L'introduction de l'intelligence artificielle (IA) et de la GenAI (Intelligence artificielle générative) offre des opportunités uniques pour transformer le monde des assurances. En adoptant ces technologies, les assureurs peuvent non seulement optimiser leurs processus, mais aussi offrir des produits et services hyperpersonnalisés. Découvrez cinq cas d'utilisation de l'IA dans l'assurance qui illustrent comment ces technologies révolutionnent le secteur assurantiel.
Hyperpersonnalisation des offres d’assurance
La personnalisation des offres d’assurance est devenue un enjeu majeur pour les compagnies. L’introduction de l’intelligence artificielle (IA) et de l’IA générative (GenAI) dans ce secteur transforme la personnalisation des offres. En effet, l'analyse des données, combinée à la puissance de calcul permet de créer des produits d'assurance adaptés à chaque situation. En examinant des données clients, comme l’historique d’assurance, ainsi que des données externes, tels que les risques locaux et les tendances du marché, il est possible de générer des offres ultra personnalisées. Ces offres répondent justement aux besoins de chaque client permettant à l’assureur de proposer des produits uniques, alignés avec les besoins des consommateurs.
Cette hyperpersonnalisation ne se limite pas à la création des offres. Elle inclut également une communication plus ciblée et pertinente avec les clients. Par exemple, un chatbot alimenté par l’IA générative peut proposer des réponses à des demandes d’assistance en fonction du profil renseigné par le client, ce qui assure une interaction efficace.
Automatisation intelligente de la gestion des sinistres
Le processus traditionnel de gestion de sinistres peut être très lourd pour un assureur. Non optimisé, il coûte cher à l’entreprise car il implique de nombreuses étapes souvent manuelles et un risque élevé d’erreurs. Plus les délais de traitement s’allongent, plus la satisfaction client baisse et les coûts augmentent.
L’utilisation de l’IA pour automatiser la gestion des sinistres réduit considérablement le temps de traitement et diminue les coûts. Les systèmes d’IA analysent rapidement et efficacement les déclarations de sinistres, les documents associés et même les photos ! Cela représente un gain de productivité significatif et une augmentation de la précision. En effet, chaque détail est identifié par la machine pour une estimation précise de l’indemnisation.
Détection proactive des fraudes à l'assurance
La détection proactive des fraudes représente un enjeu majeur pour les assureurs, car les fraudes coûtent chaque année des milliards d'euros* au secteur. Les compagnies d’assurance doivent constamment lutter contre des comportements malhonnêtes.
Grâce à l’analyse de données et leur comparaison avec des modèles de fraude connus, l’IA peut alerter sur ces comportements douteux. En un instant, elle examine des milliers d'informations pour dégager des schémas inhabituels ou des incohérences, par exemple dans les réclamations, pour détecter et faire remonter des fraudes potentielles.
Cette utilisation de l’IA concerne tous les domaines d’assurance, de la santé à l’assurance habitation en passant par les sinistres automobiles. Des algorithmes avancés, alliés au machine learning, rendent l’IA apte à apprendre et à s’adapter aux nouvelles tactiques de fraudes. Plus une entreprise sera armée contre la fraude, plus elle pourra réduire les coûts engendrés et protéger ses clients.
Génération de rapports et d'analyses approfondis
La capacité de l’intelligence artificielle à analyser une grande quantité de données en un minimum de temps permet de générer des rapports détaillés. Lorsqu'on lui fournit des informations sur les tendances du marché, par exemple, elle peut devenir un outil de veille puissant.
Il est possible de combiner des données brutes provenant de sources variées en informations exploitables. Il est possible, par exemple, d’intégrer des réclamations, des données économiques ou des événements climatiques et identifier des corrélations souvent complexes à identifier par les équipes.
Ces rapports, offrent aux dirigeants des informations précieuses pour éclairer leurs décisions stratégiques. Pour une compagnie d’assurance, ces dossiers peuvent apporter un soutien en matière de maîtrise des risques et d’optimisation des stratégies de couverture et de prévention
Ces rapports peuvent aider également à comprendre le comportement des clients et à prévoir les demandes futures. Une analyse approfondie des données de sinistres peut révéler des facteurs de risque spécifiques à certains profils de clients, permettant aux assureurs de proposer des produits plus adaptés et de mieux gérer leur portefeuille de risques.
Optimisation des processus de souscription
La souscription, souvent perçue comme longue et fastidieuse par les clients, peut être automatiser et accélérer par l’intelligence artificielle et la GenAI. Ces technologies analysent rapidement les données des demandeurs, évaluent les risques et génèrent des propositions personnalisées en quelques minutes.
L'impact est double : le temps d'attente diminue, améliorant ainsi l'expérience client, et la capacité à traiter les demandes augmente. Une même équipe peut ainsi gérer un volume plus important sans sacrifier la qualité du service. L'IA, en optimisant chaque étape du processus, optimise la souscription en la rendant plus efficace et plus agréable pour le client.
Quelles sont les bénéfices de la GenAI et de l’IA dans l’assurance ?
L’IA et la GenAI, lorsqu’elles sont correctement déployées, permettent aux compagnies d'assurance de se démarquer et d'être plus compétitives, notamment en offrant des services plus rapides, précis et surtout mieux adaptés aux besoins des clients.
Optimisation des processus et gains d'efficacité
Certains processus comportent de nombreuses tâches manuelles répétitives et très chronophages. C’est le cas notamment de la gestion des sinistres ou le traitement des demandes de remboursement de frais médicaux. Or, plusieurs de ces tâches peuvent être automatisées et ainsi libérer du temps au collaborateur pour se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Le système d'IA peut également assister les équipes en traitant un grand volume de documents tout en prenant des décisions sur les sujets simples. Pour les sujets plus complexes, l'IA peut fournir des préconisations que les experts peuvent ensuite confirmer ou ajuster. Cette collaboration entre l'IA et les experts contribue à réduire les délais de traitement et les erreurs humaines, permettant ainsi à l’assureur de gagner en efficacité et d’améliorer la satisfaction client.
Personnalisation et amélioration de l'expérience client
Grâce à l’IA générative, un assureur peut proposer des offres plus adaptées à ses clients. L’ultra personnalisation des services améliore l’expérience client, de plus en plus en attente de réponses spécifiques à leurs besoins.
L’intelligence artificielle permet non seulement d’analyser les données clients pour leur proposer des produits adaptés, mais elle aide également à développer des outils pertinents de service client. Un chatbot utilisant la GenAI peut devenir un assistant virtuel puissant, capable de répondre aux questions clients 24/24h et 7/7j de manière rapide et efficace. Cette assistance continue renforce la relation client et crée une expérience fluide et satisfaisante.
Amélioration de la gestion du risque
Les technologies d’intelligence artificielle exploitent l’analyse et la combinaison de données pour réaliser des prédictions et des simulations. Elles peuvent être utilisées comme outils de veille stratégique afin d’identifier les risques émergents, qu'ils soient internes, comme des transactions suspectes, ou externes, telles que les nouvelles réglementations. L'IA peut également construire des scénarios de simulation qui renforce la réactivité des assureurs en cas d’incidents, notamment internes.
Cette capacité prédictive permet aussi une meilleure maîtrise des risques clients. Des offres de couverture à la tarification adaptée peuvent être proposées, et des campagnes ou des offres de préventions ciblées peuvent-être envisagées.
En somme, l’IA permet une meilleure compréhension des risques et peut améliorer la performance de l’entreprise en réduisant les surcoûts liés à une gestion inadéquate des risques.
Quels sont les défis de l’implémentation de la GenAI et de l’IA pour une compagnie d’assurance ?
Chaque nouvelle solution apporte son lot de challenges. Parmi eux, on compte évidemment l’adhésion des équipes, la maintenabilité des solutions ou encore le management du changement.
Le secteur assurantiel est régi par un grand nombre de règlementations qui lui sont propres. Bien que l’IA et la GenAI offrent d’attirante perspectives, leur implémentation peut rencontrer des obstacles. Loin d’être insurmontables, ils se doivent néanmoins d’être compris pour une mise en œuvre réussie et conforme aux normes.
Respect des réglementations propres au secteur de l’assurance
Avant de déployer une solution IA, il est primordial de s’assurer que son utilisation respecte les principes éthiques et les réglementations du secteur. Par exemple, dans la lutte contre la fraude, l’IA peut détecter les comportements malveillants grâce à l’analyse des données. Toutefois, le système peut comporter des biais discriminatoires qui doivent obligatoirement être éliminés. Il est donc nécessaire de réaliser des audits réguliers et rigoureux des modèles d'IA mis en place pour détecter et corriger tout biais émergent. Ne pas le faire entraînerait des conséquences légales et éthiques importantes
Sécurité des données clients sensibles
La protection des données est une priorité pour toute entreprise assurantielle. Les fuites et les cyberattaques font encourir des risques majeurs à la fois à l’entreprise (ex : impact sur la notoriété et la confiance client) mais aussi au système global. Les services financiers étant de plus en plus interconnectés, un incident, même mineur, peut entraîner une réaction en chaîne.
L’intégration d’une solution IA nécessite une vérification minutieuse du système de protection des données traitées par la machine. Toutes les données sensibles des clients doivent être protégées avant d’être examinées, peu importe l’utilisation.
Pour garantir une sécurité maximale, il est fortement conseillé d’implémenter un système IA "On Premise", permettant de garder le contrôle total sur les données et de réduire les risques associés à leur transfert vers des serveurs externes.
Transparence et explicabilité des décisions assistées par l'IA
Toutes les décisions prises ou assistées par l’IA générative doivent être compréhensibles et justifiables. Dans un secteur fortement réglementé comme l’assurance, il est important de pouvoir expliquer le raisonnement de la machine. Si l’IA fournit des recommandations, les agents doivent être en mesure de les justifier avant de les présenter aux clients ou aux régulateurs pour garantir la transparence et la confiance dans le système.
Quelques conseils pour une implémentation réussie de la GenAI et l’IA dans le secteur de l’assurance
Pour maximiser les bénéfices, certaines bonnes pratiques sont à connaître. Ces conseils couvrent la gestion des données, la cohérence de l'architecture technique, l'identification des cas d'utilisation à fort impact, l'implication des collaborateurs et l'analyse des coûts.
Gestion et qualité des données
L’IA se base sur la data. Sans donnée, impossible pour elle de fonctionner. Pour des résultats fiables et précis, la donnée fournit doit-être de haute qualité. La qualité des données détermine le succès de tous les projets IA et GenAI. C’est pourquoi sa gestion doit être prise en compte dès le début de l’implémentation, incluant des processus de récolte, de nettoyage et de gestion rigoureux.
Cohérence de l'architecture technique avec le SI et le RSSI
Adopter une solution IA implique de connecter un nouvel outil à son système d’information. Cette intégration doit être fluide et, pour cela, la solution choisie doit être conforme à l’existant. Collaborer avec le responsable de la sécurité des systèmes d'information (RSSI) dès le début du projet permet d'anticiper et de minimiser les risques de sécurité. Une architecture technique cohérente et évolutive est essentielle pour que les solutions IA puissent s'adapter aux besoins changeants de l'entreprise.
Identification des cas d'utilisation à fort impact
Il est important de ne pas se concentrer uniquement sur les cas d'usage cœur de métier. Identifier également des opportunités plus “game changer” pour améliorer la productivité, réduire les coûts ou proposer des services innovants.
Implication des collaborateurs
Impliquer un maximum de collaborateurs dans le design et la mise en œuvre des solutions IA facilite leur adoption. Organiser des ateliers d’acculturation, des séances de brainstorming et des tests utilisateurs aide à recueillir des inputs précieux pour s'assurer que les outils répondent aux besoins des utilisateurs finaux. Cette implication renforce l'adhésion des employés et garantit surtout que les solutions IA sont réellement utiles et efficaces.
Analyse des coûts d’utilisation de l’IA
Avant d’implémenter une solution d’IA ou de GenAI, il est essentiel de calculer son coût global. Celui-ci prend évidemment en considération l’utilisation, mais il doit comprendre le développement, la maintenance et la mise à jour des solutions. Évaluer les retours sur investissement attendus permet de justifier les dépenses et de garantir la viabilité à long terme des projets.
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