Perspectives

L’IA appliquée à la souscription : enseignements tirés de cas réels

Rédigé par Shift Technology | 18 mars 2025 11:00:00

Le recours à l’intelligence artificielle (IA) dans la souscription d’assurance constitue un levier puissant et éprouvé pour stimuler la croissance et accroître la rentabilité. En permettant une détection rapide et précise des fausses déclarations et des fraudes avant l’émission des contrats, l’IA offre aux assureurs un avantage concurrentiel significatif. Les deux études de cas présentées ci-dessous illustrent de manière concrète les bénéfices obtenus grâce à l’intégration de l’IA dans les processus de souscription.

La puissance de l’IA dans la souscription d’assurance

En permettant une évaluation plus précise des risques avant l’émission des polices, l’intelligence artificielle redéfinit les standards de la souscription dans le secteur de l’assurance. En intervenant à cette étape clé, elle permet de limiter l’exposition aux contrats à haut risque et de réduire significativement les pertes futures liées aux sinistres.

L’optimisation des pratiques de souscription a un impact direct sur la performance financière, notamment sur le ratio combiné. L’expérience de Shift auprès de grands assureurs démontre qu’une détection efficace de la fraude dès la souscription peut entraîner une réduction allant jusqu’à 5 points de ce ratio.

Les bénéfices démontrés de l’IA dans la souscription d’assurance :

  • Accélération des prises de décision, grâce à la détection automatisée des risques dès les premières étapes du cycle de souscription
  • Croissance maîtrisée du portefeuille, en renforçant la prévention des risques
  • Meilleure précision dans l’identification des dossiers à examiner, facilitée par une détection des risques à la souscription plus fiable
  • Tarification plus juste et mieux ciblée
  • Réduction des hausses de tarifs injustifiées, en anticipant les fraudes et anomalies dès la souscription
  • Satisfaction et fidélisation renforcées, grâce à une expérience client plus fluide et transparente

Cas Client 1 -- Souscription : un acteur majeur de l’assurance en Europe multiplie par 3 la détection des risques à la souscription avec l’IA

La situation

Le responsable de l'innovation d'un client européen de Shift a décidé d'élargir l'utilisation de l'IA à la souscription, après avoir observé les résultats probants de la détection des fraudes à l'indemnisation. Il a ainsi exploré son potentiel pour résoudre plusieurs problématiques.

  1. Risque de perte de prime : renouvellement de polices à haut risque ou frauduleuses sans mécanismes de contrôle adéquats

  2. Investigations manuelles lourdes : surcharge des équipes dues à des examens chronophages et peu efficaces

Le responsable des services de polices cherchait une solution pour faire évoluer les pratiques de souscription, afin d’identifier plus efficacement les polices frauduleuses ou mal déclarées tout en accélérant le processus pour maintenir la satisfaction des clients. L’objectif était d’améliorer la détection des risques, d’ajuster le niveau de risque, d’annuler les polices frauduleuses et d’intensifier la surveillance des comptes, tout en garantissant une expérience client rapide et optimale.

La solution

En s'appuyant sur les capacités de Shift, la direction de l'innovation a lancé un test de cinq mois pour démontrer la valeur de la solution. En tant que nouvelle capacité, l'assureur a défini les critères suivants :

  • 1 alerte pertinente pour 400 polices
  • Précision minimale de 50 %
  • Intégration automatisée dans les workflows

En seulement trois mois, les data scientists de Shift ont optimisé les modèles de détection IA pour les risques de souscription, en améliorant les directives et les workflows de l’assureur. L'implémentation de Shift a inclus trois fonctionnalités clés :

  • Une IA décisionnelle dédiée à la souscription : détection des risques après émission de la police
  • Une détection étendue : couverture de cas atypiques à partir d’une bibliothèque de scénarios prédéfinis
  • Une intégration fluide : alertes contextuelles et explicables, prêtes à être explorées par les équipes d’investigation

Les résultats

Au cours du test de cinq mois, Shift Underwriting Risk a généré plus de trois fois le nombre d'alertes de risques de polices prévues tout en dépassant le seuil de 50 % de précision. Ces résultats ont permis un impact d’au moins 1 million d’euros, grâce à la réduction des fuites de primes, à l’annulation de comptes frauduleux et à la surveillance des polices d’assurance.

L'IA de Shift a également identifié des centaines de nouveaux cas de risques de polices négligés par l'équipe de souscription, démontrant ainsi son efficacité auprès de la direction de l'innovation et des services de polices d’assurance.

Cette preuve de valeur a montré à l'assureur le potentiel de Shift pour améliorer le processus de souscription grâce à la détection des risques à la souscription. Satisfait des résultats, le responsable des services de polices a étendu son usage à toute la gamme de polices auto.

Shift Underwriting Risk est maintenant pleinement déployé pour les polices auto, accélérant le processus de souscription avec des alertes programmées pour les nouvelles polices, les sinistres et les renouvellements, accompagnées d'un contexte complet pour faciliter les investigations.

  • Réduction annuelle projetée de 1 million d’euros dans les risques de souscription
  • Trois fois plus de polices risquées analysées
  • Plus de 100 polices risquées identifiées par Shift
  • Précision dépassant les 50 % de l'objectif initial

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Cas Client 2 -- L'IA au service des grands assureurs : une réduction des risques de 30 millions de dollars par an

La situation

Dans le monde compétitif de l'assurance automobile, l'expérience client est essentielle au succès. Un des cinq plus grands assureurs IARD aux États-Unis savait qu'il ne pouvait pas laisser la fraude et les risques cachés compromettre la satisfaction de ses clients. Les responsables de la souscription savaient qu'ils avaient besoin d'une solution capable de stopper la fraude et les risques cachés avant le paiement de sinistres coûteux, en renforçant ainsi la prévention des risques dès la phase de souscription. Client de Shift Claims Fraud depuis 2021, l'assureur connaissait l'efficacité de l'IA pour détecter la fraude. Cependant, ses équipes de lutte contre la fraude et de souscription se concentraient sur plusieurs enjeux 

  • Détection des risques améliorée : L'assureur cherchait à détecter davantage de fraudes et de risques cachés sur les nouvelles polices tout en maintenant son équipe de souscription actuelle.
  • Réseaux de fraude : L'assureur savait que les polices mal déclarées, vendues par des "courtiers fantômes" risquaient de nuire à la satisfaction des clients, tout en entraînant des sinistres avec un ratio de perte de 500 %.
  • Prévention des fraudes avant paiement des sinistres : Les responsables de la souscription voulaient une solution pour stopper la fraude et les risques cachés avant de payer les sinistres. Cela impliquait une analyse quotidienne pendant la période de révision des nouvelles affaires, tout en maintenant la détection des fraudes pour assurer la satisfaction des clients. L'assureur pouvait ainsi ajuster les risques, annuler les polices frauduleuses ou renforcer la surveillance des comptes.

La solution

Avec l'expertise combinée de l'assureur et de Shift, un projet pilote a été lancé sur 2,8 millions de polices auto. Les data scientists de Shift ont optimisé et déployé des modèles de détection des risques pour la souscription, tandis que les experts en souscription de Shift ont proposé des lignes directrices pour les enquêtes et les flux de travail. L'implémentation de Shift a inclus :

  • Détection des fausses déclarations : Des algorithmes de détection des risques spécifiquement conçus pour analyser les nouvelles polices afin de repérer la fraude et les fausses déclarations pendant la période de "réflexion"
  • Détection des courtiers fantômes et des réseaux : Shift a mis en place une puissante IA d'analyse de réseaux pour détecter les motifs de polices apparemment "normales" liées à des courtiers fantômes
  • Optimisation des flux de travail : Les experts en souscription de Shift ont collaboré avec l'assureur pour intégrer la détection des risques à la souscription dans leurs flux de travail existants, avec une explicabilité à 100 % et une traçabilité complète des audits, permettant à l'assureur de stopper la fraude avec son équipe de souscription actuelle.
  • Détection unifiée de la fraude entre polices et sinistres : Avec l'implémentation de la détection des risques à la souscription et de la fraude aux sinistres, l'IA de résolution d'entités de Shift a permis de détecter les assurés utilisant des informations frauduleuses pour dissimuler un historique de sinistres précédent.

Les résultats

Shift Underwriting Risk a généré plus de 15 dollars de pertes évitées par nouvelle police, soit plus de 30 millions de dollars de réduction des risques annuels, tout en maintenant le niveau du personnel de souscription. Cette preuve de valeur a montré à l'assureur le potentiel de l'IA de Shift pour soutenir ses objectifs de croissance et de satisfaction client.

  • Taux d'impact de 40 % sur les alertes de polices
  • Plus de 30 millions de dollars de réduction projetée des risques de souscription annuels
  • 500 % de ratio moyen de pertes évitées pour les réseaux de fraude
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