Comment l’analyse prédictive transforme le rôle des courtiers d’assurance
La technologie transforme rapidement la façon dont les assureurs et les courtiers abordent leur travail. Cependant, le secteur de l’assurance continue de s’appuyer sur un principe constant : de meilleures données permettent de calculer les risques avec plus de précision, ce qui permet d’augmenter les bénéfices.
Aujourd’hui, un certain nombre d’outils technologiques aident les assureurs et les courtiers à accéder à de meilleures données que jamais. L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique peuvent analyser de vastes ensembles de données de nouvelles façons, tandis que l’analyse prédictive peut fournir de nouvelles informations puissantes. Les courtiers qui exploitent l’analyse prédictive voient leur rôle transformé ; Ceux qui adoptent la transformation ont tout intérêt à établir de meilleures relations avec les clients et les assureurs.
Qu’est-ce que l’analyse prédictive ?
L’intelligence artificielle (IA) révolutionne le travail des compagnies d’assurance, des agents et des courtiers. L’IA est une grande famille, englobant un certain nombre d’outils. Certains d’entre eux sont adaptés pour repérer des modèles dans les données ou guider les utilisateurs à travers des tutoriels. D’autres, comme l’analyse prédictive, se concentrent sur l’anticipation de l’avenir.
L’analyse prédictive permet à ses utilisateurs de combiner de grands ensembles de données historiques, des algorithmes statistiques et des outils d’apprentissage automatique pour faire des prédictions claires et précises sur les événements futurs.
« L’analyse prédictive est un outil qui utilise les données pour vous aider à voir dans l’avenir. Mais ce n’est pas une boule de cristal. Au lieu de cela, il vous indique les probabilités des résultats possibles. Connaître ces probabilités peut vous aider à planifier de nombreux aspects de votre entreprise », écrit Michael Zunenshine chez CRM.org.
Au fur et à mesure que l’analyse prédictive s’est développée à partir de l’exploration de données des dernières décennies, « nous avons assisté à une évolution d’une plus grande granularité et d’une plus grande richesse des données, de nouvelles sources de données et de technologies plus rentables pour stocker, traiter et analyser ces données », explique Peggy Brinkmann, actuaire chez Milliman.
Aujourd’hui, l’analyse prédictive permet d’analyser des ensembles de données trop volumineux pour que les humains puissent les analyser efficacement par eux-mêmes. En s’attaquant à l’analyse de grands ensembles de données afin de prédire les tendances, l’analyse prédictive offre une nouvelle perspective sur les données personnelles des clients.
« Ces données personnelles peuvent compléter les sources traditionnelles utilisées dans l’assurance… pour générer des informations en temps réel sur le mode de vie et les habitudes d’une personne qui peuvent être utilisées pour créer un avantage concurrentiel », écrit Alex Gayduk, PDG du fournisseur d’assurance vol Panzly et de la société d’insurtech Fortifier. Il peut également être utilisé pour aider les assureurs et les courtiers à prédire ce qu’un client fera ou rencontrera ensuite.
L’analyse prédictive va au-delà du simple tri ou de l’organisation, comme dans une base de données. Pourtant, il ne va pas jusqu’à recommander à l’utilisateur ce qu’il devrait faire avec les informations qu’il génère. Cette étape est laissée à l’expertise de la personne qui utilise l’analyse prédictive.
La puissance de l’analyse prédictive
« Les données obsolètes ou de mauvaise qualité amènent 46 % des entreprises à prendre de mauvaises décisions qui peuvent coûter des milliards », écrit Douglas Karr, consultant en transformation numérique et fondateur de la Martech Zone. L’accès à des ensembles de données plus importants peut garantir la prise en compte d’un plus grand nombre de situations et de points d’information, ce qui permet une meilleure prise de décision.
Cependant, lorsqu’un ensemble de données devient trop vaste pour que les humains puissent l’analyser par eux-mêmes, la qualité des décisions prises à partir des données dépend non seulement des données incluses, mais aussi des outils utilisés pour les analyser. Les efforts d’analyse du Big Data avec l’IA commencent par se concentrer sur le repérage de modèles dans les données existantes ; L’analyse prédictive se concentre sur la réalisation de projections fondées sur des données sur ce qui se passera ensuite, en fonction de ce qui est déjà représenté dans l’ensemble de données.
Par exemple, l’analyse prédictive peut aider une compagnie d’assurance, un agent ou un courtier à surveiller l’historique des sinistres dans un quartier ou un quartier d’affaires particulier et à prédire le type de sinistres qu’une entreprise est le plus susceptible de voir. L’analyse prédictive peut également examiner les coûts de construction et les conditions météorologiques, ce qui permet aux utilisateurs de prédire à la fois les risques et les prix avec plus de précision.
Armés de ces informations, les courtiers peuvent mieux aider les clients à trouver la bonne couverture d’assurance. À mesure que l’analyse prédictive devient monnaie courante, de plus en plus de courtiers utiliseront cet outil.
Certains assureurs adoptent déjà la puissance de l’analyse prédictive. « En moyenne, les grandes entreprises axées sur [insurance] l’analytique dépensent près de cinq fois plus d’argent que leurs pairs pour des solutions d’analyse avancée », écrit Mark Rusch, vice-président de l’assurance chez GoodData. La bonne combinaison d’analyses et d’ensembles de données crée donc un avantage pour les assureurs et les courtiers qui investissent dans ces outils.
À mesure que de plus en plus d’assureurs et de courtiers adoptent l’analyse prédictive, ils changent également la façon dont l’assurance fait des affaires.
D’ici 2030, selon Ramnath Balasubramanian, Ari Libarikian et Doug McElhaney de McKinsey, il y aura moins d’agents et de courtiers d’assurance. Ceux qui resteront se seront adaptés à l’utilisation de l’analyse prédictive et d’autres technologies qui gèrent de nombreux travaux longtemps effectués à la main, du remplissage de formulaires au calcul des risques.
Les agents, les courtiers et les autres professionnels de l’assurance « deviendront plus aptes à utiliser des technologies de pointe pour améliorer la prise de décision et la productivité, réduire les coûts et optimiser l’expérience client », écrivent-ils.
Pour faire la transition avec la technologie, les courtiers d’assurance devront se concentrer sur l’adoption d’un rôle relationnel et éducatif en plus de la compréhension des nouveaux outils. Les éléments humains permettant de connecter les clients à l’assurance dont ils ont besoin s’approfondiront à mesure que l’IA assumera davantage les aspects techniques et administratifs du rôle d’un courtier.
Utilisation de l’analyse prédictive pour améliorer les relations courtier-client
L’analyse prédictive est déjà en train de changer la façon dont les courtiers perçoivent le risque, la couverture et les coûts. L’utilisation de l’analyse prédictive peut également aider les courtiers à changer leur approche pour établir des relations solides avec les clients.
L’analyse prédictive et les outils similaires perturbent non seulement la façon dont les courtiers d’assurance font leur travail, mais aussi leur façon de penser le secteur de l’assurance. Traditionnellement, l’assurance s’est appuyée sur la mise en commun des clients ayant des besoins de couverture similaires afin de répartir les risques, en équilibrant les clients qui font face à des pertes catastrophiques et ceux qui ne subissent pas de telles pertes.
Cependant, des outils tels que l’analyse prédictive exigent une approche plus personnalisée de l’assurance. « L’énorme volume de données et la promesse de personnalisation grâce à une prédiction individuelle précise ébranlent en effet profondément l’hypothèse d’homogénéité derrière la mutualisation », écrivent les chercheurs Laurence Barry et Arthur Charpentier dans un article paru en 2020 dans Big Data & Society. Au lieu de voir les clients comme des exemples d’un ensemble général et homogène de risques et de besoins, l’analyse prédictive crée à la fois le défi et l’opportunité pour les courtiers de voir leurs clients comme des individus.
Dans le même temps, l’analyse prédictive et d’autres outils prennent en charge une plus grande partie du travail routinier mais souvent fastidieux traditionnellement géré par des humains au sein du cabinet d’un courtier d’assurance. L’automatisation des flux de travail, par exemple, peut gérer des tâches telles que le remplissage de formulaires et la collecte de documents clés, écrit Paula Williams, directrice du contenu, automatisation des processus robotiques chez IBM.
Avec l’élimination d’une plus grande partie des tâches administratives de routine, les courtiers d’assurance confrontés au défi de personnaliser leur approche des clients bénéficient également du temps libre et de l’énergie mentale disponibles pour le faire. L’intelligence artificielle peut automatiser de nombreuses tâches, libérant du temps et des ressources pour que les courtiers puissent se concentrer sur ce que l’intelligence artificielle ne peut pas faire : établir de véritables liens humains, basés sur la compréhension des besoins uniques d’un client, l’éduquer sur ses risques et fournir un soutien aux moments cruciaux.
Les compagnies d’assurance ont déjà commencé à adopter des outils basés sur l’IA, y compris l’analyse prédictive, pour améliorer la souscription et les relations avec les clients. En fait, les assureurs qui sont à la traîne dans ce domaine pourraient faire face à de graves conséquences négatives.
« Les assureurs qui continuent de s’appuyer sur les méthodes traditionnelles de souscription pourraient entamer une spirale négative qu’il serait difficile d’inverser. Ils peuvent être confrontés à une sélection de risque défavorable, pourraient être retirés des listes de partenaires de distribution préférés et pourraient avoir plus de difficulté à recruter et à retenir des professionnels qualifiés », écrivent Britton Van Dalen, Kelly Cusick et Andy Ferris chez Deloitte.
Les courtiers qui continuent de travailler avec ces assureurs pourraient ressentir des effets similaires sur leur propre travail. Cependant, ceux qui adoptent l’analyse prédictive peuvent établir des relations plus solides avec les clients qui, en fin de compte, profitent à toutes les personnes impliquées dans la mise en place de la couverture d’assurance.
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