Bien que les systèmes de base tels que la gestion des sinistres et des polices soient relativement standardisés, les assureurs cherchent désormais à obtenir une valeur ajoutée à partir de solutions technologiques périphériques qui peuvent automatiser et différencier leurs offres. Ces systèmes à valeur ajoutée, cependant, représentent un marché plus fragmenté avec moins de produits bien établis ou de fournisseurs dominants. Cette incertitude peut rendre le choix de la bonne solution difficile, les assureurs craignant de ne pas obtenir un retour sur investissement fiable et solide. De plus, l'hésitation à partager des informations intellectuelles précieuses peut créer une résistance à l'adoption de solutions commerciales prêtes à l'emploi (COTS).
Dans ce paysage complexe, l'option de créer en interne peut sembler attrayante. Elle promet des solutions sur mesure, une expertise interne et un contrôle des données sensibles, tout en tirant parti de technologies émergentes comme l'IA générative. Cependant, les projets internes comportent des risques importants, surtout lorsqu'il s'agit d'intelligence artificielle. Les initiatives en IA sont bien connues pour leurs taux d'échec élevés en raison des exigences complexes en matière de données, des défis d'intégration et du besoin de mises à jour constantes pour rester compétitifs. À mesure que le marché évolue rapidement, les assureurs peuvent se retrouver à lutter pour suivre le rythme des avancées technologiques, entraînant des coûts élevés tout en perdant des innovations désormais largement accessibles.
Dans ce contexte, acheter une solution clé en main présente une alternative convaincante, offrant aux assureurs un accès aux dernières technologies, une mise en œuvre plus rapide et un risque réduit. Pour vous aider à naviguer dans cette décision, nous avons fourni une infographie détaillée comparant les avantages et les inconvénients de créer ou d'acheter des solutions basées sur l'IA.
