L'innovation dans la gestion des risques d'assurance grâce à l'IA

Points clés à retenir :

1. L'IA bouleverse l'évaluation traditionnelle des risques grâce à sa précision
2. L'apprentissage automatique remplace les anciennes méthodes de gestion des risques liés aux portefeuilles
3. Grâce à l'IA, la détection des fraudes n'a jamais été aussi simple
4. Il existe des méthodes bien définies pour mettre en œuvre l'IA et l'apprentissage automatique dans le cadre de l'évaluation des risques

 

Dans le secteur de l'assurance, l'évaluation et la gestion traditionnelles des risques ont toujours reposé sur des souscripteurs humains chargés d'évaluer les demandes et de fixer les primes. Si les souscripteurs expérimentés apportent une expertise précieuse fondée sur leur expérience et l'analyse de cas antérieurs, ce processus présente toutefois des limites en termes de précision, de transparence et de facilité d'utilisation pour les clients. 

Les souscripteurs ne peuvent examiner qu'un nombre limité de facteurs pour chaque demande et risquent de passer à côté de risques subtils ou d'évaluer de manière erronée certains cas en raison de biais humains ou d'un manque de données exhaustives. De plus, une fois fixées, les primes restent généralement inchangées, sans être ajustées en fonction de l'évolution du profil de risque de l'assuré.

Cependant, dans le secteur de l'assurance d'aujourd'hui, de plus en plus d’entreprises ont commencé à adopter les technologies d’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique pour relever ces défis et contribuer plus efficacement à la gestion et à l’évaluation des risques. 

En analysant en permanence d'énormes volumes de données internes et externes, l'intelligence artificielle permet aux assureurs d'adopter une approche plus dynamique, personnalisée et fondée sur les données pour comprendre et tarifer les risques au niveau individuel et au niveau du portefeuille.

L'IA permet une évaluation des risques plus rapide et plus efficace

Grâce à l'intelligence artificielle et à l'apprentissage automatique, les assureurs peuvent mettre en place ce que l'on appelle la « gestion dynamique des risques ». Des modèles réévaluent en permanence les clients existants et les risques associés afin d'identifier tout changement dans leur profil de risque à mesure que de nouvelles données et informations deviennent disponibles. Par exemple, les variations de la cote de crédit, des habitudes de conduite ou des indicateurs de santé issus des bracelets connectés peuvent aider à signaler une augmentation ou une diminution des risques.

Tout dossier à haut risque confronté à des événements exceptionnels, tels qu'un accident ou un défaut de paiement, peut être automatiquement signalé afin qu'une équipe humaine s'en occupe immédiatement. 

Les tarifs ou les conditions des contrats peuvent alors être rapidement adaptés en fonction des nouveaux niveaux de risque, ce qui permet d'éviter une sous-tarification et de minimiser l'exposition future au risque. Plutôt que de s'appuyer sur des évaluations statiques annuelles ou semestrielles, l'IA permet aux assureurs de surveiller les risques en temps réel et de manière proactive.

Cette approche dynamique constitue une nette amélioration par rapport aux méthodes traditionnelles, qui peuvent laisser certains risques passer inaperçus ou être sous-évalués pendant de longues périodes. En détectant rapidement ces évolutions, les assureurs réduisent l'incertitude et limitent leur exposition au risque sur le long terme.

Une meilleure compréhension des risques liés aux portefeuilles grâce à l'apprentissage automatique

Outre une vision plus globale des risques individuels, l'IA aide les assureurs à acquérir une compréhension plus large et plus fine des risques liés à l'ensemble de leur portefeuille de clients. 

Par exemple, les modèles d'apprentissage automatique peuvent analyser en continu des rapports, des actualités, des données météorologiques, des indicateurs économiques et bien d'autres sources encore, afin de détecter les signes de risques émergents liés à des domaines tels que le changement climatique, les questions de santé, les tendances économiques, ainsi que les événements mondiaux.

Les modèles d’apprentissage automatique quantifient et présentent ensuite les données analysées. Cela donne aux souscripteurs une vision beaucoup plus claire de leur exposition aux risques potentiels, ce qui leur permet de modifier de manière proactive les conditions, la tarification et la modélisation des risques à l’échelle de leur entreprise afin de tenir compte de ces tendances. Plutôt que de réagir aux risques après des événements majeurs, des technologies telles que l’apprentissage automatique permettent aux assureurs d’anticiper les menaces et de réduire leurs pertes.

Détection optimisée de la fraude grâce à l'intelligence artificielle

La fraude à l'assurance est un problème majeur qui fait grimper les coûts pour tous les clients et détourne des fonds destinés aux sinistres légitimes. 

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique peuvent constituer un moyen très efficace de lutter contre les tentatives de fraude grâce à une analyse approfondie des détails des demandes, de l'historique des sinistres et des ensembles de données externes. Ces modèles sont entraînés à partir d'énormes volumes de cas de fraude antérieurs afin de reconnaître les schémas et comportements suspects susceptibles d'indiquer une intention frauduleuse.

En analysant en continu et en temps réel des centaines de données pour chaque cas, les outils d'IA permettent de détecter même les tentatives de fraude les plus sophistiquées, qui pourraient échapper à la vigilance des contrôleurs humains. 

Ces outils présentent également l'avantage d'améliorer constamment leurs capacités, car ils continuent d'apprendre à partir de nouveaux cas et des stratégies utilisées dans le cadre de tactiques criminelles adaptatives. Cela permet aux assureurs d'éviter de verser des indemnités colossales pour des demandes frauduleuses, tout en simplifiant le processus de validation pour les clients honnêtes grâce à un signalement automatique. 

Premiers pas avec l'IA pour la gestion des risques

Si l'impact disruptif de l'IA est évident, la mise en place d'un système de modélisation des risques reste une tâche complexe qui nécessite beaucoup de temps, d'expertise et de ressources – dont toutes les compagnies d'assurance ne disposent pas forcément. Il existe toutefois des moyens accessibles permettant à votre compagnie d'assurance de commencer à tirer parti de l'IA et de développer ses capacités :

1. Constituer une équipe pluridisciplinaire :

Constituez une équipe pluridisciplinaire composée de data scientists, d'actuaires, de souscripteurs et de gestionnaires de risques. Leurs connaissances combinées seront d'une importance capitale pour définir les objectifs, identifier les sources de données internes et externes pertinentes, ainsi que pour orienter le développement des modèles d'IA et d'apprentissage automatique.

2. Contrôler et améliorer la qualité des données : 

Avant de créer des modèles, vous devez analyser les données existantes (clients, sinistres et autres) afin de détecter d'éventuels problèmes. Comblez les lacunes dans la mesure du possible afin de garantir que les ensembles de données d'apprentissage soient aussi complets et précis que possible pour permettre aux modèles de s'en inspirer.

3. Commencer par des initiatives pilotes : 

Concentrez vos efforts initiaux sur des programmes pilotes de validation de principe axés sur des domaines bien définis, tels que des types de risques spécifiques. Cette approche, moins risquée, permet de tirer des enseignements de tests à petite échelle avant de prendre des décisions importantes.

4. Investir dans les données et la formation : 

Pour que votre compagnie d'assurance connaisse rapidement le succès, il sera essentiel de consacrer davantage de moyens financiers aux outils de collecte de données, aux ensembles de données d'entraînement et à la formation continue du personnel, afin d'exploiter pleinement le potentiel de l'IA et de l'apprentissage automatique dans l'ensemble des processus de gestion des risques.

L'apprentissage et l'adaptation continus permettront d'atteindre une précision prédictive et un niveau d'automatisation encore plus élevés. En mettant en œuvre l'IA selon une approche progressive axée sur les tests, vous pouvez résoudre efficacement les difficultés et vous assurer que la technologie fournit des résultats clairs, conformément à ses priorités et à ses capacités.

Conclusion

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique révolutionnent la manière dont les assureurs évaluent et gèrent activement les risques, tant au niveau individuel qu'au niveau du portefeuille. Des techniques dynamiques et fondées sur les données remplacent les méthodes obsolètes pour offrir une précision bien supérieure. 

Les premiers programmes pilotes et les initiatives de collaboration offrent aux assureurs, quelle que soit leur taille, un moyen clair de commencer à tirer parti de ces technologies performantes et de leurs promesses en matière d’optimisation de la souscription, de renforcement des mesures de lutte contre la fraude et de résilience à long terme. 

Grâce à des améliorations et à des perfectionnements constants, l'IA continuera à transformer le pendant de nombreuses années encore. Si vous souhaitez commencer dès aujourd’hui à utiliser l’IA dans le secteur de l’assurance, commencez par CoverGo !

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