Tirer parti de l'intelligence artificielle pour accélérer le lancement de nouveaux produits d'assurance

Points clés à retenir :

• L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique permettent aux assureurs de développer plus rapidement de nouveaux produits en tirant parti de l'Internet des objets, de l'analyse prédictive et de l'automatisation.
• Les informations issues des capteurs de l'Internet des objets (IoT) et de l'analyse du comportement des clients peuvent aider les assureurs à concevoir des produits hyper-personnalisés.
• L'IA optimise les processus de souscription, de tarification et d'analyse des contrats afin de commercialiser les produits plus efficacement.
• Tout en accélérant l'innovation, les assureurs doivent également faire face aux risques liés à la confidentialité des données, aux biais et à la dépendance excessive vis-à-vis des algorithmes.

 

Dans le secteur de l'assurance, qui évolue aujourd'hui à un rythme effréné, les méthodes traditionnelles de développement de produits peinent à suivre le rythme des besoins et des attentes croissants des clients. Il faut des mois, voire des années, aux assureurs pour mettre sur le marché des produits innovants – un processus fastidieux qui laisse le champ libre à des concurrents plus agiles. Pour pérenniser leur activité, les assureurs doivent trouver des moyens d'accélérer chaque étape du cycle de vie des produits, de la conception à la mise en œuvre. 

C'est là que l'intelligence artificielle (IA) s'avère particulièrement prometteuse. En s'appuyant sur l'apprentissage automatique (ML), la modélisation prédictive (PM) et du traitement du langage naturel (TLN), l’IA s’est imposée comme le meilleur moyen pour les assureurs de rationaliser leurs processus, de mieux comprendre leurs clients et de lancer beaucoup plus rapidement des produits sur mesure. 

Comment l'IA peut-elle accélérer le développement de produits ?

En exploitant correctement les technologies avancées d'IA, les compagnies d'assurance peuvent accélérer considérablement l'ensemble du cycle de vie des produits. Voici quelques domaines clés dans lesquels l'IA fait la différence :

Assurance en fonction de l'utilisation 

L'assurance basée sur l'utilisation (UBI) désigne les contrats d'assurance dont les primes sont calculées en fonction de l'utilisation plutôt que selon des tarifs fixes. Dans le cadre de l'UBI, des facteurs tels que le nombre de miles parcourus, l'heure de la journée et le comportement du conducteur sont pris en compte pour déterminer le montant de la prime.

C'est là que les technologies d'IA trouvent tout leur sens. L'IA recueille et analyse l'ensemble des données relatives à une multitude de facteurs liés à l’assurance au kilomètre grâce à des dispositifs télématiques. Forts de toutes ces informations, les assureurs peuvent alors proposer des contrats d’assurance sur mesure adaptés à chaque client. Par exemple, les programmes d’assurance au kilométrage (UBI) basés sur l’intelligence artificielle pourraient offrir des réductions aux conducteurs qui ne dépassent pas un certain seuil de kilométrage mensuel, ce qui indique une utilisation globalement moindre du véhicule.

Données issues de l'Internet des objets (IoT) et des technologies

Les capteurs domestiques, les voitures et les appareils portables génèrent une quantité considérable de données comportementales. Une fois analysées à l'aide de l'IA et de l'apprentissage automatique, ces nouvelles sources d'informations non traditionnelles fournissent des informations approfondies sur les clients, permettant ainsi de développer des produits hyper-ciblés. 

Par exemple, en analysant les habitudes d'utilisation des appareils domestiques connectés, les assureurs peuvent proposer des contrats d’assurance habitation « pay-as-you-live » adaptés aux modes de vie et aux profils de risque de chacun.

Analyse prédictive

Les modèles prédictifs basés sur l'IA analysent les polices existantes et les tendances en matière de sinistres afin d'anticiper les risques, les résultats et les comportements futurs. Cela permet une conception de produits hautement précise, fondée sur les données, ainsi qu'un profilage des clients. 

Devis plus rapides

L'IA accélère le processus de souscription en analysant automatiquement les informations issues de différents documents afin d'évaluer les risques. La souscription traditionnelle « basée sur des règles » peut prendre plusieurs jours, tandis que des modèles d'IA entraînés peuvent générer des résultats de souscription en quelques heures, voire quelques minutes, pour un coût bien moindre.

Analyse et rédaction de contrats

En analysant des milliers de polices d'assurance et de conditions générales à l'aide du traitement du langage naturel (NLP), l'IA permet de rationaliser l'élaboration et la gestion des contrats. Les assureurs peuvent ainsi générer plus rapidement des contrats adaptés à l'évolution constante de la réglementation et aux besoins des clients. 

Risques et défis potentiels

Si la rapidité et l'efficacité constituent des avantages évidents de l'utilisation de l'IA dans le développement de produits, les assureurs doivent toutefois tenir compte des risques liés à un recours accru à l'IA et à des sources de données alternatives :

1. Confidentialité et sécurité des données

Les assureurs qui traitent davantage de données à caractère personnel ont davantage de responsabilités en matière de protéger les données sensibles de leurs clients et de respecter la législation en matière de protection de la vie privée.

2. Risque lié au modèle et interprétation

Les techniques complexes d'IA sont difficiles à interpréter, à contrôler et à remettre en question pour le personnel non spécialisé. Les assureurs doivent maintenir une surveillance et allouer davantage de ressources à leurs stratégies de gouvernance de l'IA.

3. Redondance des compétences

Si elle permet d'accroître la productivité, l'automatisation généralisée à long terme pourrait réduire la nécessité de certains postes, comme celui de souscripteur. Les assureurs doivent donc reconvertir et perfectionner leurs collaborateurs afin qu'ils puissent se consacrer à des tâches à plus forte valeur ajoutée.

4. Dépendance excessive vis-à-vis des algorithmes

En l'absence de jugement humain, le fait de se fier entièrement aux prévisions de l'IA peut avoir des effets négatifs imprévus si les modèles deviennent obsolètes ou si les données d'entrée évoluent au fil du temps. La surveillance reste donc essentielle.

Conclusion

Dans le secteur de l'assurance, l'IA accélère le développement de produits en exploitant des sources de données alternatives, en automatisant les flux de travail et en améliorant les capacités humaines de résolution de problèmes. 

Lorsqu'elle est développée et mise en œuvre correctement dans le cadre d'une gouvernance rigoureuse, l'IA a tout le potentiel nécessaire pour aider les assureurs à proposer bien plus rapidement des solutions personnalisées et rentables, tout en tenant compte des risques et des sensibilités.

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