Depuis quelques années, l’IA est utilisée par de nombreuses entreprises qui s’en servent pour automatiser des tâches et renforcer la sécurité de leur parc informatique. C’est aussi le cas des compagnies d’assurances qui y trouvent un allié de choix dans l’analyse et la prédiction de l’attitude des assureurs. Découvrez ici l’impact de l’IA sur l’activité des assurances.
L’IA et les charges administratives des assurances
Pour de nombreuses personnes, le terme IA fait référence uniquement aux intelligences génératives qui créent des textes, des images ou d’autres médias en réponse à des demandes précises. En réalité, une IA est un programme informatique conçu pour réaliser automatiquement des tâches sur la base de la collecte et du traitement de données. Par conséquent, le combo IA et assurance est une excellente solution pour gérer les charges administratives des entreprises.
L’IA et les parcours de souscription
Aujourd’hui, la principale utilisation de l’IA dans les compagnies d’assurance est liée aux parcours de souscription. Traditionnellement, c’est un processus long et fastidieux qui nécessite le dépôt d’un dossier physique et une étape de validation.
Grâce au traitement automatique des documents, l’IA permet à l’assurance de gagner du temps. Certes, elle ne s’occupe pas de refuser ou d’accepter un dossier. Toutefois, elles trient les dossiers incomplets ou ceux qui ne correspondent pas aux services offerts par l’assureur.
De même, l’IA intervient dans l’optimisation des sites entreprise. De nos jours, de plus en plus d’assureurs proposent des parcours de souscription en ligne. Grâce à sa base de données, l’IA effectue une analyse du comportement des visiteurs afin de proposer et d’apporter des corrections pertinentes au parcours client.
L’IA et les tâches administratives traditionnelles
Contrairement à ce que l’on pourrait penser, le traitement des dossiers d’assurance n’est pas la seule charge administrative des assureurs. Au-delà des tâches administratives classiques, ces entreprises doivent constamment collecter et analyser des données statistiques afin de calquer leurs services à l’état réel du marché.
Seulement, ces différentes tâches administratives nécessitent le plus souvent des kilos de papiers et des milliers de fiches Excel. Puisqu’elle fonctionne grâce à des bases de données, l’IA génère automatiquement des rapports qui dispensent de la compilation des documents. De quoi réaliser un gain de temps afin de développer de meilleurs produits d’assurance.
L’IA et la gestion des sinistres
L’IA accompagne également les entreprises dans la gestion des sinistres. En effet, grâce aux données scientifiques et historiques, les IA sont en mesure d’identifier les signes annonciateurs d’un sinistre. Évidemment, ce n’est pas une science exacte. Toutefois, les calculs effectués permettent bien souvent d’anticiper les évènements et d’adapter les primes en conséquence.
Considérant que les assurances investissent chaque année des millions d’euros dans la prévention des catastrophes naturelles, cette solution permet de faire d’importantes économies. D’ailleurs, en plus de l’analyse des données, l’IA permet la centralisation des données scientifiques afin d’optimiser le travail des experts.
L’IA dans la lutte contre la fraude à l’assurance
En Europe, les fraudes à l’assurance représentent environ 10 % montant des sinistres couverts. Cela représente un important manque à gagner pour les compagnies d’assurance. Bien qu’il existe des astuces pour identifier les fraudeurs, il n’est pas rare de laisser passer certains poissons.
Grâce à des techniques d’analyse comportementale, l’IA étudie le comportement financier et social de l’assuré. Cela permet donc d’identifier les comportements suspects pour déceler d’éventuelles fraudes.
La personnalisation des produits d’assurance et l’optimisation des procédures d’indemnisation
En plus de participer à la gestion des sinistres, l’intelligence artificielle permet aux assurances de proposer des produits adaptés aux clients et d’optimiser les procédures d’indemnisation.
La personnalisation des produits d’assurance
Dans le cadre d’un contrat d’assurance, les clients fournissent généralement des informations telles que :
- l’âge ;
- le sexe ;
- la profession ;
- les revenus ;
- les antécédents médicaux, etc.
Ces informations constituent une base de données extrêmement importante à l’IA qui peut alors établir des profils clients. Cela permet à l’assurance de proposer des produits adaptés à chaque profil. De façon caricaturale, une personne âgée se verra proposer une assurance santé tandis qu’un artisan sera plus enclin à bénéficier d’une assurance décennale.
Les procédures d’indemnisation
Grâce à des algorithmes d’apprentissage modernes, l’IA analyse les preuves fournies par les clients afin de valider ou de refuser les demandes de remboursement. Ce processus est optimisé par la méthode de gestion des sinistres qui prévoit généralement les dommages que pourraient subir les assurés.
Cela est particulièrement important considérant que les compagnies d’assurance mettent en moyenne plusieurs semaines à valider une demande de remboursement. Pour cause, les employés doivent évaluer manuellement chaque dossier.
Quels sont les points d’attention de l’IA dans les compagnies d’assurance ?
En dépit de ses nombreux avantages, l’utilisation de l’IA dans les compagnies d’assurance présente quelques points d’attention. La première est relative à la collecte et à la sécurité des données.
D’une part, en dehors des informations clients, l’IA se sert de nombreuses données scientifiques dans l’exécution de ces analyses. Seulement, il n’est pas rare que des informations scientifiques soient erronées ou obsolètes. Dans ces cas, les conséquences d’une mauvaise information peuvent être relativement importantes pour l’assurance.
D’autre part, la collecte et l’utilisation des données personnelles soulèvent des questions éthiques et juridiques. Il est donc essentiel d’utiliser ces informations à des fins d’analyses uniquement et d’en assurer la sécurité.
Le deuxième point d’attention est relatif à l’interprétation. Comme évoqué plus haut, l’IA se sert de diverses données pour analyser et proposer des profils clients. Seulement, l’utilisation de mauvaises méthodes d’analyse peut aboutir à des résultats erronés. Il revient donc à l’assurance de déterminer des critères objectifs et éthiques d’analyse d’information.