Un rapport de Sollers Consulting met en lumière des lacunes significatives dans la préparation à l’IA au sein de l’industrie de l’assurance

Le rôle croissant de l’IA dans l’industrie de l’assurance

Dans le contexte actuel de transformation numérique, l’industrie de l’assurance est en pleine mutation, particulièrement avec l’avènement de l’intelligence artificielle (IA). Un rapport récent de Sollers Consulting, intitulé « Beneath the Surface of AI in Insurance », souligne l’importance croissante de l’IA dans le traitement des réclamations, tout en révélant des lacunes notables dans la préparation des entreprises à cette révolution technologique.

Le rapport décrit une adoption inégale de l’IA parmi les compagnies d’assurance. Tandis que certaines entreprises comme Axa, Allianz et Generali se distinguent par l’intégration réussie de l’IA dans leurs processus opérationnels, d’autres, en revanche, stagnent en raison d’un manque de structure organisationnelle adéquate. Il est essentiel d’évaluer comment cette technologie peut optimiser des domaines clés tels que la gestion des sinistres, l’underwriting et l’expérience client.

Les applications actuelles de l’IA dans l’assurance

Actuellement, l’IA trouve principalement son utilisation dans des secteurs spécifiques :

• Gestion des sinistres : L’IA facilite le traitement des demandes d’indemnisation, rendant ce processus plus rapide et efficace.
• Back-office : L’automatisation des opérations administratives permet une réduction significative des coûts.
• Expérience client : Des outils comme les chatbots améliorent la réactivité et l’accès à des informations précises pour les clients.

Par exemple, environ 64 % des compagnies d’assurance ont déjà mis en œuvre des solutions d’IA pour la dé-duplication des documents et le tri des emails. Cependant, l’intégration de l’IA dans les processus d’underwriting est encore à ses débuts, mettant en évidence un besoin d’amélioration.

Évolution prévue de l’IA dans les prochaines années

Dans un futur proche, plusieurs changements majeurs sont attendus :

1. Expansion de l’utilisation de l’IA dans l’underwriting : Nous prévoyons une adoption plus large de l’IA dans la tarification et la souscription.
2. Amélioration de la prévention des risques : L’IA pourrait également jouer un rôle clé dans l’anticipation des sinistres, offrant ainsi plus de valeur aux clients.
3. Personnalisation accrue de l’offre clients : La technologie permettra de créer des offres sur mesure, adaptées aux besoins individuels.

Il est crucial de comprendre que pour réaliser ces avancées, les assureurs doivent établir des modèles de gouvernance clairs pour encadrer l’utilisation de l’IA au sein de leurs opérations.

Les défis de l’implémentation de l’IA dans l’assurance

Malgré le potentiel prometteur de l’IA, de nombreuses compagnies d’assurance rencontrent des obstacles lors de sa mise en œuvre. L’étude menée par Sollers Consulting révèle que 26 % des assureurs n’ont pas de modèle de gouvernance AI formel, ce qui suggère une absence de structure pour soutenir l’intégration efficace de ces technologies.

Les entreprises telles que Groupama et Maif, qui cherchent à avancer dans ce domaine, font face à des défis que d’autres ont déjà surmontés. Par exemple, la duplication des efforts, en raison de l’absence de coordination entre les différents départements, peut ralentir le rythme d’innovation.

Les préoccupations liées à la gouvernance

Les lacunes en matière de gouvernance peuvent avoir des répercussions sur plusieurs aspects :

• Complexité accrue dans les processus internes, ce qui rend difficile l’évaluation des résultats.
• Risque de dérive technologique, où des outils d’IA sont utilisés sans supervision adéquate.
• Incapacité à générer des synergies entre les différents projets, rendant les initiatives d’IA inefficaces.

Pour illustrer, des compagnies comme Crédit Agricole Assurances ont dû bâtir des équipes interfonctionnelles pour jongler avec les différentes technologies d’IA. En investissant dans des structures de gouvernance robustes, elles sont en mesure d’établir un cadre qui favorise le partage des connaissances et l’innovation.

Le manque de maturation structurelle des entreprises

Un autre défi significatif apparaît à travers le manque de maturation structurelle des organisations. Un devis de Piotr Kondratowicz, architecte d’affaires chez Sollers Consulting, met en avant que les assureurs qui ne réussissent pas à établir des structures de gouvernance pour soutenir la transformation IA risquent de se retrouver à la traîne dans un marché en rapide évolution.

Cela signifie que, pour les compagnies comme Macif et Swiss Life, une réflexion stratégique est indispensable pour réaliser une transition réussie. Les enjeux vont au-delà de la simple adoption de l’IA ; il s’agit de redéfinir la manière dont les processus sont gérés dans l’ensemble de l’entreprise.

Les avantages d’une intégration réussie de l’IA

L’intégration réussie de l’IA dans l’industrie de l’assurance ne peut être négligée, car elle offre un éventail de bénéfices potentiels. Une fois surmontés les obstacles cités précédemment, les entreprises peuvent espérer des gains substantiels tant opérationnels qu’en termes de satisfaction client.

Parmi les avantages notables de l’intégration de l’IA, on recense :

• Amélioration de l’efficacité opérationnelle : Grâce à l’automatisation des tâches répétitives, le personnel peut se concentrer sur des missions à plus forte valeur ajoutée.
• Précision des décisions de souscription : L’IA peut analyser des données massives pour proposer des décisions informées et personnalisées.
• Optimisation de l’expérience client : Les outils d’IA offrent des interactions plus réactives et personnalisées, ce qui renforce la fidélité.

Études de cas d’intégrations réussies

De nombreuses compagnies d’assurance ont déjà démontré comment l’IA peut métamorphoser leurs opérations :

1. Axa : Grâce à des solutions d’IA avancées, Axa a réussi à réduire les délais de traitement des sinistres de 30%.
2. Allianz : L’entreprise a mis en œuvre un système de tarification dynamique basé sur des données clients réelles, augmentant la satisfaction client de 22%.
3. Groupama : L’intégration d’un chatbot performant a permis d’améliorer le service clientèle, avec une diminution des demandes traitées par agents humains de 40%.

Ces exemples illustrent le potentiel de l’IA non seulement pour améliorer les processus internes mais aussi pour transformer l’expérience client. Pour les compagnies, la nécessité d’une compréhension approfondie des enjeux techniques et humains à chaque étape du déploiement devient donc primordiale.

L’avenir de l’IA dans l’assurance

À la lumière des changements et des défis actuels, le futur de l’IA dans l’industrie de l’assurance semble prometteur. Pour faire face à ces transformations, les entreprises doivent non seulement s’adapter aux nouvelles technologies mais aussi anticiper l’évolution des besoins des consommateurs.

Les enjeux à venir portent sur :

• La durabilité et l’éthique : Avec la productivité accrue, il est crucial d’intégrer des principes éthiques dans l’utilisation de l’IA afin d’assurer la confiance des clients.
• La formation continue des équipes : Il sera vital que les employés soient formés à l’utilisation de l’IA pour maximiser son efficacité.
• Les partenariats stratégiques : Travailler avec des acteurs de la technologie permettra d’accélérer l’intégration de solutions avancées.

Les relations entre assureurs, clients et technologies évoluent. Pour naviguer dans cet environnement, il devient impératif de construire une culture d’entreprise axée sur l’innovation. À ce titre, le rapport de Sollers Consulting souligne que les entreprises qui investiront dans des architectures IT organisées, des initiatives d’IA coordonnées, et une gouvernance solide se positionneront favorablement pour mener cette prochaine étape de transformation.