La souscription et l'évaluation des risques sont au cœur des fonctions du secteur de l'assurance. Elles consistent à évaluer la probabilité et la gravité des sinistres potentiels, ainsi qu'à déterminer les primes et les garanties appropriées pour les clients. Traditionnellement, ces processus étaient manuels, chronophages et sujets aux erreurs. Cependant, avec l'avènement de l'intelligence artificielle (IA), la souscription et l'évaluation des risques connaissent une transformation radicale.
L'IA est une branche de l'informatique qui vise à créer des machines ou des systèmes capables d'effectuer des tâches qui requièrent normalement l'intelligence humaine, comme l'apprentissage, le raisonnement et la prise de décision. L'IA trouve de nombreuses applications dans divers domaines, tels que la santé, l'éducation, la finance et l'industrie manufacturière. Dans le secteur de l'assurance, l'IA est utilisée pour améliorer la souscription et l'évaluation des risques en exploitant les données, les algorithmes et l'automatisation.
Avantages de l'IA dans la souscription et l'évaluation des risques
L'IA offre plusieurs avantages pour la souscription et l'évaluation des risques, tels que :
- Précision amélioréeL'IA peut analyser de grandes quantités de données provenant de sources diverses, telles que l'historique des sinistres, les cotes de crédit, les réseaux sociaux, les dossiers médicaux, etc., et identifier des tendances et des corrélations qui pourraient échapper aux assureurs humains. L'IA peut également utiliser des techniques avancées comme l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond pour tirer des enseignements des données historiques et prédire les résultats futurs avec une grande précision. Cela peut aider les assureurs à évaluer les risques avec plus de précision et à réduire le risque de sous-tarification ou de surtarification des polices.
- Efficacité accrueL'IA peut automatiser et rationaliser de nombreuses tâches répétitives, fastidieuses ou complexes pour les souscripteurs humains. Par exemple, elle peut utiliser le traitement du langage naturel pour extraire des informations pertinentes de documents non structurés, tels que des rapports médicaux ou des contrats juridiques. Elle peut également utiliser la reconnaissance optique de caractères pour numériser des formulaires et documents papier. Cela permet aux assureurs de gagner du temps et des ressources, tout en améliorant leur productivité et leur évolutivité.
- Expérience client amélioréeL'IA peut fournir des services plus rapides et plus personnalisés aux clients. Par exemple, elle peut utiliser des chatbots ou des assistants vocaux pour interagir avec les clients 24h/24 et 7j/7, répondre à leurs questions, établir des devis ou traiter leurs sinistres. Elle peut également utiliser des systèmes de recommandation pour suggérer les meilleures polices ou produits aux clients en fonction de leurs préférences et de leurs besoins. Cela peut aider les assureurs à améliorer la satisfaction et la fidélité de leurs clients.
Malgré les avantages de l’IA dans la souscription et l’évaluation des risques, certains défis et limitations doivent également être relevés, tels que :
- Qualité des donnéesL'IA dépend fortement de la qualité et de la quantité des données sur lesquelles elle est entraînée. Si les données sont incomplètes, inexactes, obsolètes ou biaisées, les modèles d'IA peuvent produire des résultats peu fiables ou trompeurs. Par conséquent, les assureurs doivent s'assurer d'avoir accès à des sources de données suffisantes et pertinentes, et de disposer de mécanismes adéquats de gouvernance des données et de contrôle qualité.
- Questions éthiques et juridiquesL'IA pose des défis éthiques et juridiques en matière de souscription et d'évaluation des risques. Par exemple, elle peut discriminer certains groupes de clients en fonction de leurs caractéristiques personnelles, telles que l'âge, le sexe, l'origine ethnique ou l'état de santé. Cela peut contrevenir aux principes d'équité, de transparence et de responsabilité en matière d'assurance. Par conséquent, les assureurs doivent s'assurer de respecter les réglementations et normes en vigueur, telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) ou la loi sur les rapports de solvabilité équitables (FCRA), et de disposer de cadres et de lignes directrices éthiques pour une utilisation responsable de l'IA.
- Surveillance humaineL'IA ne remplace pas le jugement humain ni l'expertise en matière de souscription et d'évaluation des risques. Elle peut commettre des erreurs ou être confrontée à des situations qu'elle ne peut pas gérer. Par conséquent, les assureurs doivent s'assurer de disposer de mécanismes de surveillance et d'intervention humains adéquats, tels que des audits, des examens ou des recours. Ils doivent également veiller à proposer des programmes de formation et d'éducation suffisants pour que leurs employés comprennent et utilisent efficacement l'IA.
Quelques solutions actuelles aux limites de l'IA
Si l'IA offre de nombreux avantages pour la souscription et l'évaluation des risques, elle présente également des défis et des limites qu'il convient de surmonter. Voici quelques solutions actuelles qui peuvent aider les assureurs à surmonter ces difficultés :
- Qualité des donnéesPour garantir l'exhaustivité, l'exactitude, la mise à jour et l'impartialité des données utilisées par les modèles d'IA, les assureurs doivent mettre en œuvre des mécanismes appropriés de gouvernance et de contrôle qualité des données. Cela inclut le nettoyage, la validation, la vérification et la normalisation des données. Les assureurs doivent également diversifier leurs sources de données et utiliser des techniques telles que l'augmentation des données et la génération de données synthétiques pour améliorer la qualité de leurs données.
- Questions éthiques et juridiquesPour garantir une utilisation éthique de l'IA conforme aux réglementations et normes en vigueur, les assureurs doivent adopter des cadres et des lignes directrices éthiques pour une utilisation responsable de l'IA. Cela implique de garantir l'équité, la transparence, la responsabilité et l'explicabilité des décisions prises en matière d'IA. Les assureurs doivent également procéder à des audits et des examens réguliers de leurs modèles et processus d'IA, et mettre en place des mécanismes permettant aux clients de faire appel ou de contester les résultats de l'IA.
- Surveillance humainePour garantir que l'utilisation de l'IA ne se substitue pas au jugement ou à l'expertise humaine, les assureurs doivent maintenir une supervision et une intervention humaines adéquates dans les processus de souscription et d'évaluation des risques. Cela implique de former leurs employés à comprendre et à utiliser efficacement l'IA, et de définir clairement les rôles et responsabilités des souscripteurs humains et des systèmes d'IA. Les assureurs doivent également surveiller et évaluer la performance et l'impact de leurs modèles et processus d'IA, et les mettre à jour si nécessaire.
Conclusion
L'intelligence artificielle (IA) révolutionne la souscription et l'évaluation des risques dans le secteur de l'assurance. En exploitant les données, les algorithmes et l'automatisation, l'IA améliore la précision, l'efficacité et l'expérience client. Cependant, des défis persistent, tels que la qualité des données, les questions éthiques et juridiques, et le besoin de supervision humaine. Pour y remédier, les assureurs mettent en place des mécanismes de gouvernance des données et de contrôle qualité, adoptent des cadres éthiques pour une utilisation responsable de l'IA et maintiennent une supervision humaine des processus.
Les recherches futures pourraient explorer de nouvelles sources et méthodes de données, développer des modèles d'IA éthiques et explicables, et intégrer les capacités humaines et celles de l'IA. Malgré les défis, une approche équilibrée exploitant les avantages de l'IA tout en atténuant ses risques peut transformer la souscription et l'évaluation des risques dans le secteur de l'assurance.
Cet article de blog est basé sur les informations disponibles en octobre 2023.
