7 impacts de l’IA sur le domaine de l’assurance en 2023

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Nous assistons à une adoption rapide de l’intelligence artificielle dans le secteur de l’assurance. Les professionnels du domaine réalisent la puissance de la modélisation des risques basés sur cette technologie qui permet de meilleures décisions en matière de risques et une souscription optimisée, avec une mise sur le marché plus rapide.

Insurance News Net nous présente 7 façons dont l’IA va impacter le domaine en 2023.

Bénéficier d’un moteur de productivité

Plus de volume et un traitement direct plus rapide sont ce que veulent les assureurs. En 2023, nous pouvons nous attendre à une plus grande utilisation de l’IA pour améliorer l’assemblage de silos de données clés, mais disparates, les processus de remplissage des devis et leur numérisation, la structuration des documents et la préparation des informations.

Tout cela permet aux souscripteurs d’accéder et d’exploiter facilement les données et signifie que les nouvelles affaires peuvent être analysées plus correctement.

Comprendre le risque catastrophique

La tarification du risque catastrophique dû aux conditions météorologiques ou au changement climatique est une priorité en 2023. Avec l’évolution des conditions météorologiques, il est de plus en plus difficile pour les assureurs de tarifer ce type de risque. Nous continuerons de voir des assureurs renoncer à assumer ces risques, en particulier dans les zones côtières, le gouvernement des États intervenant en augmentant les taxes et les taux assurantiels pour couvrir le risque. Par exemple, c’est déjà le cas en Floride, où les primes ont grimpé en flèche.

Nous verrons les préoccupations environnementales, sociales et de gouvernance jouer un rôle croissant, comme l’utilisation de drones pour évaluer les risques sur une vaste zone géographique. Lorsque l’on parle de drones, cela signifie que des capteurs alimentent massivement plus de quantités de données, et souligne encore le besoin d’une modélisation avancée et précise capable de gérer des quantités de données exponentiellement plus importantes et sans précédent.

Soutenir les nouveaux domaines d’activité

Les assureurs s’appuieront de plus en plus sur l’IA pour analyser l’afflux de nouveaux secteurs d’activité et cas d’utilisation, par exemple, les risques liés à la cybersécurité. Quels sont les mécanismes de traitement de ce type de risque ? Et si le client est à Dubaï ? Comment les assureurs peuvent-ils analyser et enrichir ces données afin que les équipes de souscription puissent mieux les évaluer ?

Nous pouvons nous attendre à voir une utilisation accrue de l’IA, car une multitude d’applications basées sur cette technologie pour la souscription, la tarification et les sinistres sont devenues disponibles, voire indispensables.

Réduire l’épuisement professionnel

Il est fort probable que nous utiliserons l’IA pour automatiser les tâches manuelles et fastidieuses, mais essentielles qui entraînent de longues heures de travail pour les souscripteurs.

Ceci, à son tour, réduira la crise d’épuisement professionnel à laquelle sont confrontées les équipes de souscription et contribuera à atténuer la pénurie continue de talents.

Combler un manque de ressources

Au cours des cinq dernières années en particulier, un nombre croissant de fournisseurs de technologies d’assurance ont comblé un manque de ressources spécifique, comme l’analyse des risques pour la souscription.

Dans un contexte post-pandémique, avec de nombreuses démissions et des collaborateurs ne retournant pas sur le marché du travail, nous verrons de plus en plus la combinaison de la technologie de l’IA et de l’interaction humaine pour gérer et automatiser les tâches de bas niveau ou répétitives.

Acquérir des talents hors des sentiers battus

Il est possible que les transporteurs continuent de créer de vastes programmes de stages comme mécanisme pour introduire de nouveaux talents plus jeunes dans l’industrie, et pour présenter des technologies innovantes et de nouvelles applications qui combinent les pratiques actuarielles et la science des données.

L’expansion du recrutement numérique se poursuivra, ciblant un bassin de talents plus large au-delà des diplômés universitaires et de ceux qui souhaitent entrer dans des programmes d’assurance. Pour illustrer, le recrutement numérique peut être utilisé pour recruter des talents susceptibles d’être attirés par un programme de formation professionnelle, mais qui n’avaient pas sérieusement envisagé de travailler dans ce secteur.

Externaliser l’IA

Il y aura une recherche d’une externalisation accrue du développement et des projets d’IA, car il n’y a pas suffisamment de ressources informatiques disponibles dans l’industrie, en particulier dans les technologies avancées telles que la science des données, pour créer les produits requis et les systèmes internes.

Nous entendons parler de projets internes qui sont au point mort après 18 mois, voire deux ans de développement, en raison de la complexité et du manque de connaissances techniques essentielles et de talents dont ces entreprises ont besoin pour fonctionner.

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