De nombreuses promesses ont circul\u00e9 sur les capacit\u00e9s r\u00e9volutionnaires de l\u2019IA en mati\u00e8re d\u2019assurance.\nLes progr\u00e8s r\u00e9els de la technologie ont \u00e9t\u00e9 plus lents, mais l\u2019intelligence artificielle est en fait en train de changer la fa\u00e7on dont les assureurs abordent la distribution et les relations avec les clients. <\/p>\n\n
Intelligence artificielle et distribution d\u2019assurance<\/h2>\n\n
L\u2019intelligence artificielle n\u2019est pas apparue soudainement sur la sc\u00e8ne de l\u2019assurance en 2022.\nAu contraire, sa croissance en tant qu\u2019outil d\u2019assurance a \u00e9t\u00e9 parall\u00e8le \u00e0 la d\u00e9pendance croissante aux donn\u00e9es et aux technologies num\u00e9riques dans l\u2019assurance, dans les secteurs connexes et dans la vie quotidienne des clients. <\/p>\n\n
\u00ab L\u2019IA se d\u00e9veloppe en raison de l\u2019augmentation constante des donn\u00e9es dans les interactions commerciales, la vie priv\u00e9e et la vie publique \u00bb, \u00e9crivaient les chercheurs Naman Kumar, Jayant Dev Srivastava et Harshit Bisht<\/a> en 2017.\nCinq ans plus tard, les donn\u00e9es cr\u00e9\u00e9es par les activit\u00e9s humaines, professionnelles et personnelles continuent d\u2019exploser, tout comme le besoin et l\u2019utilisation de l\u2019intelligence artificielle. <\/p>\n\n L\u2019intelligence artificielle s\u2019est d\u00e9velopp\u00e9e au cours des derni\u00e8res d\u00e9cennies en plusieurs outils et applications plus cibl\u00e9s.\nL\u2019IA, ainsi que l\u2019apprentissage automatique (ML) et l\u2019apprentissage profond (DL), offrent trois moyens particuli\u00e8rement puissants d\u2019am\u00e9liorer la distribution de l\u2019assurance, \u00e9crivent Ramnath Balasubramanian, Ari Libarikian et Doug McElhaney<\/a> chez McKinsey : <\/p>\n\n Dans la distribution quotidienne d\u2019assurances, ces outils peuvent se pr\u00e9senter sous une grande vari\u00e9t\u00e9 de formes.\nUn exemple est celui des outils de communication utilis\u00e9s pour se connecter avec les clients.\nLes chatbots bas\u00e9s sur l\u2019IA offrent un moyen de soutenir la cr\u00e9ation de valeur en cultivant les relations avec les clients, expliquent Mikko Riikkinen<\/a> et ses coll\u00e8gues chercheurs dans un article publi\u00e9 dans l\u2019International Journal of Bank Marketing. <\/p>\n\n L\u2019intelligence artificielle peut s\u2019adapter aux choix de mots des clients et au contenu de leurs r\u00e9ponses, ce qui permet au chatbot de recueillir des informations rapidement et naturellement.\nLe chatbot peut ensuite transmettre ces informations \u00e0 un agent ou \u00e0 un repr\u00e9sentant du service client pour poursuivre la conversation. <\/p>\n\n L\u2019apprentissage automatique et l\u2019apprentissage profond offrent \u00e9galement de nouvelles fa\u00e7ons d\u2019analyser les donn\u00e9es sur les risques et les pertes, de mod\u00e9liser les possibilit\u00e9s et les probabilit\u00e9s et d\u2019aborder la souscription.\n\u00c0 mesure que les souscripteurs int\u00e8grent ces donn\u00e9es pour prendre des d\u00e9cisions plus nuanc\u00e9es, de nouveaux domaines de pr\u00e9vention des sinistres et de protection des clients s\u2019ouvrent. <\/p>\n\n La recherche en intelligence artificielle sugg\u00e8re non seulement que l\u2019IA apporte de la valeur dans des situations actuelles ou dans l\u2019examen d\u2019ensembles de donn\u00e9es pass\u00e9s, mais aussi que l\u2019IA peut faire des pr\u00e9dictions sur des \u00e9v\u00e9nements futurs en fonction d\u2019informations pass\u00e9es.<\/p>\n\n L\u2019assurance a longtemps \u00e9t\u00e9 dans le domaine de la gestion des risques potentiels en fonction des informations sur les pertes ant\u00e9rieures.\nPourtant, pendant des si\u00e8cles, l\u2019accent a \u00e9t\u00e9 mis sur l\u2019indemnisation des pertes. <\/p>\n\n \u00c0 mesure que l\u2019IA devient plus courante dans l\u2019assurance, \u00ab le mod\u00e8le \u00e9conomique de l\u2019assurance passera de l\u2019indemnisation des pertes \u00e0 la pr\u00e9diction et \u00e0 la pr\u00e9vention des pertes \u00bb, \u00e9crivent Martin Eling, Davide Nuessle et Julian Staubli<\/a> dans un article publi\u00e9 en 2021 dans The Geneva Papers on Risk and Insurance.\nAu fur et \u00e0 mesure que l\u2019industrie se tourne, les assureurs d\u00e9couvriront de nouvelles fa\u00e7ons de r\u00e9duire les co\u00fbts tout en maintenant ou en augmentant la valeur pour les clients. <\/p>\n\n L\u2019accent mis sur la pr\u00e9vention des pertes comprend l\u2019accent mis sur le comportement des clients.\nL\u2019IA offre \u00e9galement d\u2019autres moyens d\u2019analyser et de comprendre la prise de d\u00e9cision des clients. <\/p>\n\n Une \u00e9tude de 2020 publi\u00e9e dans Risks, par exemple, d\u00e9crit un mod\u00e8le d\u2019IA \u00ab qui peut \u00eatre utilis\u00e9 pour expliquer pourquoi un client ach\u00e8te ou abandonne une couverture d\u2019assurance non-vie \u00bb, \u00e9crivent les chercheurs Alex Gramegna et Paolo Giudici<\/a>.\nLe mod\u00e8le peut recueillir des informations sur le comportement des clients en temps r\u00e9el, ce qui permet aux agents et aux repr\u00e9sentants du service client\u00e8le de mieux comprendre et de r\u00e9pondre aux besoins des clients sur le moment. <\/p>\n\n De nombreuses compagnies d\u2019assurance signalent d\u00e9j\u00e0 que l\u2019IA est payante pour elles.\nUne enqu\u00eate men\u00e9e par PwC aupr\u00e8s de dirigeants d\u2019assurance r\u00e9v\u00e8le que : <\/p>\n\n M\u00eame parmi les dirigeants d\u2019assurance qui ne voient pas actuellement d\u2019avantages, l\u2019enthousiasme pour l\u2019IA reste \u00e9lev\u00e9, \u00e9crivent Matt Adams, Marie Carr et Anand Rao<\/a> de PwC.\nPar exemple, bien que 47 % des personnes interrog\u00e9es d\u00e9clarent qu\u2019elles n\u2019ont pas encore constat\u00e9 d\u2019augmentation des revenus gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019utilisation de l\u2019IA, elles s\u2019attendent \u00e0 voir ces r\u00e9sultats d\u2019ici deux ans.\nLes compagnies d\u2019assurance restent d\u00e9termin\u00e9es \u00e0 investir dans l\u2019intelligence artificielle, m\u00eame lorsque les retomb\u00e9es ne sont pas imm\u00e9diates. <\/p>\n\n Malgr\u00e9 les sp\u00e9culations des m\u00e9dias sur un avenir enti\u00e8rement dirig\u00e9 par des machines, les mod\u00e8les d\u2019IA et les algorithmes d\u2019aujourd\u2019hui ne peuvent pas prendre leurs propres d\u00e9cisions, \u00e9crit Adam Uzialko<\/a> sur Business News Daily.\nL\u2019intelligence artificielle ne peut pas remplacer les agents humains, les souscripteurs ou d\u2019autres d\u00e9cideurs. <\/p>\n\n Ce que la technologie peut faire, c\u2019est fournir des r\u00e9sum\u00e9s d\u2019ensembles de donn\u00e9es et des informations glan\u00e9es \u00e0 partir de ces donn\u00e9es aux d\u00e9cideurs humains.\nUn agent ou un repr\u00e9sentant du service client peut examiner ces informations et r\u00e9pondre aux besoins sp\u00e9cifiques des clients.\nL\u2019IA peut \u00e9galement r\u00e9duire le temps que les professionnels humains consacrent \u00e0 des t\u00e2ches subalternes ou r\u00e9p\u00e9titives, comme la copie du nom et de l\u2019adresse d\u2019un client sur divers formulaires. <\/p>\n\n \u00ab Il en r\u00e9sulte que les assureurs sont mieux \u00e9quip\u00e9s pour vendre aux clients les plans qui leur conviennent le mieux \u00bb, \u00e9crit M. Uzialko.<\/p>\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/bolttech.io\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/focused-work-on-laptop-1024x682.jpg\")
<\/figure>\n\nQuelle est la prochaine direction de l\u2019IA ?<\/h2>\n\n
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![\"\"](\"https:\/\/bolttech.io\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/workspace-with-laptop-1024x683.jpg\")
<\/figure>\n\nInt\u00e9grer l\u2019IA d\u2019aujourd\u2019hui pour les applications de demain<\/h2>\n\n