Le pouvoir transformateur de l’assurance axée sur les données et de l’IA générative

L’intelligence artificielle (IA) générative continue d’évoluer rapidement et elle a déclenché des changements transformateurs dans le secteur de l’assurance. Ces dernières années, le modèle traditionnel de prise de décision en assurance a déjà évolué vers un écosystème de plus en plus axé sur les données. Cependant, les récentes avancées en matière d’IA, qui intègrent de manière transparente de grands modèles de langage, ont permis aux modèles d’IA de tenir des conversations semblables à celles des humains, ce qui témoigne d’une avancée significative en matière de sophistication. En matière de prise de décision basée sur l’IA, les assureurs sont rapidement passés de  « Devrions-nous le faire? » à « Comment le faire de manière responsable? ».

Selon l’étude La voix de nos clients 2023, l’IA est l’investissement en innovation le plus cité pour les trois prochaines années par les hauts dirigeants d’entreprises des secteurs de l’assurance de dommages et de l’assurance vie et des régimes de retraite. Il est clair que la mise en œuvre responsable de l’IA est devenue un impératif stratégique qui offre un avantage concurrentiel et favorise l’innovation dans les processus opérationnels, le développement de produits et la prestation de services.

Trois façons dont l’IA et l’IA générative influencent la chaîne de valeur de l’assurance

L’IA et les technologies associées ont fait voler en éclats les frontières traditionnelles de la chaîne de valeur de l’assurance, révolutionnant le secteur de trois manières essentielles :

1. Souscription plus rapide: Activité traditionnellement manuelle et chronophage, la souscription a connu des améliorations remarquables avec la mise en œuvre de l’IA. Les algorithmes d’apprentissage machine analysent de vastes ensembles de données afin d’évaluer les facteurs de risque, ce qui permet de prendre plus rapidement et de façon plus précise des décisions liées à la souscription. L’IA générative est désormais capable d’agir comme un outil d’aide à la décision pour les souscripteurs, offrant des perspectives sur les facteurs de risque en agrégeant et en partageant une mine de connaissances précieuses dispersées dans diverses sources de données.
    
2. Interaction intelligente avec la clientèle: Les assistants intelligents et les agents virtuels, combinés aux capacités de l’IA générative, ont transformé la manière dont les assureurs interagissent avec les clients. Ces agents intelligents peuvent traiter efficacement les demandes des clients, fournir des recommandations de politiques personnalisées et améliorer l’engagement des clients. Il semble probable que d’ici 2024, la plupart des sites Web disposeront d’un agent conversationnel utilisant l’IA générative pour aider les clients à répondre à leurs questions et effectuer des tâches de routine pour le compte des agents.
    
3. Amélioration du produit: Les données et l’IA ont transformé le paysage des produits d’assurance, permettant la création de produits tels que l’assurance basée sur l’utilisation, l’assurance selon l’emplacement et l’assurance intégrée. Grâce à l’IA générative, de nouvelles idées de produits peuvent désormais être créées, testées, commercialisées et lancées avec succès en quelques semaines.

Les deux clés de la réussite stratégique : le leadership descendant et l’expertise ascendante

Notre étude La voix de nos clients 2023 a révélé que des stratégies numériques étendues sont nécessaires dans tous les secteurs. Bien que 97 % des hauts dirigeants aient mis en place des stratégies numériques, dans le secteur de l’assurance dommages, seuls 35 % d’entre eux incluent l’ensemble de leurs écosystèmes. Dans le secteur de l’assurance vie et des régimes de retraite, ce chiffre tombe à 22 % seulement. 

Si les avantages potentiels de l’assurance axée sur les données et alimentée par l’IA sont vastes, les hauts dirigeants commencent à comprendre que la mise en œuvre réussie et le maintien de ces avantages nécessitent une approche holistique, impliquant à la fois un leadership descendant et une expertise ascendante.

Avec un leadership descendant, la première étape critique consiste à développer une vision claire de l’exploitation de l’IA et des technologies connexes. Cette vision doit permettre d’identifier les possibilités stratégiques offertes par l’IA tout en impliquant les parties prenantes dès le départ afin d’assurer l’alignement et le soutien de l’ensemble de l’organisation. 
L’expertise ascendante consiste à analyser les données, l’environnement technologique, ainsi que les connaissances et l’expérience existantes en matière d’IA de l’organisation. La réalisation d’une étude de faisabilité technique à l’aide d’une petite preuve de valeur peut aider à déterminer si la vision des dirigeants peut être traduite dans la réalité et permettra d’éclairer l’aspect pratique de la stratégie d’IA.

La mise en œuvre de l’assurance et de l’IA axées sur les données a une incidence sur l’ensemble de l’écosystème du secteur de l’assurance, y compris sur les employés, les partenaires et les clients. Si elle est appliquée dans une perspective technologique étroite, le potentiel de transformation de l’IA risque d’être négligé.

Meilleures pratiques pour intégrer l’assurance axée sur les données

Lors de l’élaboration d’un modèle d’assurance axé sur les données et alimenté par l’IA, le succès dépend de l’adoption d’un certain nombre de meilleures pratiques, notamment :

• Créer une vision – Établissez une vision claire de l’exploitation de l’IA et des technologies connexes. Impliquez les parties prenantes dès le début pour garantir l’alignement et le soutien.
• Réaliser une étude de faisabilité – Évaluez le caractère pratique de la vision de votre organisation en évaluant les données existantes, l’infrastructure technologique et l’expertise en matière d’IA au sein de votre organisation.
• Développer un portefeuille d’IA – Priorisez les initiatives d’IA en fonction de leurs avantages potentiels, de leur complexité et de leur évolutivité, en les alignant sur votre vision stratégique.
• Favoriser les gains rapides – Commencez par de petits projets d’IA réussis pour gagner en confiance et augmentez progressivement les déploiements.
• Établir une stratégie en matière de données – Explorez les sources de données externes tout en tenant compte des aspects juridiques et de la protection de la vie privée. Combinez les données externes et internes pour obtenir des informations complètes sur l’IA.
• Suivre une stratégie en matière de TI – Définissez vos capacités informatiques et surveillez attentivement les marchés des données, de l’IA et de la science des données pour prendre de meilleures décisions de fabriquer ou d’acheter.
• Gérer vos données – Établissez des canaux de données pour le prétraitement et la maintenance des données acquises pour l’utilisation de l’IA.
• Bâtir une architecture d’IA – Choisissez une architecture évolutive et sécurisée, équilibrant les outils et les normes algorithmiques avec la flexibilité nécessaire pour traiter de grands volumes de données.
• Choisir entre fabriquer et acheter – Pesez les avantages concurrentiels du développement interne de l’IA par rapport à la collaboration avec une firme de conseil pour une mise en œuvre basée sur les meilleures pratiques.
• Attirer et développer les talents en matière d’IA – Investissez dans le recrutement de spécialistes et dans la formation du personnel interne. Envisagez une approche citoyenne de la science des données pour permettre aux spécialistes du domaine d’adopter une stratégie de développement à faible codage.
• Renforcer votre modèle organisationnel – Créez une fonction centrale dédiée au développement des compétences en matière d’IA tout en assurant une collaboration étroite avec les différents services de l’entreprise.
• Encourager un changement de culture – Favorisez une culture éthique de l’IA par une communication efficace sur la vision, des ambassadeurs de l’IA et des événements d’entreprise.

Découvrez comment l’assurance axée sur les données et l’IA peuvent transformer votre entreprise

En passant à l’assurance axée sur les données, les sociétés d’assurance peuvent concurrencer efficacement les fournisseurs d’assurance, établis ou non, grâce à l’innovation en matière de processus, de produits et de services. Pour découvrir d’autres meilleures pratiques qui aideront la mise en œuvre réussie de l’IA et pour obtenir des conseils pratiques sur la manière de réussir dans chacun de ces domaines, téléchargez notre étude technique intitulée « Assurance axée sur les données : la voie vers un avantage stratégique »

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