Comment l’IA dans le processus de souscription réduira le ratio combiné
Charles Murat Charles Murat
3 septembre 13 min

Comment l’IA dans le processus de souscription réduira le ratio combiné

Les vétérans de l’industrie de l’assurance IARD (incendie, accidents, risques divers) n’ignorent pas que l’excellence de la souscription joue un rôle central dans le rendement global de l’entreprise. Il n’est pas non plus surprenant que l’atteinte de la rentabilité ne soit pas chose facile : même les assureurs les plus performants en IARD opèrent actuellement à un ratio combiné de près de 100 %.

En tant qu’important point de contact avec la clientèle, la souscription est également soumise à des demandes nouvelles et croissantes de la part des clients, qui sont aujourd’hui de plus en plus habitués au service facile, pratique, rapide et axé sur le client, rendu possible par les progrès des technologies numériques et du commerce électronique. Or, en assurance, les clients ne cherchent pas un outil en ligne sophistiqué ou une application mobile, selon un récent sondage. Ce qu’ils disent vouloir plus que tout, ce sont des « vendeurs avertis », une voix confiante à l’autre bout du fil pour évaluer rapidement leur situation et répondre avec précision à leurs questions.

Il est de plus en plus difficile de fournir cette ressource aux clients. D’une part, les talents expérimentés se font de plus en plus rares. En effet, d’ici 2020, on prévoit que les assureurs seront incapables de combler près d’un demi-million d’emplois rien qu’aux États-Unis. D’autre part, les solutions technologiques existantes font trop peu pour aider le personnel à suivre le rythme. Selon un rapport, de 30 à 40 % du temps des souscripteurs est consacré à des tâches administratives, comme la saisie des données et l’exécution des analyses à la main.

À chaque étape du processus de souscription, des renseignements exacts aident à réduire l’incertitude entourant la prise de décision. Pourtant, le coût de l’obtention, de la validation et de l’analyse de l’information s’accumule rapidement et, pour maintenir la précision, la vitesse est souvent sacrifiée en premier. Par conséquent, la plupart des assureurs perdent régulièrement des polices qu’ils auraient pu souscrire s’ils avaient été en mesure de traiter les propositions et les renouvellements plus rapidement.

L’intelligence artificielle (IA) change tout cela. Grâce à sa capacité de recueillir, d’interpréter et d’analyser les données en temps réel, l’intelligence artificielle permet aux souscripteurs de répondre avec précision et rapidité aux questions complexes des clients. Au-delà de la simple information, l’IA est suffisamment puissante pour fournir aux professionnels de la souscription des recommandations de décision pour les aider à décider plus rapidement et en toute confiance. Dans certains cas, l’IA peut même automatiser des tâches, ce qui permet aux souscripteurs de consacrer plus de temps à des activités de plus grande valeur, comme l’établissement de relations avec des courtiers ou l’évaluation de cas plus risqués.

Chez Element AI, nous développons des solutions d’IA qui peuvent être appliquées à l’ensemble du processus de souscription. Nous expliquons ci-dessous comment l’IA peut introduire de nouveaux gains d’efficacité à chaque étape du processus.

Soumissions de souscription.

1 : Soumissions

Traiter les demandes plus rapidement et à moindre coût

Une demande de souscription d’une police d’assurance déclenche la première étape du processus de souscription : la soumission. Aujourd’hui, de nombreux commis à la souscription transcrivent encore manuellement les documents, ⁠– y compris les formulaires de demande, les rapports d’analystes, les notes et les courriels ⁠– et en vérifient manuellement l’intégralité. Non seulement cela prend du temps, mais la saisie des données est aussi une excellente occasion d’introduire des fautes de frappe et d’autres erreurs humaines. Grâce à des techniques telles que la reconnaissance optique de caractères (ROC) et le traitement du langage naturel (TLN), l’IA peut lire, transcrire numériquement et structurer automatiquement cette information, qu’elle soit manuscrite ou dactylographiée, directement dans le système d’enregistrement d’une entreprise.

L’IA peut aider à améliorer et à accélérer l’étape des soumissions en signalant des domaines spécifiques ou des cas difficiles à examiner par les professionnels de la sélection des risques. Si l’IA est autorisée à le faire, elle peut évaluer quels renseignements clés sont nécessaires pour traiter une proposition particulière et demander automatiquement les bons formulaires ou toute donnée manquante ou erronée, ce qui permet de gagner du temps et au souscripteur de recevoir les renseignements requis le plus tôt possible.

2 : Goût du risque

Signale automatiquement les soumissions qui ne correspondent pas à votre goût du risque

Déterminer rapidement et hâtivement si une proposition correspond au goût du risque d’un assureur et évaluer dans quel segment ce risque se situe peut donner aux souscripteurs un nouvel avantage important sur la concurrence.

Prenez les renouvellements : lorsque les souscripteurs choisissent d’examiner un renouvellement, ils peuvent prendre en considération un éventail de caractéristiques de haut niveau, y compris les pertes sur le compte, les changements importants dans la structure de l’entreprise et les caractéristiques d’application standard comme l’âge de la propriété. Il faut beaucoup de jugement à ce stade, et le processus manuel peut prendre beaucoup de temps.

La phase de goût du risque du processus de souscription peut être optimisée grâce à l’IA grâce à l’automatisation. Dans l’exemple d’un renouvellement, si le modèle est confiant, sur la base d’un niveau de confiance déterminé par l’assureur, le système d’IA est en mesure de déterminer rapidement si le renouvellement doit être annulé, renouvelé ou réassuré en fonction des enseignements tirés des caractéristiques présentes dans la proposition et des transactions précédentes, en plus de combiner les résultats techniques et diverses sources de données.

Une fois qu’un souscripteur a décidé de renouveler une police, il doit alors déterminer s’il est nécessaire de la ré-souscrire ou non, soit parce que sa structure ou son prix doivent être adaptés, soit même parce qu’il existe une possibilité de vente incitative. En analysant les données historiques, l’IA peut soit automatiser cette décision, soit, en cas d’incertitude, faire une recommandation que le souscripteur peut accepter ou modifier.

Grâce à l’IA, les souscripteurs peuvent acquérir une meilleure capacité à détecter les soumissions qui ne correspondent pas à leur goût du risque. Ils gagnent également en efficacité en évitant un long processus de traitement des demandes qui devraient être refusées et en offrant un ensemble de couverture adéquat bien harmonisées en temps opportun.

3 : Assignation

Livrer plus rapidement avec une meilleure assignation

Il n’est pas toujours facile d’évaluer quel membre de l’équipe est le mieux placé pour traiter une demande donnée. Dans de nombreuses entreprises, il faut une équipe désignée pour assigner et trier ce travail, et l’évaluation est souvent faite à la main par un membre du personnel expérimenté, ou automatiquement mise dans les journaux d’équipe pour que les tarificateurs s’auto-assignent.

Le processus d’affectation peut être optimisé en permanence grâce à l’IA, qui permet d’attribuer des dossiers aux souscripteurs en fonction de l’analyse de divers facteurs, notamment les estimations du délai de traitement prévu, le taux de renouvellement, la spécialisation des souscripteurs, la charge de travail et le pouvoir de signature. Cela est d’autant plus important que, pour certains secteurs d’activité, les souscripteurs ne peuvent pas traiter toutes les propositions.

L’IA peut également accélérer l’étape de l’assignation en identifiant les dossiers qui devraient être priorisés par les souscripteurs de dossiers, par exemple en fonction du ratio de clôture prévu, de la valeur à vie, de la prime et de l’effort. Cela permet aux souscripteurs de se concentrer sur les affaires les plus importantes, d’améliorer la rapidité et la cohérence et, en fin de compte, d’augmenter les primes brutes souscrites.

4 : Évaluation des risques

Donner un sens à des informations complexes plus rapidement et avec une meilleure cohérence

La surabondance d’information peut ralentir même les souscripteurs les plus expérimentés. Dans la plupart des entreprises, les souscripteurs s’appuient sur des données provenant d’un large éventail de sources différentes pour évaluer les risques spécifiques d’un demandeur et déterminer si ces risques peuvent et doivent être couverts. Étant donné que chaque soumission est unique, chacune exige également une stratégie d’examen unique, guidée par le jugement que les souscripteurs individuels ont développé et affiné au fil des années d’expérience. Bien qu’il existe des lignes directrices, l’expérience compte pour beaucoup; en fait, il a été démontré que l’expérience est en corrélation directe avec la précision et la cohérence de l’évaluation des risques. Pourtant, à mesure que les souscripteurs chevronnés prennent leur retraite, ils sont de plus en plus remplacés par de nouveaux travailleurs inexpérimentés, ce qui rend difficile pour les souscripteurs de maintenir l’uniformité et l’efficacité.

L’IA optimise le processus d’évaluation des risques. Elle peut recommander des sources d’information qui ont été utiles pour des utilisations similaires dans le passé, ou suggérer un ordre de classement pour l’examen des sources de données. Ces recommandations aident les souscripteurs à classer par ordre de priorité l’information provenant des soumissions et de sources externes comme les bases de données, ce qui leur permet de cibler plus rapidement l’information ayant une incidence, augmentant ainsi la rapidité et la précision de l’évaluation des risques.

En plus de donner aux souscripteurs l’accès à l’information la plus pertinente et la plus opportune, l’IA peut recommander au souscripteur s’il doit faire une soumission ou un renouvellement et à quel degré de risque. Elle peut également expliquer au tarificateur comment et pourquoi elle en est arrivée à cette recommandation, en expliquant sa raison d’être au moyen de graphiques et dans le contexte d’utilisations et de décisions antérieures similaires. Le souscripteur décide d’accepter ou non la recommandation, et l’IA peut tirer des leçons de cette décision et s’en servir pour préparer ses propositions futures. En automatisant les parties prévisibles et répétitives du processus d’évaluation des risques, l’IA peut aider les souscripteurs à prendre des décisions plus cohérentes et à mieux contrôler les risques.

5 : Recommandations de couvertures

Fournir les options de couverture les plus pertinentes

Les recommandations de couverture ont une incidence importante sur la rentabilité de la souscription, et pour de nombreux souscripteurs, cette étape demeure plus un art qu’une science. Pour développer les options de couverture, les souscripteurs évaluent les besoins du client en matière de police ainsi que l’exposition au risque du portefeuille d’affaires existant. Ils s’appuient sur leur expérience et sur des lignes directrices de haut niveau qui sont codées dans les systèmes d’enregistrement existants, ce qui peut signaler des infractions pour les souscripteurs ou les empêcher d’émettre une soumission. Ce n’est pas une étape rapide et facile, mais plutôt un processus complexe et long qui implique une analyse et de multiples décisions.

S’inspirant des polices antérieures, l’IA permet aux souscripteurs d’avoir accès à un menu d’options de couverture recommandées, y compris des limites, des franchises, des frais supplémentaires et des rabais. De plus, le système peut fournir des exemples passés de politiques ayant des caractéristiques d’application similaires à des fins de référence et de comparaison. Les options de couverture proposées par le système d’IA peuvent également tenir compte des objectifs stratégiques de l’entreprise. Le ratio de pertes et le ratio de clôture ne sont que deux exemples de facteurs qui pourraient être étalonnés dans le système. Cette information aide les souscripteurs à préparer les options de couverture plus rapidement et avec plus de perspicacité, ainsi qu’à assurer la cohérence interne.

Référence et autorité en souscription.

6 : Référence et autorité

Rationaliser les examens et les approbations pour accélérer l’ensemble du processus de souscription

À la dernière étape, juste au moment où le souscripteur est prêt à envoyer la soumission au courtier, il arrive parfois que le dossier contienne un risque inhabituel et potentiellement problématique ou un autre problème. L’IA peut surveiller les incohérences et signaler tout problème éventuel pour le tarificateur, qui peut décider d’ajuster les éléments saisis dans le système ou de continuer sans apporter de modifications.

L’IA peut également aider à s’assurer que les décisions sont approuvées par des souscripteurs ayant le bon niveau d’autorité. Dans le cas où un souscripteur gère un compte qui nécessite l’approbation de la direction, le système d’IA est parfois en mesure d’approuver au nom d’un gestionnaire en fonction de son analyse de l’historique des décisions antérieures du gestionnaire. Si le système d’IA n’est pas confiant, il peut alors faire une recommandation de décision et la signaler au gestionnaire pour qu’il l’examine.

L’IA : le seul outil pour optimiser toutes les étapes du processus de souscription

Tout au long du cycle de vie de la souscription, les professionnels de la souscription ont l’occasion de saisir de nouvelles efficiences puissantes grâce à l’IA qui apprend et s’améliore continuellement. En automatisant des tâches simples et répétitives et en faisant des recommandations sur des tâches plus complexes, l’IA aide les souscripteurs à traiter plus de demandes en moins de temps et à moindre coût, ce qui améliore la satisfaction et le taux de rétention des clients et, en fin de compte, augmente la rentabilité et réduit le ratio combiné. La technologie est ici – et l’occasion pour ceux qui sont prêts à la saisir l’est aussi.

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