La souscription et l’évaluation des risques sont les fonctions essentielles du secteur de l’assurance. Elles consistent à évaluer la probabilité et la gravité des pertes potentielles et à déterminer les primes et la couverture appropriées pour les clients. Traditionnellement, ces processus étaient manuels, chronophages et sujets à des erreurs. Cependant, avec l’avènement de l’intelligence artificielle (IA), la souscription et l’évaluation des risques subissent une transformation radicale.
L’IA est une branche de l’informatique qui vise à créer des machines ou des systèmes capables d’effectuer des tâches qui nécessitent normalement l’intelligence humaine, comme l’apprentissage, le raisonnement et la prise de décision. L’IA a de nombreuses applications dans divers domaines, tels que la santé, l’éducation, la finance et l’industrie manufacturière. Dans le secteur des assurances, l’IA est utilisée pour améliorer la souscription et l’évaluation des risques en exploitant les données, les algorithmes et l’automatisation.
Avantages de l'IA dans la souscription et l'évaluation des risques
L'IA offre plusieurs avantages en matière de souscription et d'évaluation des risques, tels que :
- Précision améliorée:L’IA peut analyser de grandes quantités de données provenant de diverses sources, telles que l’historique des sinistres, les cotes de crédit, les médias sociaux, les dossiers médicaux, etc., et identifier des tendances et des corrélations qui peuvent ne pas être évidentes pour les souscripteurs humains. L’IA peut également utiliser des techniques avancées telles que l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond pour apprendre à partir de données historiques et prédire les résultats futurs avec une grande précision. Cela peut aider les assureurs à évaluer les risques avec plus de précision et à réduire la probabilité de sous-tarification ou de surtarification des polices d’assurance.
- Efficacité accrue: L’IA peut automatiser et rationaliser de nombreuses tâches qui sont répétitives, fastidieuses ou complexes pour les souscripteurs humains. Par exemple, l’IA peut utiliser le traitement du langage naturel pour extraire des informations pertinentes de documents non structurés, tels que des rapports médicaux ou des contrats juridiques. L’IA peut également utiliser la reconnaissance optique de caractères pour numériser des formulaires et des documents papier. Cela peut aider les assureurs à économiser du temps et des ressources, et à améliorer la productivité et l’évolutivité.
- Expérience client améliorée: L’IA peut fournir des services plus rapides et plus personnalisés aux clients. Par exemple, l’IA peut utiliser des chatbots ou des assistants vocaux pour interagir avec les clients 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, répondre à leurs questions, fournir des devis ou traiter des réclamations. L’IA peut également utiliser des systèmes de recommandation pour suggérer les meilleures politiques ou produits aux clients en fonction de leurs préférences et de leurs besoins. Cela peut aider les assureurs à améliorer la satisfaction et la fidélité des clients.
Malgré les avantages de l’IA dans la souscription et l’évaluation des risques, certains défis et limites doivent également être pris en compte, tels que :
- Qualité des données:L’IA dépend fortement de la qualité et de la quantité des données sur lesquelles elle est formée. Si les données sont incomplètes, inexactes, obsolètes ou biaisées, les modèles d’IA peuvent produire des résultats peu fiables ou trompeurs. Par conséquent, les assureurs doivent s’assurer qu’ils ont accès à des sources de données suffisantes et pertinentes et qu’ils disposent de mécanismes de gouvernance des données et de contrôle de la qualité appropriés.
- Questions éthiques et juridiques: L’IA pose des défis éthiques et juridiques en matière de souscription et d’évaluation des risques. Par exemple, l’IA peut discriminer certains groupes de clients en fonction de leurs attributs personnels, tels que l’âge, le sexe, la race ou l’état de santé. Cela peut contrevenir aux principes d’équité, de transparence et de responsabilité en matière d’assurance. Par conséquent, les assureurs doivent s’assurer qu’ils respectent les réglementations et normes en vigueur, telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) ou le Fair Credit Reporting Act (FCRA), et qu’ils disposent de cadres et de lignes directrices éthiques pour utiliser l’IA de manière responsable.
- Surveillance humaine:L’IA ne remplace pas le jugement humain ni l’expertise en matière de souscription et d’évaluation des risques. L’IA peut commettre des erreurs ou se retrouver dans des situations qu’elle ne peut pas gérer. Par conséquent, les assureurs doivent s’assurer qu’ils disposent de mécanismes de surveillance et d’intervention humains adéquats, tels que des audits, des examens ou des recours. Les assureurs doivent également s’assurer qu’ils disposent de programmes de formation et d’éducation suffisants pour que leurs employés comprennent et utilisent efficacement l’IA.
Quelques solutions actuelles aux limites de l’IA
Si l’IA offre de nombreux avantages en matière de souscription et d’évaluation des risques, elle pose également certains défis et limites qui doivent être résolus. Voici quelques-unes des solutions actuelles qui peuvent aider les assureurs à surmonter ces problèmes :
- Qualité des données:Pour garantir que les données utilisées par les modèles d’IA sont complètes, exactes, à jour et impartiales, les assureurs doivent mettre en œuvre des mécanismes appropriés de gouvernance des données et de contrôle de la qualité. Cela comprend le nettoyage, la validation, la vérification et la normalisation des données. Les assureurs doivent également diversifier leurs sources de données et utiliser des techniques telles que l’augmentation des données et la génération de données synthétiques pour améliorer la qualité de leurs données.
- Questions éthiques et juridiques:Pour garantir que l’utilisation de l’IA soit éthique et conforme aux réglementations et normes en vigueur, les assureurs doivent adopter des cadres et des lignes directrices éthiques pour une utilisation responsable de l’IA. Cela implique de garantir l’équité, la transparence, la responsabilité et l’explicabilité dans la prise de décision en matière d’IA. Les assureurs doivent également procéder à des audits et des examens réguliers de leurs modèles et processus d’IA, et fournir des mécanismes permettant aux clients de faire appel ou de contester les résultats de l’IA.
- Surveillance humaine:Pour garantir que l’utilisation de l’IA ne remplace pas le jugement ou l’expertise humaine, les assureurs doivent maintenir une surveillance et une intervention humaines adéquates dans les processus de souscription et d’évaluation des risques. Cela implique de fournir une formation et une éducation à leurs employés pour qu’ils comprennent et utilisent efficacement l’IA, et d’établir des rôles et des responsabilités clairs pour les souscripteurs humains et les systèmes d’IA. Les assureurs doivent également surveiller et évaluer les performances et l’impact de leurs modèles et processus d’IA, et les mettre à jour si nécessaire.
Conclusion
L’intelligence artificielle (IA) révolutionne la souscription et l’évaluation des risques dans le secteur de l’assurance. En exploitant les données, les algorithmes et l’automatisation, l’IA améliore la précision, l’efficacité et l’expérience client. Cependant, des défis tels que la qualité des données, les questions éthiques et juridiques et le besoin de surveillance humaine persistent. Pour y remédier, les assureurs mettent en œuvre des mécanismes de gouvernance des données et de contrôle de la qualité, adoptent des cadres éthiques pour une utilisation responsable de l’IA et maintiennent une surveillance humaine dans les processus.
Les recherches futures pourraient explorer de nouvelles sources de données et méthodes, développer des modèles d’IA éthiques et explicables et intégrer les capacités humaines et celles de l’IA. Malgré les défis, une approche équilibrée qui exploite les avantages de l’IA tout en atténuant ses risques peut transformer la souscription et l’évaluation des risques dans le secteur de l’assurance.
Cet article de blog est basé sur les informations disponibles en octobre 2023.
