L'avenir de l'IA dans le secteur des assurances

De temps en temps, une innovation technologique qui change le monde fait son apparition et les entreprises doivent s'adapter, sous peine de devenir obsolètes. La transition entre un mode de vie essentiellement agricole et un mode de vie urbain a été rendue possible grâce à la machine à vapeur de la révolution industrielle et à la mécanisation de la production. L'arrivée d'Internet a permis de développer la communication en temps réel, le commerce électronique et le cloud computing, entre autres. Maintenant, c'est au tour de l'IA. C'est une technologie super puissante qui change vite les processus de travail, booste l'innovation et transforme les industries. Comme pour tout autre effet technologique transformateur, il sera difficile, voire impossible, de voir les entreprises, y compris les assureurs, se détourner de l'IA. Il y a plusieurs décennies, lorsque le commerce électronique est devenu un phénomène inévitable, rationalisé et plus avancé, les clients se sont habitués à pouvoir commander des produits facilement et les recevoir rapidement, et ils s'attendaient à ce que tous les commerçants offrent les mêmes fonctionnalités. De la même façon, l'IA a changé les attentes des consommateurs, qui demandent maintenant :

• Plus de précision et de fiabilité tout au long du parcours client.
• la possibilité d'avoir des dialogues comme avec un humain avec des bots IA (par écrit ou à voix)
• offres et communication hyperpersonnalisées
• des produits et des interactions à la demande adaptés à leurs besoins

C'est l'une des différences entre l'IA générique et les autres avancées technologiques : l'IA générique peut raisonner, juger, faire preuve de créativité et d'empathie à un niveau jamais atteint par d'autres innovations technologiques, et ce sont des compétences particulièrement importantes pour les assureurs. C'est pourquoi l'IA générique peut vraiment changer le jeu dans le secteur des assurances. Le but de l'assurance, c'est de bien comprendre les risques spécifiques et d'aider les gens en difficulté de la manière la plus efficace, efficiente et délicate possible.

Tout ça peut être modifié par l'IA.

• L'IA analytique traditionnelle est au courant des tendances dans les données.
• Gen AI améliore ces fonctionnalités en comprenant mieux les données non structurées et permet d'ajouter de l'hyperpersonnalisation et de l'empathie aux réponses.
• L'IA agentique apporte une nouvelle automatisation aux processus de travail complexes, permettant aux assureurs d'en tirer le maximum de valeur. Grâce à cette flexibilité, les assureurs utilisent l'IA pour toutes les fonctions importantes, comme :
• productivité commerciale et hyperpersonnalisation
• automatisation et amélioration de la précision de la souscription
• gestion améliorée des réclamations
• les opérations du service client avec des agents vocaux
• Change les fonctions administratives, comme les finances, l'actuariat et l'informatique. Comme pour d'autres innovations technologiques qui peuvent être révolutionnaires, les consommateurs vont peu à peu se rendre compte que l'IA peut leur simplifier la vie et s'y habituer de la part de leurs fournisseurs de services. Les assureurs qui sauront tirer parti de l'opportunité d'intégrer pleinement l'IA dans toutes leurs activités seront les mieux placés pour s'imposer. Ils seront alors en mesure de développer leur activité, à un rythme plus rapide et de manière plus personnalisée, grâce à une meilleure compréhension des risques sous-jacents.

Pour réussir la transformation IA, il ne suffit pas de faire quelques essais pilotes, de penser qu'on peut mettre en place l'IA en achetant un ensemble disparate de produits SaaS (Software-as-a-Service) avec une stratégie peu approfondie, ou de croire que des solutions IA prêtes à l'emploi permettront de transformer les workflows. Pour créer de la valeur commerciale durable grâce à l'IA, les assureurs doivent :

• Avoir une vision claire de ce que l'IA pourrait devenir à l'échelle de l'entreprise.
• Repensez complètement la façon dont ils bossent dans tous les domaines de leur activité (souscription, sinistres, distribution, service client, etc.) pour intégrer la technologie dans l'organisation.
• refaire les workflows
• Repense la façon de bosser.
• Travaille pour avoir des données et une technologie modernes.
• adaptez l'IA en utilisant des composants réutilisables dans différents cas d'utilisation et domaines d'activité Et ils devront le faire de manière à apporter des changements significatifs dans l'économie unitaire. Les processus de bout en bout devront aussi être repensés pour tirer parti de l'IA, et pas juste superposer l'IA aux processus existants, ou pire encore, ajouter une étape supplémentaire dans un flux de travail avec un outil d'IA qui n'est pas vraiment nécessaire.

Expertise en conseil en IA dans le domaine des assurances

Dans le domaine du conseil en IA pour les assurances, le travail sur l'IA a été reconnu comme pionnier des changements numériques par Forrester, et a été impliqué dans l'IA auprès de plus de 200 assureurs dans le monde. La division qui s'occupe des assurances spécialisées a aussi une bibliothèque avec :

• plus de 50 composants IA réutilisables
• plus de 20 fonctionnalités d'assurance de bout en bout qu'un client peut utiliser et personnaliser Avec une approche globale et stratégique de l'IA, les assureurs peuvent se positionner comme des acteurs natifs de l'IA et développer un avantage concurrentiel durable.

La sélection est l'une des raisons pour lesquelles l'IA générique a un tel potentiel. Grâce à ses éléments réutilisables, cette technologie peut être utilisée pour révolutionner divers aspects d'une entreprise. Par exemple, une capacité de génération d'IA qui a été formée pour répondre au service client est réutilisée pour :

• Réponds aux questions internes du support informatique.
• Crée du contenu marketing.
• relisez la réponse à la demande de proposition
• rédigez des documents juridiques Même si les produits finaux sont super différents, les composants de l'IA qui se cachent derrière peuvent être réutilisés dans différents domaines d'activité et applications.

L'avenir : les systèmes multi-agents IA

L'IA continue de progresser à un rythme rapide. Par exemple, presque toutes les actions liées à l'intégration des clients dans le secteur des assurances seront bientôt gérées par des systèmes multi-agents IA, qui agiront comme des collègues virtuels. Les infos seraient absorbées par un agent de saisie, qui contacterait ensuite les clients ou les intermédiaires pour clarifier un point d'information et extraire facilement les données de documents complexes tels que des dossiers médicaux ou des documents techniques. Un agent chargé de l'évaluation des risques peut établir un profil de risque global pour chaque cas, en se basant sur les règles de souscription actuelles. Un agent chargé des tarifs et des produits pourrait automatiquement calculer le prix du dossier et recommander des structures de police pour satisfaire le client, comme ajouter des avenants pour les maladies graves et l'invalidité à une police d'assurance-vie. Un agent chargé de la conformité et de l'équité veillerait à ce que les normes réglementaires et les normes éthiques élevées soient respectées. L'agent chargé de la prise de décision peut rassembler les infos 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 qu'il l'examine en fonction de la taille de la police ou d'autres considérations. Un agent basé sur l'apprentissage et le retour d'information peut aussi garder un modèle qui évolue tout le temps, prendre en compte les retours des humains pour s'améliorer et surveiller la dérive ou la baisse de performance d'un modèle d'apprentissage automatique au fil du temps.

Même si l'IA a un gros potentiel dans le secteur des assurances, c'est compliqué de la mettre en place à grande échelle dans une entreprise. Le problème, c'est que :

• risques pour la sécurité
• coûts élevés
• risques de se retrouver coincé avec des fournisseurs
• manque de talents dans l'organisation
• résistance culturelle
• pas de bonne gouvernance
• l'existence d'infrastructures héritées Cela a tendance à ralentir le travail. Il faudra un vrai changement pour aller au fond des choses et répondre à ces obstacles de manière réfléchie, sans créer une multitude d'approches et de solutions comme on le voit aujourd'hui.

La gestion des changements est super importante

C'est pour ça que la gestion du changement fait partie des changements liés à l'IA. Dans notre cas, la gestion du changement représente la moitié de ce qu'il faut pour avoir un impact financier et non financier, et l'autre moitié, c'est les efforts pour avoir des données propres dans les modèles, le processus de modélisation lui-même et l'intégration de l'IA.

Les assureurs ont commencé à utiliser l'IA, qui a plein d'applications dans le secteur manufacturier. Mais, les dirigeants de plusieurs assureurs pensent que leurs entreprises ne sont pas vraiment axées sur l'IA, car ils ne l'ont pas encore complètement intégrée dans leurs processus commerciaux. Ce sentiment incite à investir davantage dans les technologies d'IA, car les entreprises cherchent à rester compétitives. Les assureurs sont désireux de trouver la bonne formule pour réussir, mais très peu y sont parvenus.

Les leaders de l'IA sont plus performants

Les leaders en matière d'IA parmi les assureurs surpassent déjà leurs concurrents. À titre d'illustration, selon l'étude, les leaders en matière d'IA dans le secteur de l'assurance ont généré 6,1 fois plus de TSR au cours des cinq dernières années que les retardataires en matière d'IA (2 à 3 fois dans la plupart des autres secteurs). Même si peu de compagnies d'assurance tirent pleinement parti de l'IA dans toute leur chaîne de valeur, les meilleures d'entre elles adoptent des approches basées sur le domaine pour changer les choses. Ils choisissent certaines fonctions commerciales (distribution, tarification et souscription, sinistres, investissements) et réorganisent le fonctionnement de ces fonctions.

Des améliorations mesurables grâce à la transformation par l'IA

À ce jour, la réorganisation basée sur l'IA au niveau du domaine a déjà eu un impact sur plusieurs aspects importants des entreprises d'assurance, comme :

• Taux de réussite des nouveaux agents supérieur de 10 à 20 %.
• Augmentation des primes de 10 à 15 %
• Réduction de 20 à 40 % des coûts d'acquisition de nouveaux clients
• Amélioration de 3 à 5 % de la précision des déclarations

La feuille de route de la transformation a déjà été publiée comme guide que les entreprises devraient suivre pour profiter du pouvoir du numérique et de l'IA. Avec le développement rapide et l'influence grandissante de l'IA générique, ça devient une nécessité urgente. D'après ce cadre, il y a six trucs clés que les assureurs peuvent faire pour créer des organisations qui vont cartonner à l'ère du numérique et de l'IA :

1. Aligner la direction générale sur la feuille de route de transformation de l'IA axée sur l'entreprise

Les grands assureurs ne voient pas l'IA comme un simple outil d'efficacité, mais plutôt comme un moteur de changement et une chance de booster leur croissance, leurs relations clients et leur productivité. Le changement doit être basé sur la valeur commerciale et les résultats doivent être mesurables. Pour que les assureurs puissent se transformer grâce à l'IA, ils doivent :

• motive et concentre l'équipe de direction
• concentrez-vous sur un nombre limité de domaines d'activité importants et transformez-les en profondeur
• Reliez les résultats de la transformation au résultat souhaité dans les indicateurs clés de performance opérationnels, y compris la réduction du taux de désabonnement des clients. Il est super important d'avoir une approche globale, en combinant des solutions d'IA dans toute l'entreprise avec une feuille de route claire sur la façon de regrouper les différentes applications au sein d'un domaine, plutôt que de mettre en place des applications isolées dans différents domaines.

2. Construisez le bon vivier de talents

Pour devenir des leaders du numérique, les assureurs doivent développer leur vivier de talents en se dotant d'un solide vivier interne de talents numériques, qui devrait idéalement représenter 70 à 80 % des talents numériques. Les leaders du numérique suivent trois étapes principales :

• ils deviennent un vivier de techniciens plus expérimentés et super productifs, avec moins de débutants
• ils créent des grilles de développement des compétences détaillées, appuyées par des certifications, pour atteindre l'excellence et repérer les techniciens uniques
• ils mettent en place une équipe spécialisée pour repenser leurs pratiques RH afin de recruter et de garder les talents numériques En plus, ils préparent une nouvelle ère où la main-d'œuvre sera composée d'humains et d'agents IA, ce qui va pousser l'évolution des pratiques organisationnelles.

3. Mettre en place un modèle opérationnel évolutif

Quand une compagnie d'assurance se transforme avec l'aide de l'IA, il faut choisir un modèle opérationnel qui peut l'aider à mettre en place une stratégie. En plus, il est super important d'introduire des compétences efficaces en gestion de produits, ce qui peut aider à réussir la transformation.

4. Allez vite et diffusez largement l'innovation en utilisant la technologie

Les meilleurs assureurs s'appuient sur un ensemble de capacités d'IA malléables, pilotées par des systèmes multi-agents réutilisables. L'ensemble des technologies d'IA actuellement utilisées par un assureur est très adaptable, ce qui lui permet de s'adapter à l'évolution rapide des technologies, et est hautement modulaire. La réutilisation des composants et des capacités sous-jacents de l'IA est essentielle, tout comme une architecture de maillage IA agentique. Ce paradigme architectural distribué et indépendant des fournisseurs permet à plusieurs agents de réfléchir, de coopérer et d'agir de manière indépendante sur divers systèmes, outils et modèles linguistiques, de manière sûre et évolutive. L'architecture est aussi conçue pour pouvoir évoluer avec la technologie.

5. Intégrez les données partout

Des capacités de pointe en matière de données seront toujours essentielles, car toute IA est basée sur les données. Même si l'IA elle-même peut aider à résoudre les problèmes liés aux données, la plupart des assureurs devront développer leur potentiel en matière de données de manière plus radicale pour réussir dans leur vision de l'IA. Pour développer ces capacités, il faut pouvoir surmonter des obstacles techniques et organisationnels. La propriété intellectuelle des compagnies d'assurance pourrait devenir la capacité à ancrer et à utiliser les connaissances et les « secrets » d'une organisation d'assurance dans des systèmes d'IA agentifs.

6. Investissez dans la gestion du changement et de l'adoption

L'adoption est tout aussi importante que le développement. En règle générale, pour chaque dollar investi dans la création de solutions numériques et basées sur l'IA, il faut en allouer au moins un autre pour s'assurer que les utilisateurs adoptent ces solutions et qu'elles soient déployées à l'échelle de l'entreprise.

Domaines

Les domaines sont les éléments les plus basiques des processus commerciaux des assureurs. Certains domaines comprennent des fonctions principales :

• ventes et distributions
• prix et souscription
• revendications
• service de politique Les assureurs ont en général entre 10 et 15 domaines qui peuvent être repensés grâce à l'IA.

Sous-domaines

Les sous-domaines sont faits de domaines. L'unité de base d'une transformation IA, c'est un sous-domaine, qui a trois caractéristiques principales :

• les personnes, les ressources et les capacités qui bossent ensemble pour atteindre des objectifs communs
• les résultats commerciaux clés de chaque domaine
• des applications d'IA spécifiques à plusieurs segments d'activité, ce qui demande des composants réutilisables et des indicateurs de réussite spécifiques

Les assureurs qui se lancent dans la transformation IA devront réfléchir aux domaines où ils ont le plus besoin de changer. Chaque assureur typique a plusieurs domaines, comme les ventes et la distribution, la tarification et la souscription, les sinistres et la gestion des polices, qui offrent tous plein de possibilités d'optimisation grâce à l'IA.

L'importance de la mise en œuvre basée sur le domaine

La réorganisation d'un domaine nécessite de l'espace. Pour exploiter pleinement le potentiel de l'IA, les assureurs ne devraient pas se contenter de solutions fragmentées ou d'initiatives ponctuelles, mais plutôt passer à une mise en œuvre basée sur le domaine. Des applications individuelles sont souvent créées pour montrer que les technologies d'IA générique sont légitimes dans un cadre réglementé. Même si elles peuvent donner des résultats encourageants, les projets de validation de concept et de produit minimum viable ont tendance à se concentrer sur des gains rapides et ne sont pas vraiment adaptés à une stratégie à long terme, à l'intégration des flux de travail et à la capture d'avantages durables à long terme. Une transformation complète de un à trois domaines pour avoir un impact significatif peut se faire par domaine, sans forcément submerger l'organisation. Le nombre de cas d'utilisation nécessaires pour reconfigurer un domaine varie, mais il est important de s'assurer que les cas d'utilisation utilisés peuvent entraîner un changement significatif et qu'ils peuvent tous améliorer les performances. Les assureurs développent des synergies en matière de préparation des données, d'intégration des systèmes et de gestion du changement grâce à une approche globale et à la réorganisation complète des flux de travail. Ça leur permet d'améliorer concrètement leur efficacité, leur utilisation des ressources et leur avantage concurrentiel durable. Pour réussir à mettre en place l'IA, les assureurs se concentrent sur les cas d'utilisation les plus probables qui ont le plus d'impact quantifiable sur leur activité. Ces applications efficaces sont faciles à adapter et à mettre en place dans différents domaines en concevant et en généralisant quelques capacités d'IA très transférables.

Les assureurs de tous types devraient profiter d'avantages en termes d'efficacité opérationnelle et d'interactions avec les clients grâce à la mise en place de l'IA générique qui aidera à optimiser différents aspects du travail.

Vie

Les assureurs vie peuvent utiliser l'IA générique 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 le domaine de l'assurance maladie, l'IA générique peut être utilisée pour prédire l'évolution de l'état de santé des patients et personnaliser les plans de santé, à l'aide de grandes quantités de données.

Propriété commerciale et accidents

Les assureurs commerciaux et les assureurs dommages peuvent utiliser l'IA générique pour créer un modèle de risque détaillé et tester différents scénarios pour évaluer les pertes potentielles de manière plus efficace.

Biens personnels et accidents

Les assureurs de biens personnels et de dommages trouveraient l'utilisation de l'IA générique pertinente pour traiter automatiquement les demandes d'indemnisation et améliorer la détection des fraudes à l'aide d'analyses de données avancées.

Transformation du traitement des demandes

Parmi les transformations IA à plusieurs cas d'utilisation au niveau du domaine dans le secteur de l'assurance, on peut citer l'IA dans le traitement des sinistres. Pour améliorer les performances de son service des sinistres, l'assureur britannique Aviva a déployé plus de 80 modèles d'IA pour :

• Réduisez la durée d'évaluation de la responsabilité dans les cas difficiles de 23 jours.
• Augmentez l'efficacité des réclamations adressées aux équipes concernées de 30 %.
• Réduisez les plaintes des clients de 65 %. Aviva a dit à l'investisseur que la refonte de son secteur des sinistres automobiles lui a permis d'économiser plus de 60 millions de livres sterling en 2024.

Automatisation des ventes d'assurances

Un assureur a essayé de se personnaliser et de devenir plus efficace en mettant en place une automatisation intelligente pour donner des devis aux clients potentiels et vendre des polices d'assurance. Les résultats ont été impressionnants :

• 80 % des transactions ont été transférées vers la plateforme en ligne.
• Les notes de satisfaction client ont grimpé de 36 points de pourcentage.

Mise en place du chatbot

La mise en place d'un chatbot qui marche 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, a vraiment aidé une compagnie d'assurance à offrir son service client après les heures de bureau, car le nombre de clients potentiels qui ont pris des polices a augmenté de 11 %.

Une IA qui a de l'empathie

Un autre transporteur utilise l'IA pour produire les quelque 50 000 communications qu'il fait chaque jour à propos des réclamations et trouve ça plus facile à lire et plus empathique que les communications écrites par des humains.

Une fois qu'on a identifié un domaine spécifique à transformer, il faut le décomposer en une série de modules basés sur l'IA qui peuvent être exécutés, optimisés et étendus. Pour illustrer ça, pour transformer le processus de vente et de distribution, on peut intégrer les capacités de l'IA générique et de l'analyse prédictive (comme les modèles de propension) dans des systèmes d'IA interconnectés de bout en bout, y compris des copilotes multifonctionnels et des chatbots IA de nouvelle génération. Les assureurs peuvent créer de la valeur durable en transformant l'IA en fonction du domaine. L'IA générique a un énorme potentiel dans le domaine de la vente pour améliorer la productivité et l'efficacité des employés en leur faisant gagner du temps sur des tâches simples.

Pour réussir la transformation IA, il faut changer complètement la façon dont les entreprises fonctionnent et adopter un modèle opérationnel évolutif. Pour bien mettre en place l'IA dans toute l'entreprise, un assureur doit avoir le bon système. En ce qui concerne les assureurs qui se lancent dans la transformation IA, ils doivent choisir un modèle opérationnel qui colle à leur stratégie globale. Ça peut être :

• passer à un modèle d'usine numérique comprenant entre 20 et 50 modules
• un modèle de produit et de plateforme qui peut gérer un nombre beaucoup plus important de pods
• un modèle commercial agile plus sain à l'échelle de l'entreprise, qui étend l'avantage de l'agilité à l'ensemble de l'entreprise, et pas seulement aux centres à forte intensité technologique

Le rôle de la gestion des produits

Un des trucs les plus importants pour réussir à mettre en place le modèle opérationnel choisi, c'est d'avoir de bonnes capacités de gestion des produits, car ça peut vraiment faire la différence dans la réussite de la transformation. Les assureurs peuvent regrouper les fonctions commerciales, les données et la technologie dans un modèle opérationnel agile et basé sur le travail d'équipe, ce qui leur permet :

• briser les silos
• Mettre en place une culture de la propriété.
• donner la priorité à l'entreprise avec un état d'esprit axé sur le client

Tour de contrôle IA

La tour de contrôle IA est aussi super importante, car elle gère et surveille la création de valeur et l'adoption de l'IA au niveau de l'organisation. Les équipes IA centrales prennent de plus en plus d'importance, car les assureurs s'intéressent de plus en plus à la réutilisation des composants et à l'IA standard. Les services informatiques bossent de plus en plus avec les équipes chargées des données et de l'IA, car ils utilisent de plus en plus les capacités d'ingénierie et du cloud. En même temps, ces tendances doivent être équilibrées en termes de responsabilité commerciale de première ligne afin d'orienter les capacités technologiques vers les bons enjeux et de créer une valeur réelle. Un modèle possible, c'est le modèle basé sur les produits, où les équipes sont organisées autour des « super produits » clés de la chaîne de valeur de l'assurance.

Le but, c'est de créer de la valeur durable grâce à la technologie : les assureurs doivent utiliser des solutions basées sur l'IA et révolutionner toutes les capacités de leur organisation. Ça aidera les organisations à :

• soyez flexible
• Utilise les dernières innovations en matière d'IA.
• évite de créer des technologies archaïques qui freineraient la croissance et les innovations futures La vraie modernisation, ça sera de rendre les éléments et les fonctions d'IA réutilisables, d'harmoniser les normes dans toute l'entreprise et d'utiliser des données de haute qualité pour entraîner les modèles.

Les quatre couches de la pile IA

La pile de capacités est conçue pour faciliter l'adoption de l'IA dans l'entreprise. Cette pile IA comporte quatre couches essentielles :

1. Un engagement repensé
2. Prise de décision basée sur l'IA
3. Infrastructure
4. Plateforme de données Il faut investir de manière stratégique dans les différentes couches pour s'assurer que l'IA soit utilisée dans toute l'entreprise. Les banques peuvent inspirer les assureurs à développer leur pile d'IA, mais elles peuvent aussi tenir compte des différences importantes entre les deux domaines.

Les assureurs devraient repenser leur relation avec les clients, en utilisant l'IA pour offrir des expériences super personnalisées avec une interaction fluide avec les clients. Les grandes compagnies d'assurance utilisent aussi l'IA pour améliorer leurs interactions avec les clients, et elles combinent plusieurs canaux de communication qui ont les caractéristiques suivantes :

• chatbots textuels
• ajoutez des images qui aident les clients à comprendre les données compliquées
• des assistants vocaux qui permettent aux clients de parler à leur compagnie d'assurance plutôt que de taper L'IA sert à s'assurer que l'expérience client est pas seulement humaine, mais aussi fluide et cohérente d'un canal à l'autre. Pour illustrer ce point, lorsqu'un client entame une conversation à l'aide de l'application mobile et la poursuit par un appel téléphonique, l'IA prendra en compte la première saisie, ce qui évitera au client de devoir saisir à nouveau les informations.

Adoption de l'IA générique par les consommateurs

L'IA générique commence aussi à être reconnue par les clients. Parmi les personnes qui utilisent des applications d'IA générique comme ChatGPT, 29 % cherchent des infos, des conseils ou des recommandations sur la finance ou les investissements. Avec de plus en plus de gens qui utilisent des outils d'IA générique pour faire des trucs comme comparer des offres d'assurance, les assureurs n'auront pas d'autre choix que de passer à la vitesse supérieure en matière de conseil, de communication sur la valeur des produits et de transparence des prix.

La couche décisionnelle basée sur l'IA explore des montagnes de données générées par différents canaux pour offrir une expérience super personnalisée aux clients et aux employés. Cette couche :

• complète les décisions actuelles en matière de tarification et de souscription
• soutient les décisions relatives aux réclamations
• Améliore la précision des déclarations grâce à l'évaluation dynamique des points de données, y compris les notes des experts, les photos des dommages, les textes ou documents soumis et l'historique des déclarations. À titre indicatif, un transporteur a créé un stockage de produits consolidé où les documents de police couvrent l'ensemble de l'entreprise mondiale ; les agents des centres d'appels sont en mesure de répondre facilement aux questions relatives à la couverture, aux exclusions, entre autres. Dans le domaine de l'assurance dommages, plein d'assureurs utilisent l'IA et les données sur les sinistres pour repérer de nouveaux facteurs de risque, comme les estimations des dégâts causés par le climat.

Fonctions avancées d'IA

Avec le développement de l'IA, les grandes compagnies d'assurance laissent tomber les modèles prédictifs traditionnels et se tournent vers des fonctions plus avancées comme :

• systèmes multi-agents
• raisonnement en plusieurs étapes

Agents IA génériques

L'utilisation de l'IA est en train de changer grâce à l'IA agentive. Les agents IA génériques sont des systèmes IA sophistiqués capables de faire des jugements et sont souvent conçus pour discuter avec un utilisateur en se basant sur une grande compréhension scientifique et des données passées. Plusieurs agents bossent ensemble pour atteindre leurs objectifs, notamment grâce à l'imagerie satellite et drone pour évaluer et prévenir les dégâts. Ils sont aussi super perspicaces, offrent une aide en temps réel aux agents humains et proposent des plans d'action adaptés. Les agents IA génériques peuvent aider à :

• impliquer plus les clients
• automatisation des processus compliqués
• productivité accrue

Raisonnement en plusieurs étapes

Le raisonnement en plusieurs étapes, lui, permet à un système d'IA de diviser un problème complexe en plusieurs étapes plus petites et plus faciles à gérer, puis de traiter chacune de ces étapes l'une après l'autre. Par exemple, un système d'IA à raisonnement en plusieurs étapes pourrait être utilisé par un assureur pour évaluer les dommages et le paiement d'une réclamation.

Mise en œuvre dans le monde réel

À titre d'exemple, l'un des principaux assureurs nord-américains adopte des opérations d'agence dans tous ses processus de souscription. Cette mise en œuvre a révélé différents jugements implicites auxquels les souscripteurs ont longtemps eu recours et qu'ils ont intégrés dans de nouvelles réglementations et directives afin d'améliorer l'efficacité et l'uniformité de leur processus de souscription.

Mise à l'échelle des composants réutilisables

Les assureurs devraient aussi se concentrer sur la mise à l'échelle des composants réutilisables et standardisés pour tirer le meilleur parti de l'IA. Les modèles et pipelines d'IA doivent être développés comme des ressources de code modulaires et interopérables, qui peuvent être utilisées dans plein de domaines. Par exemple, un moteur de classification de documents assisté par l'IA créé pour aider à la souscription peut aussi servir à améliorer le traitement des sinistres et le service des polices. Les cadres d'IA, les API et les ressources de code standardisés peuvent être :

• C'est plus rentable d'investir dans
• Réduis le temps de développement.
• Réduis les redondances.
• accélérer la mise en place de l'IA dans toute l'entreprise Les assureurs peuvent tirer beaucoup plus de valeur de leurs investissements dans l'IA en la voyant comme une capacité supplémentaire et pas juste un tas de projets sur mesure.

Une couche d'infrastructure solide offre les fonctionnalités qui permettent à l'IA de fonctionner et de créer de la valeur, comme des pipelines d'apprentissage automatique qui peuvent exécuter de gros modèles d'IA à moindre coût.

Décision de construire, d'acheter ou de s'associer

Décider de développer des solutions d'IA en interne et de créer une propriété intellectuelle, ou d'externaliser le développement des potentiels de l'IA qui pourraient devenir à l'avenir des sources de propriété intellectuelle de grande valeur, est une décision cruciale pour les assureurs, qui influence leur expansion, leur différenciation et leur réactivité face au marché.

Développement interne

Développer en interne des capacités d'IA peut permettre de créer des solutions personnalisées qui correspondent mieux aux besoins d'une entreprise en particulier et peut garder le « secret » d'un assureur, grâce à une pile de capacités d'IA avec une protection solide, ce qui donne un meilleur contrôle et une meilleure opportunité de se démarquer. Mais cette stratégie demande pas mal d'investissements dans des talents spécifiques, des infrastructures et des cycles de développement à long terme, qui ne sont pas toujours rentables.

Obtenir des solutions d'IA

En revanche, acheter des solutions d'IA auprès de fournisseurs reconnus permet une mise en place plus rapide et s'appuie sur une technologie qui a fait ses preuves, mais ça a ses limites en termes de :

• personnalisation
• Intégration
• coût à long terme
• dépendance à la feuille de route des produits tiers
• Exécutez les tâches courantes en utilisant les outils et les capacités déjà utilisés par d'autres.

Approche hybride

Une solution mixte peut compromettre l'évolutivité et le contrôle stratégique. En externalisant les services des assureurs qui fournissent des solutions standardisées intégrant l'IA générique, en particulier dans les opérations d'entreprise, notamment les finances, les ressources humaines et les achats, les assureurs peuvent consacrer leurs ressources internes aux principales activités des entreprises, notamment la souscription et la gestion des sinistres. L'IA sur mesure dans ces endroits peut être utilisée comme un moyen de se démarquer, en utilisant les données et l'expertise propres à des domaines spécifiques pour renforcer l'avantage concurrentiel. C'est une stratégie rentable, rapide et qui permet de se démarquer, qui offre les avantages suivants :

• Fais gaffe quand tu choisis entre créer ou acheter.
• pensez aux objectifs commerciaux à long terme
• exigences commerciales individuelles Un système hybride demanderait de créer une capacité d'orchestration interne qui pourrait combiner les solutions internes et externes, tant sur le plan technique qu'en termes de valeur, et qui finirait par donner aux assureurs une autre propriété intellectuelle qui serait un facteur de différenciation concurrentiel. En plus, la création d'un réseau dynamique de partenaires permet aux assureurs d'acquérir des connaissances et des solutions externes innovantes dans les domaines où les leurs pourraient être un peu faibles.

Prendre des décisions stratégiques

Vu que l'IA évolue tout le temps, les assureurs doivent se concentrer sur le rapport coût-bénéfice et avoir une vision à long terme des changements pour prendre les bonnes décisions. À ce jour, très peu d'assureurs ont mis en place une structure stricte pour décider entre construire et acheter, et encore moins explorent la possibilité de revoir cette structure à une époque où la technologie évolue super vite. Quand on analyse si on doit créer ou acheter des technologies d'IA, il faut bien voir :

• création de valeur
• rentabilité
• analyse de la rapidité de mise sur le marché
• évolutivité à long terme Les capacités techniques, la complexité de l'intégration, la conformité réglementaire et la sécurité des données sont aussi des trucs que les assureurs doivent prendre en compte. Quand on externalise des services, il faut vraiment faire gaffe à la gestion des fournisseurs de technologie. Les assureurs doivent bien choisir, évaluer et gérer les fournisseurs de services d'IA et de cloud pour garantir la conformité, l'interopérabilité et l'évolutivité à long terme. Les bonnes décisions rendent les investissements dans l'IA axés sur les affaires, agiles, innovants et compétitifs à tout moment.

Gérer les anciens systèmes

Un autre gros problème dans la transformation informatique, c'est le manque de documentation sur les systèmes hérités, c'est-à-dire les systèmes qui utilisent des technologies dépassées et qui ne sont plus pris en charge par le fournisseur. Cette infrastructure système héritée va obliger les assureurs à la mettre à niveau au maximum pour profiter des avantages de l'IA, en remplaçant les systèmes informatiques rigides qui ne sont tout simplement pas évolutifs et ne peuvent pas traiter les données en temps réel. L'IA générique aide à démystifier les systèmes hérités, le code est analysé pour créer une documentation structurée, les organisations peuvent conserver leurs connaissances institutionnelles avec l'aide de l'IA générique. Gen AI améliore aussi la productivité des développeurs grâce à :

• création et test automatisés de code
• Réduire les efforts manuels
• accélérer le processus de publication Les directeurs informatiques et techniques peuvent utiliser les leçons apprises lors des révolutions technologiques passées pour aider les cadres supérieurs à faire passer l'IA générique au-delà des projets pilotes pour en faire une valeur commerciale durable.

Exemples de réduction des coûts

Par exemple, il y a quelques années, une grosse institution financière avait besoin d'une facture de plus de 100 millions de dollars pour mettre à niveau son système de traitement des transactions. Gen AI a réduit les coûts de plus de moitié. En attendant, l'un des 15 principaux assureurs mondiaux a utilisé l'IA générique pour :

• Plus de 50 % d'efficacité dans la modernisation des codes et des tests
• Finis le codage en 50 % moins de temps

Les assureurs doivent investir dans les infrastructures de données nécessaires pour former et faire évoluer les systèmes d'IA multi-agents, et assurer 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 de manière à être évolutive ; en plus, des processeurs de produits de base hautement configurables sont aussi conçus pour garantir flexibilité et efficacité. Les assureurs doivent prendre en compte la qualité et la disponibilité des données en matière de gouvernance des données, mais aussi le défi que représente le traitement des informations sensibles. Quand les anciens systèmes deviennent un problème, les assureurs pourraient être obligés de mettre à niveau leur environnement informatique pour qu'il puisse prendre en charge l'adoption à grande échelle de l'IA.

Pour réussir la mise en place de l'IA, il faut une culture de l'innovation, un changement de mentalité et le développement des capacités, mais les organisations ont tendance à sous-estimer les niveaux de résistance et la volonté d'adopter une nouvelle approche du travail. Il faut donner aux employés les compétences qu'il faut et leur montrer clairement comment l'IA peut les aider dans leur boulot. Les principaux assureurs ont mis en place des programmes de gestion du changement qui se concentrent sur :

• Montrer l'exemple en tant que leader
• Explique bien la valeur de l'IA.
• programmes complets de renforcement des capacités
• faire avancer les bons cadres de performance

Répondre aux préoccupations des employés

Quand les entreprises adoptent les technologies d'IA, ça peut inquiéter les employés sur leur rôle. Mais bon, l'histoire montre que la technologie amène souvent de nouveaux besoins et opportunités, et donc de nouveaux rôles et responsabilités. Enfin, l'implémentation de l'IA dans les flux de travail devra se faire en développant un sentiment d'appropriation et de responsabilité partagées envers l'implémentation de l'IA dans l'organisation.

La technologie, c'est juste la moitié du boulot

Une technologie top, c'est pas suffisant, c'est juste la moitié du boulot. L'autre moitié, c'est faire en sorte que les employés utilisent vraiment l'IA dans leur quotidien et changer la façon dont le boulot est fait, que ce soit par l'automatisation ou l'augmentation.

L'expérience montre que l'utilisation de l'IA est une nécessité pour rester compétitif. Peu d'assureurs dominants ont complètement mis en place l'IA, mais c'est un exemple intéressant que les autres entreprises qui veulent saisir l'occasion de changer devraient suivre. Ces assureurs ont déjà une longueur d'avance et les nouvelles avancées technologiques leur ont donné les moyens d'accélérer encore plus.

Le piège du purgatoire des pilotes

Les autres sont coincés dans le purgatoire des pilotes et tombent dans plein de pièges :

• Ils n'ont pas cette approche agressive de l'IA à l'échelle de l'entreprise, avec des résultats financiers quantifiables qui pourraient sortir l'entreprise de son inertie en matière d'IA.
• Ils ne se rendent pas compte de l'ampleur des investissements nécessaires et font donc des efforts à petite échelle et au coup par coup, avec un retour sur investissement moindre.
• Ils sont plutôt axés sur des cas d'utilisation précis que sur la transformation du domaine.
• Ils ne développent pas de composants réutilisables pour les activités commerciales, ce qui réduit la valeur de l'IA à long terme.
• Ils dépendent aussi trop des solutions toutes faites, ce qui les rend moins adaptés aux spécificités de leur activité et limite leur capacité à créer de la propriété intellectuelle nouvelle génération.

Pour rester dans le coup dans un monde qui change vite, les compagnies d'assurance doivent adopter une approche radicale de l'IA à l'échelle de l'entreprise, en repensant complètement leur activité et en intégrant l'IA dans tous leurs processus. Ça veut dire :

• créer des systèmes spécifiques à l'entreprise
• entraîner les modèles d'IA sur des données internes
• réorganiser les processus commerciaux pour être plus compétitifs dans certains secteurs et marchés
• réévaluer le modèle opérationnel
• réutiliser l'IA avec des composants réutilisables pour exploiter son potentiel de transformation En repensant d'abord leurs opérations avec l'IA, les assureurs vont gagner en valeur commerciale sur le long terme et devancer leurs concurrents.