28 oct. 2024

L'avenir de l'assurance - les espoirs et les craintes de l'IA

Dans ce blog de Bureaux GFT, Dean Clark (Directeur des nouvelles technologies) se penche sur l'avenir du secteur de l'assurance, avec un accent particulier sur le rôle potentiel de la technologie de l'IA.
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Si nous regardons dans le rétroviseur, nous constatons que les dernières années n'ont pas été particulièrement bonnes pour le secteur de l'assurance. Le fait que les ratios combinés soient supérieurs à 100 % signifie que les résultats techniques n'ont pas été bons et que les affaires sont en fait déficitaires du seul fait de la souscription et des primes qu'elles perçoivent.

Bien entendu, il faut également tenir compte des revenus des investissements, sur lesquels les sociétés s'appuient. Toutefois, le fait que les taux d'intérêt soient assez bas depuis très longtemps est également un facteur qui nuit à la viabilité à long terme des affaires. C'est sur ce type d'effets stratégiques que porte toute la conversation dans le secteur industriel de l'assurance depuis un certain temps.

Alors, que peuvent faire les sociétés pour avoir un impact sur les principaux moteurs de leurs affaires, à savoir réduire les frais et les pertes liées aux sinistres, tout en augmentant les primes, d'une manière qui conduise réellement à des affaires durables ?

En fin de compte, le marché de l'assurance est un secteur industriel très concurrentiel, en particulier dans le domaine de l'assurance des particuliers. Il est aujourd'hui principalement alimenté par les sites web de comparaison des prix, ce qui signifie que le prix pur est au premier plan pour que les individus puissent le comparer et choisir. C'est l'un des plus grands défis que le secteur industriel ait eu à relever depuis un certain temps. Toutefois, cette approche peut également ouvrir de nouvelles perspectives, notamment grâce aux innovations technologiques qui se développent sur le marché.

Adopter la technologie

L'innovation technologique rapide fournit certainement un certain nombre de leviers que les entreprises peuvent utiliser pour créer un avantage concurrentiel, et c'est sur ce point que beaucoup se concentrent actuellement. Comment peuvent-elles utiliser au mieux leurs vastes jeux de données ? Comment peuvent-elles utiliser l'intelligence artificielle (IA) ? Comment peuvent-elles utiliser la technologie pour améliorer les performances de souscription, avoir une meilleure tarification, une plus grande micro-segmentation et une hyper-personnalisation pour les clients, afin qu'ils se sentent réellement appréciés et pas seulement un point de données parmi une large population ?

Réduire les pertes liées aux sinistres

Le deuxième domaine d'action est la recherche de moyens pour réduire les pertes liées aux sinistres. Alors que la fraude à l'assurance de l'utilisateur final a été un facteur dans l'assurance depuis que le secteur industriel a été formé, la fraude aux pertes de sinistres est une préoccupation croissante pour toutes les entreprises. En particulier, l'essor de l'IA conduit en fait à un risque accru de fraude, puisqu'elle devient maintenant si sophistiquée qu'elle peut être utilisée comme outil pour faire de fausses déclarations de sinistre.

Frais de technologie

Pour de nombreuses entreprises, il est tentant d'adopter les nouvelles technologies, mais l'augmentation des frais peut souvent représenter un énorme défi. Les frais de fonctionnement augmentent chaque année et l'inflation est un problème majeur depuis un certain temps. Si l'effet de la "crise du coût de la vie" sur les consommateurs a été difficile, le facteur inflationniste global a également eu un impact important sur la rentabilité du secteur de l'assurance.

Cependant, les nouvelles technologies permettent également aux sociétés de gagner en efficacité et en productivité, en recourant davantage à l'automatisation sans nécessairement réduire la main-d'œuvre. Elles permettent également de déployer efficacement la main-d'œuvre la plus qualifiée directement là où la valeur ajoutée est la plus importante, ce qui permet d'éviter des frais à long terme.

La voie à suivre

À l'avenir, la priorité des 12 prochains mois pour la plupart des entreprises d'assurance sera probablement la poursuite de la démarche vers l'IA. Les entreprises de tous les secteurs parlent de l'IA ou l'expérimentent, mais très peu travaillent avec elle en production ou à grande échelle - et pourtant tout le monde se rend compte de son importance pour l'avenir. L'IA est là pour rester et ceux qui travaillent dans le secteur de l'assurance doivent explorer et commencer à utiliser la technologie de la meilleure façon possible.

Du point de vue de l'efficacité, les meilleurs cas d'utilisation de l'IA peuvent vraiment aider à réduire les frais grâce à l'automatisation. Cependant, plus que cela, elle devrait également permettre aux sociétés d'assurance de servir les marchés de l'assurance commerciale et d'autres marchés spécialisés où elles pourraient traditionnellement être perdantes, avec des processus inefficaces qui peuvent prendre une semaine ou même un mois pour conclure une affaire. Nous avons été témoins de l'expérience des sites web de comparaison des prix à la consommation qui ont facilité l'engagement des assureurs de particuliers avec leurs clients ; l'occasion se présente maintenant pour les assureurs d'entreprises de faire des progrès similaires.

Bien sûr, les lignes commerciales et l'espace d'assurance spécialisée ne sont pas aussi axés sur le papier ; on se concentre beaucoup plus sur le détail du risque spécifique et de la couverture, mais c'est définitivement quelque chose qui peut encore bénéficier énormément de l'application de l'IA et de l'analyse des grandes données. C'est là que nous voyons les opportunités immédiates et à moyen terme.

Au-delà de l'IA, l'autre objectif principal des assureurs est la transformation numérique à grande échelle et la poursuite de l'évolution vers l'infonuagique. Alors que certaines entreprises progressent rapidement, il existe encore de nombreuses lignes d'affaires au sein de l'assurance (en particulier dans l'espace commercial, par exemple), où le numérique peut être mieux utilisé. Et ce, tant du point de vue de l'engagement et de la collecte de meilleures données auprès des clients, que de la fourniture de services améliorés pour les clients finaux.


Le dernier aspect de l'avenir de l'assurance est bien sûr la réglementation, qui continue à conduire le changement dans ce qui est un marché hautement réglementé, les entreprises faisant continuellement la course pour se conformer. Toutefois, au-delà de la simple conformité réglementaire, le défi concerne en fait davantage la résilience globale de l'entreprise, en particulier dans un monde technologique de plus en plus complexe. L'expérience récente dont nous avons été témoins avec la perturbation inattendue et à grande échelle de CrowdStrike a été causée par une simple mise à jour d'un logiciel destiné en fait à protéger contre les pannes et les perturbations. Cet exemple souligne l'importance pour les entreprises d'avoir une compréhension approfondie de l'ensemble de leur parc technologique interconnecté, afin d'atténuer les niveaux croissants de vulnérabilité critique. Pour les compagnies d'assurance, la situation impensable pourrait être celle où un client doit déposer une réclamation immédiatement en raison d'une urgence soudaine ; si le système de réclamations des assureurs était "en panne" ou si les données étaient perdues lors d'une panne, comment feraient-ils ?

Transformation stratégique des données

Pour pouvoir créer une stratégie robuste axée sur l'IA, les entreprises doivent d'abord résoudre les fondamentaux des données. Chez GFT, nous proposons de nombreux services pour aider les clients à définir et à créer une stratégie de transformation des données approfondie et à l'épreuve du temps. Dans ce cadre, nous sommes de plus en plus souvent engagés dans des missions de clients pour aider à cartographier un ensemble de données approprié, disponible et fiable, qui peut également servir de source unique de vérité. La mise en place de cet ensemble de données est essentielle pour permettre la formulation d'une stratégie IA complète.

Une fois que la stratégie de données est définie et qu'une voie pour la transformation des données est activée, le plan d'utilisation de l'IA dans tous les domaines appropriés de l'entreprise peut alors être mis en œuvre, afin de réaliser les Avantages en termes d'efficacité et de croissance. Si ce n'est pas le cas, toute évolution vers l'IA risque de ne pas apporter les Avantages escomptés, car le programme reste isolé en tant que preuve de concept coûteuse et potentiellement risquée.