Souscription propulsée par l’IA : l’avenir de l’assurance personnalisée

Les souscripteurs continuent de passer beaucoup de temps à chercher de l’information essentielle enfouie dans des données non structurées et des systèmes fragmentés, ce qui ralentit l’évaluation des risques et la prise de décisions. Il n’est donc pas surprenant que les assureurs cherchent des moyens d’améliorer la souscription sur le plan de la rapidité, de l’intelligence et de la précision. Dans un contexte technologique en constante évolution, l’intelligence artificielle (IA) devient rapidement une solution essentielle pour améliorer l’efficacité, réduire les erreurs et mettre en œuvre des polices d’assurance personnalisées.

Dans l’ensemble du secteur de l’assurance, les dirigeants reconnaissent que la transformation numérique, l’innovation et les stratégies de données fondées sur l’IA sont essentielles pour atteindre un état de préparation en vue de l’avenir. En fait, selon La voix de nos clients CGI, les mises en œuvre d’IA sont en hausse, et 40 % des dirigeants de l’industrie citent l’IA comme principale priorité en matière d’innovation au cours des trois prochaines années.

Meilleures prédictions, meilleures décisions

Traditionnellement, la souscription d’assurance automobile repose en grande partie sur des données statiques comme l’âge, le genre, le type de véhicule, le kilométrage et même le niveau de scolarité. Toutefois, cela commence à changer. Les assureurs explorent maintenant des sources d’information plus dynamiques, comme la fréquence à laquelle une personne conduit, l’état de son véhicule et même des facteurs en temps réel comme les conditions météorologiques recueillies au moyen d’applications télématiques ou de capteurs du véhicule. À l’avenir, les données ouvertes provenant de sources comme les médias sociaux pourraient également aider les souscripteurs à brosser un tableau plus complet du risque individuel.

C’est en ce sens que l’IA et l’apprentissage machine ajoutent de la valeur. Ces systèmes sont en mesure de détecter des tendances subtiles dans de multiples sources de données et qui échappent facilement à l’observation humaine, ce qui produit des prédictions plus exactes et une prise de décisions plus éclairées. Par exemple, l’IA peut déterminer les corrélations entre le mode de vie, le travail ou le lieu de travail d’une personne et certains facteurs de risque. Cela signifie que les souscripteurs obtiennent des prédictions plus précises et une vision plus complète des titulaires de polices d’assurance.

Polices d’assurance personnalisées et adaptées

À mesure que les assureurs s’éloignent des modèles de souscription traditionnels, ils peuvent commencer à offrir des produits plus personnalisés et adaptés aux comportements réels. Par exemple, un conducteur prudent à faible kilométrage qui évite les freinages brusques et conduit principalement pendant la journée pourrait être admissible à une réduction des primes. Au lieu d’être regroupés dans une catégorie générique de tarification, les conducteurs pourraient tirer parti d’une police d’assurance qui reflète leurs habitudes de conduite réelles.

Ce niveau de personnalisation transforme également le secteur de l’assurance vie et des régimes de retraite. L’intelligence artificielle peut maintenant tout analyser, des antécédents de santé aux données d’activité quotidienne des appareils intelligents. Une montre intelligente, par exemple, peut fournir des perspectives sur la condition physique, le sommeil et la fréquence cardiaque d’un utilisateur. Si ces données peuvent mener à une meilleure couverture ou à une réduction des primes, les clients pourraient être plus enclins à les communiquer.

Au fil du temps, à mesure que les systèmes d’IA tireront des leçons de l’augmentation de la quantité de données, le processus de souscription passera du regroupement des personnes en grandes catégories de risque à l’élaboration de modèles de risque individuels, ce qui permettra de créer des options de tarification et de police d’assurance hautement personnalisées.

Décisions plus rapides, clients plus satisfaits

Les clients d’aujourd’hui s’attendent à plus de leurs assureurs. Ils veulent une tarification et des polices d’assurance transparentes et justes qui reflètent leurs besoins. L’IA aide les assureurs à répondre à ces attentes en accélérant considérablement la souscription. Ce qui prenait auparavant des jours à accomplir peut maintenant se produire en quelques secondes.

Par exemple, les agents conversationnels alimentés par l’intelligence artificielle peuvent interagir avec des clients potentiels, recueillir leurs renseignements et fournir des devis instantanément, réduisant au minimum la nécessité de l’intervention humaine. Il en résulte moins de tâches administratives, des réponses plus rapides et une expérience client plus fluide.

Certains assureurs obtiennent déjà des résultats tangibles grâce à l’IA. Un fournisseur de services financiers renommé a collaboré avec CGI pour lancer un agent conversationnel axé sur l’intelligence artificielle afin de réduire les coûts, de simplifier le service à la clientèle et d’améliorer la satisfaction des clients. L’agent conversationnel automatise actuellement le processus du service à la clientèle de bout en bout; il traite environ 500 000 conversations par année et a permis de réduire les coûts d’environ 2,2 millions de dollars. Dans l’ensemble, la satisfaction des clients a augmenté, notamment en raison de la disponibilité de l’agent conversationnel 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, ce qui a permis d’accélérer le service à la clientèle.

Trois stratégies pour commencer votre parcours d’IA

Au même titre que tout autre changement transformationnel, une approche graduelle, prudente et sécuritaire est essentielle. Voici trois points de départ clés pour intégrer efficacement l’intelligence artificielle.

1. Améliorer le service à la clientèle : comme nous l’avons vu dans l’exemple ci-dessus, les agents conversationnels peuvent récupérer des renseignements sur les polices ou les réclamations et fournir aux clients des réponses rapides et précises. Il s’agit d’une solution à faible risque qui fonctionne 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 pour réduire les coûts et les erreurs humaines.
2. Automatiser les tâches courantes : l’IA peut rationaliser les tâches répétitives fondées sur des règles qui n’exigent pas la prise de décisions délicates comme les soumissions de polices d’assurance, la réception des demandes de remboursement et le traitement des formulaires. Grâce à des outils comme CGI Elements360 Workbench, les souscripteurs peuvent se concentrer sur des tâches à valeur ajoutée, tandis que l’intelligence artificielle s’occupe des tâches administratives chronophages.
3. Détecter rapidement les fraudes et les anomalies : l’IA peut analyser des ensembles de données massifs pour en extraire des tendances et des signaux d’alarme pouvant indiquer une fraude. Il s’agit d’un moyen efficace de peaufiner les stratégies de tarification et d’améliorer l’évaluation des risques.

Pour une adoption de l’intelligence artificielle réussie, il est essentiel d’établir un lien de confiance, tant avec les équipes internes qu’avec les clients. Les employés doivent voir l’IA comme un outil de soutien et non comme un substitut. Parallèlement, les clients sont en droit de s’attendre à une communication transparente en ce qui concerne la prise de décisions fondées sur l’IA.

Pour mettre en œuvre et élargir l’adoption de l’IA en toute sécurité, les assureurs doivent créer des stratégies qui comprennent trois éléments clés.

1. Évaluations de l’incidence : la performance doit être surveillée et mesurée régulièrement.
2. Prise de décisions transparente : les décisions doivent comporter des paramètres et des explications clairs.
3. Mise à l’échelle progressive : l’expansion doit reposer sur des perspectives fondées sur les données pour renforcer la confiance au fil du temps.

Cette approche aidera les assureurs à maintenir une transformation harmonieuse et efficace, tout en minimisant les risques.

Assurer la responsabilité et la sécurité de l’intelligence artificielle

Pour libérer le potentiel de l’IA dans la souscription, elle doit être mise en œuvre de façon responsable. Les balises suivantes assureront l’utilisation responsable de l’IA.

• Cadres de gestion éthiques : les préjugés dans les données d’entraînement ou la conception inappropriée peuvent mener à des résultats discriminatoires. La surveillance continue et le perfectionnement des algorithmes d’IA assurent l’équité et l’objectivité.
• Procédures de supervision humaine : les résultats de l’IA devraient être un outil de soutien plutôt qu’un substitut aux humains dans le processus décisionnel.
• Protection des données personnelles : puisque les systèmes d’IA reposent sur de vastes quantités de renseignements personnels et sensibles, les assureurs doivent s’adapter à des réglementations rigoureuses en matière de protection des données, comme le Règlement général sur la protection des données (RGPD) et la California Consumer Privacy Act (CCPA), pour s’assurer que les données des consommateurs sont traitées de façon sécuritaire et responsable.

Établir des partenariats pour un succès à long terme

Il ne fait aucun doute que l’avenir de la souscription d’assurance est numérique. Les assureurs qui adoptent l’intelligence artificielle peuvent s’attendre à une meilleure expérience client, à une plus grande efficacité et à davantage de possibilités de croissance. Chez CGI, nous aidons les assureurs à mener cette transformation grâce à nos capacités avancées en matière d’intelligence artificielle. Communiquez avec moi pour découvrir comment notre équipe d’experts peut vous aider à saisir les nouvelles occasions dans l’environnement numérique actuel.