovation, un changement de mentalité et le développement de capacités, pourtant les organisations ont tendance à sous-estimer les niveaux de résistance et la volonté d'adopter une nouvelle approche du travail. Il est nécessaire de fournir aux employés les compétences appropriées et de former une vision claire du rôle facilitateur de l'IA pour les aider à travailler. Les meilleurs assureurs ont organisé des programmes de gestion du changement qui se concentrent sur:

• le rôle modèle du leadership
• l'articulation de la valeur de l'IA
• des programmes complets de construction de capacités
• l'avancement des bons cadres de performance

Aborder les préoccupations des employés

L'adoption des technologies IA dans les organisations peut rendre les employés anxieux quant à leurs fonctions. Néanmoins, l'histoire a démontré que la technologie introduit généralement de nouveaux besoins et opportunités et donc de nouveaux rôles et responsabilités sont créés. Finalement, la mise en œuvre de l'IA dans les flux de travail devra être basée sur le développement du sentiment de propriété partagée et de responsabilité envers la mise en œuvre de l'IA dans l'organisation.

La technologie n'est que la moitié de la bataille

Une technologie excellente ne suffit pas car c'est la moitié de la bataille. L'autre moitié est de faire en sorte que les employés appliquent réellement l'IA dans leur routine quotidienne, et de faire bouger l'aiguille dans la façon dont le travail est effectué, que ce soit par l'automatisation ou l'augmentation.

L'expérience suggère que l'utilisation de l'IA est une exigence inévitable pour rester compétitif. Il n'y a pas beaucoup d'assureurs dominants qui soient complètement opérationnalisés avec l'IA, pourtant c'est un exemple tentant que d'autres entreprises cherchant à saisir l'opportunité de changer devraient suivre. Ces assureurs ont déjà l'avance et les nouveaux développements technologiques leur ont fourni les moyens d'accélérer encore plus.

Le piège du purgatoire des pilotes

Les autres sont piégés dans le purgatoire des pilotes et tombent dans les nombreux pièges:

• Ils n'ont pas l'approche agressive de l'IA à l'échelle de l'entreprise avec des résultats financiers quantifiables qui peuvent faire bouger l'entreprise hors de son inertie IA
• Ils ne reconnaissent pas toute l'échelle des exigences d'investissement et font donc des efforts à petite échelle et fragmentaires avec un ROI moindre
• Ils sont orientés vers des cas d'usage étroits plutôt que de transformer le domaine
• Ils ne développent pas de composants réutilisables de ligne de métier pour réduire la valeur de l'IA à long terme
• Ils dépendent également excessivement de solutions prêtes à l'emploi, qui les alignent moins avec leurs particularités commerciales et canibalisent leur propre capacité à produire de la propriété intellectuelle de nouvelle ère

Pour suivre le rythme du monde qui change rapidement, les compagnies d'assurance doivent adopter une perspective radicale à l'échelle de l'entreprise sur l'IA, recâbler complètement l'entreprise et intégrer l'IA dans tous leurs processus. Cela inclut:

• construire des systèmes spécifiques à l'entreprise
• entraîner des modèles IA sur des données internes
• ré-outiller les processus commerciaux pour surpasser dans les lignes et marchés sélectionnés
• réévaluer le modèle opérationnel
• réutiliser l'IA avec des composants réutilisables pour atteindre son potentiel transformateur Le recâblage des opérations avec l'IA d'abord fournira aux assureurs une valeur commerciale à long terme et surpassera leurs concurrents.