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Les principales tendances en matière d’IA dans le secteur des assurances

L’Intelligence artificielle (IA) est un thème actuellement incontournable. Que ce soit dans le domaine de l’économie, des sciences ou de la société, l’Intelligence artificielle est au centre de nombreuses discussions et controverses. Il n’est pas facile pour les entreprises du secteur des assurances de garder une vue d’ensemble. Alors que les innovations technologiques offrent constamment de nouvelles possibilités, en pratique, la mise en œuvre opérationnelle de l’IA est souvent à la traîne. L’IA offre de précieuses opportunités et augmente la compétitivité des entreprises.

Quelles sont les perspectives pour 2021? Il est impossible de répondre avec un cas d'application global à la question de la solution d'IA adaptée à une entreprise. Chaque secteur connaît ses propres défis, évolue selon ses propres conditions cadres et ses objectifs, d’autant plus dans le contexte de la pandémie de coronavirus et de ses répercussions. Le prestataire de services informatiques et de conseil adesso prévoit les tendances suivantes pour l’année à venir dans le secteur des assurances.

Tendance 1: IA explicable (XAI)
La confiance est le principal atout d’une compagnie d’assurance. Cela nécessite une approche responsable des nouvelles technologies, notamment en ce qui concerne l’utilisation de l’IA. Ici, c’est un algorithme qui décide et non l’être humain. L’IA explicable (XAI) permet à l’être humain de comprendre les décisions de la machine. Dans de nombreux cas, comme par exemple dans les domaines de la gestion de sinistres et de la détection des fraudes, la XAI est obligatoire en cas d’utilisation de l’IA car cette procédure est soumise à responsabilité. Outre la mise en œuvre technique, le défi réside dans la préparation compréhensible des explications.

Tendance 2: Personnalisation
Le big data ne cess d’augmenter la transparence de l’assuré, ce qui signifie que l’adaptation de certains processus tout au long de la chaîne de valeur mène à une prise en charge individualisée du client. Les données analysées sur l’utilisation et les utilisateurs permettent, par exemple, un modèle de groupe cible pour une approche client optimisée en matière de marketing et de vente, un ajustement individuel des primes et prestations d’assurance axé sur le comportement dans des secteurs spécifiques, ainsi qu’une prévision de la demande spécifique pour une couverture et des conseils complets.

Tendance 3: Approche
Les clients veulent avoir une idée précise de la valeur ajoutée du processus et/ou monétaire qui peut être attendue après l’introduction de la solution technologique, avant même le début de la mise en œuvre d’un projet de numérisation. Idéalement, cette dernière est calculée à l’aide d’un ROI. Par conséquent, l’approche axée sur la demande, c’est-à-dire liée à l’utilisation, gagne en importance lors de l’introduction de projets d’IA au sein de compagnies d’assurance. La tendance qui se dessine est la suivante: les assureurs sont de plus en plus nombreux à accepter l’introduction de solutions d’IA, si la preuve des premiers résultats et succès peut être rapidement apportée au sein de divisions. Cela signifie que les assureurs souhaitent d’abord procéder à la numérisation de divisions grâce à l’IA, c’est-à-dire obtenir une «Proof of Concept», avant de poursuivre avec la numérisation de secteurs entiers. La modularité requise ici doit être envisagée sous différents angles, tels que la modularité fonctionnelle, technique et tarifaire.

Tendance 4: Promesse de qualité
Les assureurs qui n’optent pas pour une solution d’IA veulent pouvoir compter sur la stabilité des processus et la qualité des données fournies. La compréhension collective des opportunités et des limites physiques de l’IA augmente. Ainsi, alors que les divers acteurs attendaient au départ que l’IA fasse des miracles sans aucune intervention de leur part, ils ont désormais pris conscience que toute solution d’IA, surtout au début, a besoin d’être correctement orientée afin d’obtenir automatiquement les résultats attendus à l’avenir. La tendance qui se dessine ici est la suivante: les promesses de qualité contractuellement assurées par l’opérateur de la solution d’IA sont particulièrement bien acceptées par les assureurs et aussi activement exigées. Une approche ciblée et une promesse de qualité augmentent considérablement l’acceptation des projets d’IA par les assureurs.

Tendance 5: Chatbots et callbots
Les compagnies d’assurance sont confrontées chaque jour à un volume constamment élevé de demandes qui leur parviennent par le biais de différents canaux. Les systèmes basés sur l’IA aident à traiter plus rapidement, à n’importe quelle heure, et sans temps d’attente, les demandes des clients. Dans le même temps, ils aident les assureurs à automatiser les processus, à soulager leurs collaborateurs et à réduire les coûts, sans compromettre la qualité.

Tendance 6: Détection des fraudes
Le secteur de l’assurance doit relever le défi d’identifier et d’endiguer les demandes d’indemnisation frauduleuses. En Allemagne, par exemple, plus de 50 milliards d’euros de paiements de dommages et intérêts sont effectués chaque année pour la seule assurance accidents et dommages. On estime qu’au moins 10% de ces paiements concernent des activités frauduleuses. La détection active des fraudes fait donc partie intégrante du traitement initial des sinistres, notamment dans les domaines où les dommages sont considérés comme massifs. L’accent est mis ici sur la détection de nouveaux modèles de fraude. Les approches basées sur l’IA permettront aux compagnies d’assurance d’identifier rapidement de nouveaux modèles de fraude et de prendre les contre-mesures appropriées. Dans ce contexte, un système de fraude basé sur l’IA doit être envisagé comme un système adaptatif qui aide l’expert en sinistres à détecter les cas de fraude potentiels.

«En se basant sur des approches génériques, le secteur de l’assurance s’oriente vers une combinaison d’analyses modernes des données internes et externes avec des algorithmes ciblés pour des cas d’utilisation spécifiques», indique Stefan Riedel, responsable de la division Assurances au sein du conseil d’administration du prestataire de services informatiques et de conseil adesso SE. «Ainsi, les assureurs sont de plus en plus souvent en mesure de procéder à une régulation ex-post et de générer des tarifs à partir de modèles utilisant des données passées, mais aussi de s’inscrire dans une stratégie de prévention pour le client. Cela donne lieu à des services et des prestations à valeur ajoutée, à savoir des offres qui répondent aux besoins clairs de l’assuré.»

Stefan Riedel est responsable de la division Assurances au sein du conseil d’administration d’adesso SE (copyright: Martin Steffen Fotografie)


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