Avec un boom de l'assurance dans la région Asie-Pacifique (APAC), les assureurs sont en concurrence pour développer des capacités technologiques supérieures afin de mieux répondre aux demandes de leurs clients. Par conséquent, pour se démarquer de la concurrence, les entreprises adaptent régulièrement de nouvelles tactiques pour réussir le jeu, et l'IA en fait partie.
D’après une étude, plus de 80% des PDG de l'assurance ont mentionné que l'IA faisait déjà partie de leur modèle d'entreprise ou le serait dans les trois prochaines années.
L'IA a perfectionné la manière dont les données croissantes, les capacités de calcul et les attentes en constante évolution des consommateurs sont traitées et exécutées en rendant les processus plus automatisés et plus efficaces. Le rôle de l'IA a évolué au fil du temps pour répondre à des exigences commerciales complexes. Dans ce blog, nous couvrirons six domaines importants dans lesquels l'IA transforme les compagnies d'assurance, mais avant de continuer, examinons les tendances de l'IA au sein de l'assurance.
Tendances de l'IA en assurance (50-100 mots)
Google Trends , révèle une augmentation constante des demandes d'assurance basées sur l'IA acquises par les assureurs entre 2015-2020.
Cependant, l'impact du COVID-19 en 2020 a un peu ralenti ce rythme. En effet, les dépenses des assureurs pour les systèmes d'IA avaient été reléguées au second plan pour atténuer d'autres défis plus urgents qui nécessitaient une allocation de budgets à ces priorités. Mais dans le monde post-COVID, on s'attend à ce que l'IA et l'assurance aient un long chemin à parcourir ensemble.
Comment l'IA transforme le secteur de l'assurance
L'intelligence artificielle a eu des effets positifs sur de nombreux modèles commerciaux différents, et l'assurance ne fait pas exception. En outre, cela fonctionne beaucoup mieux avec l'IA, car les assureurs disposent d'un trésor de données, qui est le principal carburant pour obtenir des résultats positifs avec l'IA.
Parmi tous les changements apportés par l'IA, les six principaux sont mentionnés ci-dessous:
- Accélération des réclamations
L'IA est appliquée pour automatiser ou accélérer le processus de réclamation. Le traitement des réclamations comprend de nombreuses tâches telles que l'examen, l'enquête, les ajustements et le versement ou le refus. Si cela est fait uniquement par des humains, les problèmes suivants peuvent survenir:
- Traitement incohérent et plus de probabilité d'erreurs
- Différents formats de données et gestion du temps
- Formation du personnel et sessions de mise à jour des processus
Ces processus peuvent être accélérés avec de nouvelles capacités d'intelligence artificielle, ce qui permet de régler les réclamations en heures ou en jours plutôt qu'en semaines. Cependant, ce type d'automatisation de l'accélération des réclamations ne fonctionnera probablement que dans les réclamations à faible impact. Pour les demandes complexes, l'IA, ainsi que l'interaction humaine, pourront atteindre l'objectif.
- Sophistication des prix avec GLM
Les assureurs utilisent largement des techniques d'IA comme les GLM (modèles linéaires généralisés) pour l'optimisation des prix dans les domaines du goudron et de l'assurance-vie. L'optimisation des prix permet aux entreprises de mieux comprendre leurs clients et leur permet d'équilibrer la capacité avec la demande et d'obtenir de meilleurs taux de conversion.
De plus, l'ajout de données non traditionnelles telles que des données non structurées et des rapports écrits peut également augmenter l'optimisation des prix et prendre de meilleures décisions.
- Utilisation de l'IoT
L'IoT (Internet of Things) est l'une des opportunités d'IA les plus importantes du secteur de l'assurance. Ces appareils sont très appréciés par les utilisateurs et sont utiles aux compagnies d'assurance pour évaluer les profils de risque des clients. Plusieurs appareils IoT pour maison intelligente sont utilisés pour alerter les clients en cas de problèmes dans leur maison ou leur propriété commerciale, par exemple des capteurs de fuite / d'humidité. Leur utilisation, associée à l'IA, aide les compagnies d'assurance à offrir de meilleurs services.
Par exemple, des modèles d'analyse prédictive pourraient être construits à l'aide des ensembles de données des clients à l'aide de capteurs de détection de fuites pour prédire quels clients pourraient être vulnérables à une fuite. Cette prédiction aidera les entreprises à envoyer des réparateurs pour remplacer les tuyaux défectueux avant qu'ils n'éclatent pour entraîner des réclamations.
- Services personnalisés et recommandations
Des services personnalisés aident les clients à répondre à leurs besoins et à leur style de vie. L'intelligence artificielle crée des services personnalisés en utilisant les évaluations des produits des clients, les données démographiques, les préférences, l'interaction, le comportement, l'attitude, les détails du mode de vie, les intérêts et les loisirs. Cela aide les entreprises à vendre le bon produit aux clients et à cibler le bon public. Une Etude Accenture suggère que 80% des clients d'assurance recherchent des expériences plus personnalisées, et l'IA aide les entreprises à le faire.
De plus, avec les recommandations basées sur le comportement du client ou les achats passés, l'IA façonne la façon dont les choses sont recommandées aux clients. Par exemple, un client à la recherche d'une assurance maladie serait affiché avec des offres d'assurance maladie. En outre, cela aide à envoyer des messages marketing significatifs.
- Éliminer les risques de souscription
Les humains ont uniquement fait le processus de souscription. Par conséquent, la probabilité d'obtenir des erreurs était bien plus élevée et le processus prenait du temps. Mais les technologies de l'IA ont fait leur chemin dans ce domaine de l'assurance et ont rendu le processus rapide et efficace sans efforts manuels.
- Informatique affective (IA émotionnelle)
Aussi connue sous le nom d'IA des émotions, l'informatique affective est utilisée pour mieux comprendre les clients et prendre des décisions en fonction de leurs états mentaux / émotionnels. Il identifie, traite et simule les sentiments et les émotions humaines et se comporte et répond en fonction de ceux-ci. Cette technologie façonne le secteur de l'assurance des manières suivantes:
- Détection de fraude: L'analyse vocale est utilisée pour comprendre si un client ment lors de la soumission d'une réclamation. L'IA effectue cette analyse sur la base de divers ensembles de données précédents et des comportements des clients.
- Gestion intelligente des appels: Les clients qui manquent de temps ou qui sont en colère sont dirigés vers des agents d'appel plus expérimentés pour s'assurer de leur satisfaction.
Nouvelles adaptations
Cette ère numérique en constante évolution adopte continuellement de nouvelles technologies. Par conséquent, un autre élément essentiel pour comprendre la transformation de l'industrie est l'apprentissage comparatif des techniques existantes et des nouvelles.
Le tableau mentionné ci-dessous contient quelques cas d'utilisation génériques de haut niveau que de nombreux organismes d'assurance adoptent. Les abréviations utilisées sont:
- ML : Machine Learning
- PNL: Traitement du langage naturel
- SVM : Machines à vecteurs de support
Conclusion
Jusqu'à présent, le blog doit vous avoir aidé à savoir comment l'IA transforme le secteur de l'assurance de diverses manières. Vous pouvez vous adapter à ces modifications de votre business model pour rester en tête de la concurrence. Cependant, il convient de mentionner que l'IA pour une compagnie d'assurance pourrait dépasser les cas d'utilisation standard et être considérée comme un moyen d'augmenter le rôle des actifs de données. Il y a beaucoup à gagner du premier monde de l'IA pour les assureurs, et aussi beaucoup à perdre si l'IA n'est pas adoptée et bien comprise.
