Alors que l'intelligence artificielle (IA) promet de révolutionner presque tous les aspects de notre mode de vie et de notre manière de travailler, l'IA dans le secteur de l'assurance produit déjà des résultats qui changent la donne pour les assureurs. Avec des attentes de plus en plus élevées de la part des clients, et alors que les systèmes de fraude deviennent de plus en plus complexes et que les assureurs sont pressés d'améliorer leurs résultats, la technologie de l'IA permet au secteur de suivre le rythme.
Des indicateurs clés accélérés par l'utilisation de l'IA dans l'assurance
L'IA est au service du secteur de l'assurance depuis plus d'une décennie, établissant de nouvelles normes en matière d'efficacité opérationnelle et d'indicateurs de résultats tout en améliorant l'expérience client.
1. Amélioration de l'expérience client
Les clients s'attendent à une expérience d'assurance rapide et facile, et comme les assureurs peinent à répondre à cette attente, les assurés s'adressent à d'autres compagnies. Un rapport prévoit que 34 milliards de dollars de primes d'assurance sont menacés chaque année parce que les demandeurs insatisfaits changent d'assureur, et plus de 60 % des personnes interrogées ont indiqué que la rapidité du règlement était une cause de leur insatisfaction. Le traitement des sinistres basé sur l'IA offre la rapidité nécessaire pour répondre aux attentes des clients tout en réduisant efficacement la fraude et les risques. A titre d’exemple, un assureur majeur dans le secteur du voyage a introduit l'automatisation basée sur l'IA et a réduit le traitement des sinistres de plus de trois semaines à quelques minutes. Nous constatons la même chose dans le domaine de la souscription. Les capacités avancées de l'IA en matière de souscription permettent aux assureurs de repérer rapidement les activités suspectes et d'accélérer le processus de souscription en toute confiance.
2. Amélioration des ratios de sinistres et des ratios combinés
L'utilisation de l'IA dans l'assurance s'est avérée être un outil important pour améliorer le ratio combiné. L'analyse par Shift de millions de sinistres indique que les assureurs de biens sont en mesure d'arrêter avec succès 60 000 dollars supplémentaires pour chaque millier de sinistres analysés à l'aide de la détection de la fraude sur les sinistres alimentée par l'IA, et les assureurs automobiles ont obtenu 43 000 dollars supplémentaires pour chaque millier de sinistres. En outre, l'adoption de stratégies de recours et de recouvrement alimentées par l'IA peut permettre de récupérer jusqu'à 7 % supplémentaires de la valeur totale d'un sinistre. Et si ces gains individuels ont un impact, une solution technologique d'assurance IA complète peut amplifier ces résultats, en améliorant le ratio combiné jusqu'à 6 points.
3. Une efficacité opérationnelle accrue
Alors que le secteur de l'assurance concilie le besoin de rapidité et de précision, la diminution du vivier de talents amplifie le défi de rester efficace. Heureusement, l'IA s'est avérée précieuse dans ce domaine. Par exemple pour le recours et le recouvrement, l'IA injecte une efficacité significative dans le processus, en appliquant efficacement l'expertise et l'expérience des meilleurs spécialistes du recours d'un assureur à une plus vaste échelle. L'application au recours est similaire, permettant aux assureurs d'automatiser avec précision. Et comme l'IA avancée peut non seulement détecter, mais aussi expliquer les raisons et la logique des alertes et des décisions, les membres moins expérimentés de l'équipe peuvent avoir un impact plus important.
Applications de l'IA dans le secteur de l'assurance
1. Détection des risques de souscription et prise de décision
Alors que la pression pour accélérer les décisions de souscription augmente et qu'une nouvelle série de défis liés à la fraude numérique menace de faire dérailler tout progrès vers une meilleure expérience client, des stratégies d'IA avancées luttent avec succès contre les risques cachés et la fraude dans les polices d'assurance. Les solutions efficaces tirent parti de toute une série de capacités d'IA, en l'utilisant d'abord pour préparer les données à la détection de la fraude en les unifiant à travers des sources internes et externes, puis en utilisant des méthodes telles que l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé pour relier les données aux tendances de la fraude, y compris l'analyse efficace de la fraude documentaire. Enfin, les modèles avancés de détection de réseaux sont capables de trouver des connexions et de fournir ces informations aux souscripteurs pour les aider à atténuer la fraude, à optimiser la tarification et à repérer les risques liés aux polices avant qu'elles ne soient souscrites.
Impacts de l'IA sur la détection des risques et la prise de décision en matière de souscription
- Améliorer l'expérience client en conciliant rapidité et précision
- Atténuer les fuites de primes et la fraude numérique grâce aux modèles de détection de l'IA
- Optimiser la tarification et éviter les augmentations de primes
- Soutenir les équipes de souscription pour favoriser l'efficacité opérationnelle
Étude de cas : Un assureur du Top 5 adopte l'IA dans la souscription d'assurance et prévoit une atténuation de plus de 30 millions de dollars par an
2. Traitement des sinistres et prise de décision
Les assurés sont souvent mécontents lorsque le traitement des sinistres est long ou complexe. Les solutions d'assurance basées sur l'IA sont capables de relever ce défi, en créant une expérience de traitement des sinistres rapide, équitable et cohérente sur tous les canaux, tout en minimisant les pertes liées aux sinistres. En outre, les modèles d'IA conçus pour le secteur de l'assurance peuvent traiter les documents relatifs aux sinistres avec une précision égale ou supérieure à celle d'un expert en sinistres humain expérimenté, libérant ainsi les meilleurs talents pour travailler sur des dossiers et des tâches importants qui contribuent à améliorer les résultats et à avoir un impact positif sur l'expérience de l'assuré.
Impacts du traitement des sinistres et de la prise de décision basés sur l'IA
- Cohérence, rapidité et transparence pour les clients
- Réduire les pertes et améliorer les résultats des sinistres
- Gagner du temps pour les experts humains
- Augmentation du traitement direct
Étude de cas : Un assureur voyage met en œuvre l'IA dans le traitement des sinistres et obtient une automatisation de 57 % tout en réduisant le temps de traitement de plusieurs semaines à quelques minutes
3. Détection des fraudes aux sinistres
Le coût de la fraude aux sinistres atteignant 308 milliards de dollars par an, et jusqu'à 2 à 3 % du ratio combiné d'un assureur provenant de sinistres frauduleux, l'utilisation de l'IA dans la détection des fraudes à l'assurance est un outil essentiel pour maximiser la rentabilité. Avec l'introduction initiale de l'automatisation, les coûts ont baissé mais les incidents de fraude ont augmenté. La meilleure technologie d'assurance IA de sa catégorie peut atténuer efficacement les risques introduits par l'automatisation. L'analyse des demandes d'indemnisation destinées à l'automatisation permet de repérer des irrégularités, telles que des photos et des documents trafiqués ou réutilisés, qui indiquent qu'une demande d'indemnisation pourrait être illégitime. Ces sinistres peuvent alors être retirés du flux de travail automatisé pour faire l'objet d'un examen et d'une enquête plus approfondis.
Impacts de l'IA dans la détection des fraudes
- Détecter et prévenir plus rapidement davantage de fraudes
- Améliorer concrètement le ratio combiné
- Intégrer et exploiter en toute sécurité des sources de données cloisonnées
- Éviter les hausses de prix pour compenser les coûts
Étude de cas : Un grand assureur IARD arrête pour 12 millions de dollars de fraudes grâce à la détection basée sur l'IA
4. Détection de recours
Environ 15 % des sinistres IARD sont clôturés sans que l’opportunité de recours soit identifiée, ce qui coûte au secteur de l'assurance entre 15 et 20 milliards d’euros par an. En ce qui concerne l'impact potentiel des stratégies de recours et de recouvrement basées sur l'IA, les recherches de Shift ont montré que les assureurs peuvent récupérer jusqu'à 7 % supplémentaires de la valeur totale d'un sinistre lorsque l'IA est appliquée au problème.
Impacts de l'IA dans la détection des recours :
- Réduction des pertes liées aux sinistres
- Amélioration du recouvrement des franchises
- Créer un impact plus important avec des membres de l'équipe moins expérimentés
- Permettre aux membres expérimentés de l'équipe de gagner du temps et de se concentrer sur la résolution des sinistres
Étude de cas : L'un des 25 premiers assureurs multirisques US utilise l'IA pour obtenir un recouvrement subrogatoire moyen récurrent de plus d'1M de dollars par mois
L'avenir de l'IA dans l'assurance
Ces dernières années, l'utilisation de l'IA dans l'assurance a permis aux assureurs de relever certains des plus grands défis du secteur tout en établissant de nouvelles normes en matière d'efficacité et de rentabilité. À l'avenir, l'IA dans l'assurance continuera à jouer un rôle de plus en plus important, pour finir par transformer l'ensemble du secteur. Et bien que les risques et les défis soient inhérents à l'adoption de toute nouvelle technologie, la récente enquête de Shift auprès des leaders de l'assurance a révélé que 81% des répondants considèrent l'IA comme un élément important de leur feuille de route en matière d'innovation, ce qui indique que les avantages potentiels et les coûts d'opportunité l'emportent sur les risques perçus.
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