Effet de l’IA sur le processus de souscription d’assurance
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2 août 7 min

Effet de l’IA sur le processus de souscription d’assurance

L’intelligence artificielle (IA) est de plus en plus utilisée par toutes sortes d’entreprises pour traiter des données à grande échelle, avec des niveaux de complexité croissants. Au fur et à mesure que l’IA se perfectionne, elle est capable de faire face à des tâches de plus en plus difficiles et de devenir de plus en plus utile aux entreprises.

L’industrie de l’assurance ne fait pas exception à la règle, et le processus de souscription est un domaine en particulier où l’IA peut vraiment briller. Ses capacités de traitement et d’évaluation de l’information en font un outil extrêmement utile pour les souscripteurs. Lloyds of London, l’une des plus anciennes et des plus importantes sociétés de souscription au monde, est parmi les entreprises déployant de plus en plus d’IA dans ses opérations.

Dans cet article, nous allons explorer l’IA dans la souscription, mais d’abord, passons brièvement en revue ce qu’est la souscription.

La souscription en quelques mots

La souscription est au cœur même de l’assurance. C’est garantir qu’un paiement sera effectué au client en cas de perte financière, afin qu’il soit « couvert » en cas de malheur. C’est aussi assumer le risque financier du client, en échange d’une « prime » qu’il paie à l’assureur.

Le modèle d’affaires de la souscription dépend du fait que le souscripteur reçoit plus d’encaissements de ces primes qu’il n’en verse, si et quand les clients font des réclamations. Lorsqu’il s’agit de décider s’il faut souscrire le risque d’un client (qu’il s’agisse d’assurer son habitation, sa voiture ou un navire chargé de marchandises) et de calculer quelles pourraient être les primes ou les paiements potentiels, le souscripteur doit tenir compte de plusieurs facteurs clés :

  • Quel est le niveau de risque? Y a-t-il une probabilité élevée ou faible qu’une demande d’indemnisation soit présentée?
  • Quelle devrait être la prime? Cela ne dépend pas seulement du risque encouru, mais aussi de la nécessité de rester compétitif par rapport aux tarifs de ses concurrents.
  • À quel point le client est-il digne de confiance? Y a-t-il un risque qu’il fasse une réclamation frauduleuse?

Comment l’IA peut aider

Autrefois, ces chiffres devaient être calculés, des recherches devaient être effectuées et les cotes devaient être pesées manuellement. Mais aujourd’hui, nous vivons à une époque où les données sont de plus en plus nombreuses, connectées et accessibles. C’est là que l’IA peut se rendre utile – en tant qu’assistante du souscripteur.

L’IA peut faire des recommandations de souscription à l’aide d’informations financières numériques, de dossiers de crédit, et plus encore. Elle peut accéder à ces sources de données et les utiliser pour aider le souscripteur à prendre une décision.

Cela signifie que les souscripteurs seront en mesure d’analyser plus efficacement la demande d’assurance d’un client et de vérifier s’il y a des signes de risque et de viabilité financière. Ils peuvent également analyser une réclamation et en évaluer la validité. Par exemple, pour voir si elle répond aux critères d’un paiement, ou la signaler si elle est susceptible d’être frauduleuse.

L’IA permet d’analyser d’énormes quantités d’applications ou de réclamations en vrac, de les classer rapidement par catégories, de les comparer à l’aide d’analyses de données et de trouver des tendances et des anomalies. Les souscripteurs disposent ainsi d’un niveau de connaissance beaucoup plus élevé, pour l’ensemble de leurs clients, et peuvent prendre des décisions plus éclairées et plus judicieuses.

La souscription à la rencontre de l’Internet des Objets

À mesure que notre monde se connecte de plus en plus, en partie grâce à l’Internet des objets (IdO), il y a aussi la possibilité que la souscription assistée numériquement devienne beaucoup plus nuancée.

Ce n’est pas une perspective lointaine. En fait, un exemple pratique existe déjà dans l’industrie de l’assurance : la boîte noire en assurance automobile. Elle tire son nom des enregistreurs de données de vol originaux utilisés par les compagnies aériennes pour découvrir les circonstances des accidents.

La boîte noire en assurance automobile est un programme qui vous offre des primes en fonction de votre comportement au volant. Votre comportement – et son niveau de risque – est calculé à partir des données télémétriques d’un appareil habituellement installé dans votre véhicule. Les données saisies comprennent les informations GPS, la vitesse du véhicule, l’emplacement et la distance parcourue.

Plus vous conduisez en toute sécurité, plus vos primes sont basses. Plus votre comportement sur la route est risqué, plus elles deviennent élevées. Bien que certains conducteurs considéreraient la boîte noire comme une intrusion orwellienne dans leur vie au volant, d’autres la considéreraient comme une solution de rechange beaucoup plus juste que d’être jugé en fonction de l’âge, du sexe, du lieu et d’autres détails démographiques par lesquels les primes sont parfois calculées. Et une boîte noire donne certainement une image plus précise de votre comportement de conduite actuel que le simple fait de se fier à vos antécédents.

L’avenir du processus de souscription

L’assurance avec boîte noire n’est que le début. Avec un nombre croissant d’appareils qui deviennent « intelligents », des appareils portables aux appareils médicaux en passant par les appareils médicaux jusqu’à votre grille-pain, fournissant de plus en plus de données pour toujours plus de compréhension, et une complexité croissante des technologies comme l’apprentissage profond et l’exploration de données, il semble que l’IA et l’analytique des données deviendront plus répandues dans la souscription d’assurance en général.

Évidemment, tout ce qui touche à l’IA et à la collecte de données peut avoir un côté négatif, quel que soit l’avantage que l’on en tire. Bien que l’utilisation de boîtes noires profite aux compagnies d’assurance, ainsi qu’aux personnes qui ne s’éloignent pas trop de la sphère des habitudes sécuritaires, ce type de surveillance du comportement personnel individuel peut être utilisé à des fins suspectes s’il est utilisé de façon malveillante.

Pour un excellent exemple de l’utilisation peu pratique des données recueillies au moyen de boîtes noires personnelles, écoutez notre dernier épisode de baladodiffusion (S2E2) qui traite d’un cas réel concernant des Fitbits distribués aux employés d’un établissement particulier.

Comme toujours, toute nouvelle technologie qui change la donne présente des avantages si elle est adoptée de façon appropriée et éthique, et le risque d’être dépassée par la concurrence si elle est négligée. Lorsqu’il s’agit d’exploiter l’IA dans leur processus de souscription, les souscripteurs devraient y voir une question de préparation pour l’avenir, d’optimisation de leurs activités dans le présent et d’assurance de l’utilisation appropriée et éthique des données recueillies.