IA et Data : quelle assurance post-pandémie ?

Le secteur des assurances est un pilier crucial de notre économie. En effet les versements des assureurs européens atteignent environ le trillion d’euros chaque année et leur investissement dans l’économie, lui, se situe à 10,4 trillions d’euros. La pandémie COVID-19 a eu un impact conséquent sur ce secteur avec des pertes estimées entre 41 et 82 milliards d’euros.

La pandémie est à l’origine d’un pic de réclamations et de plaintes sans précédent. Les tentatives de fraude de réclamations sont également nombreuses. Tout cela accroit d’autant l’importance des services numériques. De la même manière, le succès des compagnies d’assurance tient à leur capacité à exploiter correctement les données durant cette période.

Comprendre les besoins des assurés

Dans ce secteur basé sur la prédiction de risques, la fiabilité de l’accès et de l’analyse des données est primordiale. Alors que de plus en plus de sociétés « s’uberisent », les compagnies d’assurance cherchent à partager, à analyser et à tirer des conclusions sur ces données grâce à l’IA pour adapter leur offre aux besoins de leurs clients.

Ainsi, fixer le prix d’un produit assuranciel n’est pas une mince affaire, vu qu’il est très difficile de prédire son coût le jour de la vente. Traditionnellement, le prix est basé sur les caractéristiques de la personne assurée. Allstate, une compagnie d'assurance américaine, a voulu mesurer avec précision le profil de risque d'un conducteur. Elle a proposé des réductions aux personnes qui acceptaient de partager des données recueillies par les dispositifs de télémétrie qu’elle leur fournissait. L'assureur disposait ainsi d'un avantage concurrentiel unique pour identifier et quantifier la conduite à risque, ce qui l'aidait à fixer ses primes de manière plus granulaire.

Développer une plateforme hyper-personnalisante

Dans ce monde où le contact physique est limité et où le digital prend le pas sur le réel, l’expérience utilisateur est plébiscitée. Une "plateforme d'intelligence client" permet d'obtenir des informations par le biais de systèmes d'engagement afin de fournir des recommandations aux clients, de suggérer des messages marketing appropriés et de prescrire les meilleures actions à entreprendre par le client. Ainsi, l’assuré profite d’une expérience client riche qui contribue à améliorer la conversion, la fidélité et, à plus long terme, les revenus de l’assureur.

Automatiser les processus et les prises de décisions grâce l’IA

Les assureurs peuvent souscrire plus rapidement et avec plus de précision grâce à l'automatisation et aux modèles de deep learning. Ils peuvent traiter les réclamations grâce à des algorithmes poussés.

Par exemple, lors d'une demande d'indemnisation pour un accident de voiture, le propriétaire du véhicule peut informer la compagnie d'assurance via une application d'assistance. Les détails de l’accident peuvent être enregistrés vocalement et les images des dégâts téléchargées via l'appli. Les dommages sont évalués et la demande est analysée pour détecter les fraudes à l'aide de l'IA, avant qu'un projet de devis ne soit créé. L'automatisation de ces étapes permet à l'équipe de gestion des sinistres d'être plus efficace, plus précise et d'améliorer l'expérience client.

S’attaquer aux défis du public

La Covid19 a rendu plus difficile la communication. Pour cette raison, les compagnies d’assurance investissent pour s’améliorer dans le domaine de la communication à distance. Qu'il s'agisse d'outils numériques pour les visioconférences ou de la formation des employés à la confidentialité des données, les assureurs s’y mettent tous.

En résumé, à mesure que les compagnies d'assurance s'attaquent aux défis et aux opportunités présents dans ce monde post-pandémie en constante évolution, elles veulent détourner leurs investissements et leurs talents vers les données pour être plus résilientes. Par conséquent, la numérisation est devenue une priorité. À l'avenir, le secteur utilisera davantage l'IA et l'analyse des données pour améliorer l'expérience des clients grâce à l'hyperpersonnalisation, à des opérations plus efficaces et à la création de produits et d'offres influencés par les consommateurs.

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