Un rapport récent produit par Xceedance met en lumière le rôle croissant de l’intelligence artificielle (IA) dans la révolution des processus opérationnels de l’industrie de l’assurance en 2024.
Cette transformation pourrait résoudre plusieurs défis majeurs auxquels sont confrontés les assureurs, ouvrant ainsi la voie à de nouvelles opportunités d’innovation et d’amélioration de l’efficacité.
Les défis de l’utilisation de l’IA
Selon le rapport, quatre problèmes principaux doivent être résolus pour accroître l’utilisation de l’IA dans le domaine de l’assurance. Tout d’abord, les assureurs doivent surmonter le défi de l’utilisation de l’IA générative, permettant à cette technologie de prendre des décisions clés dans des domaines tels que les niveaux de couverture et les recommandations en matière de réclamations.
Un autre sujet critique concerne l’impact de l’IA sur les flux de travail existants, nécessitant une transformation profonde des processus actuels pour les adapter à cette nouvelle technologie. En outre, la refonte des processus doit être accompagnée d’une approche plus personnalisée, où les technologies intelligentes peuvent effectuer une évaluation individuelle des risques, dépassant ainsi le modèle traditionnel d’assurance.
Enfin, la disponibilité des données est un enjeu majeur. Il est essentiel de développer un large éventail de sources de données, de la télématique aux données géospatiales, et de les intégrer dans des plateformes d’IA pour garantir leur efficacité décisionnelle.
L’analyse prédictive : optimisation des activités des assureurs
Parallèlement, l’analyse prédictive offre des opportunités majeures pour optimiser les activités des assureurs. Selon Digital Insurance, il existe trois principales applications de cette technologie :
– Accélération du traitement des réclamations : En utilisant l’analyse de données historiques, les compagnies d’assurance peuvent hiérarchiser les réclamations, réduisant ainsi les coûts tout en augmentant la satisfaction des clients.
– Détection des clients susceptibles de résilier leurs contrats : L’analyse prédictive permet d’analyser les données comportementales pour anticiper l’intention d’un client de résilier sa police, favorisant ainsi la fidélisation.
– Atténuation des risques de fraude : En analysant les données en temps réel, l’analyse prédictive peut détecter rapidement les réclamations frauduleuses, contribuant à réduire les pertes financières des assureurs.
L’intégration de l’IA et de l’analyse prédictive représente une opportunité majeure pour l’industrie de l’assurance. En surmontant les défis liés à l’adoption de ces technologies, les assureurs peuvent améliorer leur efficacité opérationnelle, offrir des produits plus personnalisés et mieux répondre aux besoins changeants de leurs clients.
Source : Ministère de l’Économie et de l’Innovation du Québec
