Les 3 leviers de la croissance rentable
Pour GFT, la montée en puissance de l'IA affecte trois domaines d'opportunités clés : les nouveaux produits, la satisfaction des clients et la souscription de base. Pour comprendre et tirer parti de cette intersection entre l'IA et la croissance rentable, il est important d'explorer ces trois domaines et d'envisager comment construire votre stratégie d'IA pour optimiser chacun d'entre eux.
1. Créer de nouveaux produits que les clients ont réellement envie d'acheter
L'évolution démographique, la consolidation et la concurrence sans cesse croissante dans le secteur de l'assurance se sont accélérées au cours des cinq dernières années. Cette concurrence exerce une pression énorme en termes de temps et de ressources sur le processus d'innovation traditionnel : analyser, concevoir, programmer, intégrer et tester.
La capacité de votre organisation à créer des produits innovants et efficaces est un indicateur direct de votre succès : les clients sont attirés par les produits qui ne sont pas des copies conformes et qui offrent une valeur intégrée correspondant au style de vie unique de chaque client. De tels produits fidélisent les clients et conduisent à des relations à long terme que les assureurs peuvent, à leur tour, exploiter pour améliorer leur rentabilité.
2. Fidéliser les clients et les garder satisfaits
Si l'élargissement de votre clientèle par l'adoption de nouveaux produits est essentiel à une croissance rentable, la fidélisation des clients existants est tout aussi importante. Les méthodes classiques d'enquête et de suivi du comportement des consommateurs ne sont plus de mise sur le marché d'aujourd'hui. Au contraire, les principaux assureurs sont devenus des experts en marketing et en extraction de données à partir d'un large éventail de données - y compris les changements démographiques, les données des médias sociaux et les habitudes d'achat.
En outre, ils ont réorganisé leur expérience client dans le but d'anticiper les besoins avant même qu'ils ne se manifestent. S'il est correctement exécuté, ce cercle vertueux peut conduire à des clients plus heureux et à des profits accrus pour les assureurs.
3. Effectuer une souscription performante pour rester compétitif
En tant que compétence clé de l'assurance, il n'est pas exagéré d'affirmer qu'une souscription efficace pourrait être le moteur le plus important de la rentabilité et du succès de votre entreprise. Un déséquilibre entre les dépenses liées aux sinistres et les primes peut entraîner des déficits budgétaires, tout comme des événements incontrôlables tels que des catastrophes naturelles ou d'autres événements imprévus. Il est donc primordial de créer un processus de souscription robuste et évolutif qui garantisse la rentabilité en tarifant efficacement les produits.
Alors que les principaux fournisseurs d'assurance ont tiré parti d'une automatisation accrue pour réduire les tâches manuelles, libérer des ressources expertes et réduire les frais généraux, les conditions actuelles laissent présager des difficultés à venir. Par exemple, Mark Englert d'ALM Property Casualty 360 affirme que "les économistes prévoient que, sur la plupart des marchés, le secteur industriel ne sera pas en mesure de générer des rendements suffisants pour couvrir son coût du capital en 2024 ou 2025 en raison de l'augmentation des frais de contentieux et de l'inflation économique, qui entraîne une hausse des frais de sinistres"
Comment les assureurs peuvent-ils utiliser l'IA et l'AA pour améliorer leur rentabilité ?
L'intelligence artificielle, y compris l'apprentissage automatique (AA) et l'IA générative (IA gén), a envahi tous les secteurs industriels et domaines techniques - l'assurance ne fait pas exception. Les recherches et l'expérience de GFT ont mis en évidence un certain nombre de façons dont les assureurs devraient envisager d'utiliser la technologie spécifiquement pour augmenter les efforts d'amélioration de la rentabilité, notamment :
Nouveaux produits d'assurance alimentés par des données
Une IA efficace ne peut être réalisée sans une gestion efficace des données. Alors que les entreprises d'assurance sont aux prises avec la consolidation, la qualité et le lignage des données, les outils IA peuvent accélérer la façon dont les données sont intégrées, nettoyées et harmonisées.
En outre, les nouvelles technologies telles que les bases de données vectorielles peuvent représenter plusieurs types de données (données de capteurs, mots, images et sons) et permettre une recherche simultanée. Les grands modèles de langage (LLM) peuvent être exploités pour comprendre et raisonner sur d'énormes quantités de données, aidant ainsi les assureurs à trouver des modèles dans les données existantes et à affiner les produits d'assurance pour des segments de marché spécifiques. Voici deux exemples possibles :
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L'assurance paramétrique : il s'agit de polices qui versent une somme d'argent prédéterminée en cas de survenance d'un événement spécifique, défini par des paramètres convenus à l'avance, tels que l'activité sismique, les conditions météorologiques ou des indices financiers atteignant des seuils prédéfinis.
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Assurance basée sur l'utilisation : il s'agit d'un produit d'assurance automobile dont les primes sont basées sur le comportement de conduite individuel et les habitudes d'utilisation plutôt que sur des facteurs traditionnels tels que l'âge, le sexe ou le lieu de résidence.
