L'impact de l'intelligence artificielle sur le secteur de l'assurance-vie

Cependant, aujourd'hui, la préparation et la gouvernance des données restent des défis majeurs. De nombreux assureurs sont confrontés à des données incomplètes, à une gouvernance incohérente et à des systèmes existants obsolètes, autant d'éléments qui ralentissent l'adoption de l'IA.

Pour libérer tout le potentiel de l'IA, les assureurs doivent moderniser leur infrastructure de données, adopter des écosystèmes open source et investir dans l'analyse basée sur l'IA.

L'évolution de l'IA #

L'IA est passée d'une automatisation basique à des modèles sophistiqués d'apprentissage automatique (AA) et d'apprentissage profond, capables de prédire les risques, de personnaliser les polices et d'automatiser l'évaluation des sinistres. Ces avancées vont transformer la souscription, la distribution et la gestion des sinistres.

- Equisoft, LIMRA & UCT Data Readiness Study

Tendances de l'IA qui façonnent le secteur de l'assurance-vie #

Flux de données provenant d'appareils connectés #

Selon IoT Analytics, le nombre d'appareils connectés à l'IdO a augmenté de 13 % en 2024, pour atteindre 18,8 milliards à la fin de l'année. Cette augmentation constante du nombre d'appareils connectés génère de grandes quantités de données comportementales en temps réel provenant :

• Moniteurs de santé portables (rythme cardiaque, habitudes de sommeil, niveaux d'activité).
• Appareils domestiques intelligents (systèmes de sécurité, capteurs de dégâts causés par le feu et l'eau).
• Véhicules connectés (télématique pour l'évaluation des risques de conduite en temps réel).

Cette explosion des données permet une souscription et une modélisation des risques en temps réel, mais les assureurs doivent améliorer leurs capacités d'intégration des données pour en tirer efficacement parti. La prolifération de l'IdO et des appareils connectés permettra aux assureurs de mieux comprendre leurs clients, ce qui conduira à une tarification plus personnalisée et à une évaluation plus rapide des risques.

Open-Source et écosystèmes de données #

L'avenir de l'assurance sera défini par des écosystèmes de données collaboratifs, où les entités publiques et privées partagent leurs connaissances pour améliorer l'évaluation des risques, rationaliser les opérations et améliorer l'expérience client. Les modèles d'IA open source et les initiatives de partage de données intersectorielles accéléreront l'innovation, permettant aux assureurs d'affiner leurs stratégies de souscription, de détection des fraudes et de tarification grâce à des données plus larges et en temps réel.

D'ici 2030, les assureurs s'appuieront de plus en plus sur des réseaux de données partagés, ce qui leur permettra :

• Intégrer diverses sources de données provenant de prestataires de soins de santé, d'institutions financières et d'entreprises de technologie grand public pour développer des modèles de risque plus précis.

• Tirer parti de l'analyse basée sur l'IA et formée sur des données sectorielles partagées, afin d'améliorer la détection des fraudes, l'automatisation des demandes d'indemnisation et la tarification personnalisée des polices.

• Adopter des modèles d'assurance dynamique, basée sur l'utilisation (UBI), où les polices s'adaptent en permanence en fonction du comportement des clients en temps réel plutôt que de profils de risque statiques.

Les protocoles de données open source serviront de base à l'assurance basée sur l'IA, garantissant un échange de données transparent et en temps réel entre les secteurs tout en maintenant la conformité réglementaire et la sécurité des données. Les assureurs qui adopteront ces écosystèmes ouverts seront en mesure de réagir plus rapidement aux changements du marché, d'améliorer la précision de la souscription et de débloquer de nouvelles opportunités de revenus.

Progrès des technologies cognitives #

Les technologies cognitives sont des systèmes d'IA avancés qui simulent l'intelligence humaine, notamment l'apprentissage, le raisonnement, la résolution de problèmes et la prise de décision. Ces technologies, qui comprennent l'apprentissage automatique (AA), le traitement du langage naturel (TLN), l'apprentissage profond et la vision par ordinateur, permettent aux assureurs d'analyser de grandes quantités de données structurées et non structurées, d'automatiser la prise de décision et d'améliorer les interactions avec les clients.

Contrairement à l'IA traditionnelle basée sur des règles, les technologies cognitives apprennent et s'améliorent continuellement au fil du temps, permettant aux assureurs de passer de processus manuels et chronophages à une prise de décision automatisée et basée sur les données. Dans le secteur de l'assurance vie, ces innovations remodèlent la souscription, le traitement des sinistres et l'engagement des clients, rendant l'assurance plus personnalisée, plus efficace et plus proactive.

Comment les technologies cognitives transforment l'assurance-vie #

Souscription et évaluation des risques basées sur l'IA #

La souscription traditionnelle implique des examens médicaux approfondis, l'analyse des dossiers financiers et la classification des risques, ce qui prend souvent des semaines. L'IA cognitive rationalise la souscription et réduit le temps de décision en :

• Extraire des informations à partir de données médicales et financières non structurées, y compris les dossiers de santé électroniques (DSE), l'historique des ordonnances, les rapports de solvabilité et les dispositifs de suivi de la santé basés sur l'IdO.

• Remplacer les examens médicaux invasifs pour les candidats à faible risque par des analyses prédictives, permettant des approbations de polices quasi instantanées.

• Affiner en permanence les modèles de risque en utilisant les informations issues de la surveillance de la santé en temps réel et des données sur le mode de vie, permettant des ajustements dynamiques des prix.

Traitement des sinistres assisté par l'IA #

Le traitement des demandes d'indemnisation a toujours été manuel et nécessitait beaucoup de documents, ce qui entraînait des retards et des inefficacités. L'automatisation des demandes d'indemnisation grâce à l'IA permet de remédier à cela :

• Utiliser le NLP et l'apprentissage automatique pour extraire les données pertinentes des rapports médicaux, des certificats de décès et des documents de police, ce qui réduit considérablement le temps de traitement manuel.

• Appliquer des algorithmes de détection des fraudes pour recouper les données des demandes d'indemnisation avec les archives historiques, identifier les anomalies et réduire les paiements frauduleux.

• Automatiser le tri des demandes d'indemnisation, ce qui permet d'approuver instantanément les demandes simples, tandis que les cas plus complexes sont signalés pour un examen humain.

Renforcer l'engagement client grâce aux chatbots et aux assistants numériques basés sur l'IA #

Les polices d'assurance-vie peuvent être complexes et nécessiter des conseils et un soutien important. Les chatbots et les adjointes numériques basés sur l'IA transforment les interactions entre les assurés en :

• Fournir une assistance à la clientèle 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, répondre aux demandes de renseignements sur les polices, faire le point sur les demandes d'indemnisation et ajuster les primes.

• Recommander des polices personnalisées en analysant les données démographiques des clients, leurs objectifs financiers et les risques liés à leur mode de vie.

• Améliorer la fidélisation des assurés en rappelant de manière proactive aux clients les renouvellements, les mises à jour des bénéficiaires et les remises disponibles.

Prévention des risques et incitations au bien-être personnalisées #

L'IA améliore non seulement les déclarations et la souscription, mais permet également de prévenir les risques avant qu'ils ne se produisent. Les assureurs peuvent :

• Intégrer l'IA aux dispositifs portables et de suivi de la santé, en encourageant les assurés à adopter des modes de vie plus sains en échange de réductions de primes.

• Analyser le discours et les comportements des clients pour détecter les premiers signes de risques potentiels pour la santé et suggérer des interventions proactives.

• Utiliser l'analyse prédictive pour prévenir les défaillances de polices, en identifiant les clients à risque d'annulation et en offrant des incitations à la rétention.

Les défis de la mise en œuvre de l'IA pour les assureurs vie #

Alors que l'IA remodèle l'assurance vie en améliorant l'évaluation des risques, la souscription et les interactions avec les clients, des obstacles réglementaires, technologiques et organisationnels subsistent. Il est essentiel que les assureurs relèvent ces défis pour tirer pleinement parti du potentiel de l'IA tout en préservant la conformité, la confiance et la sécurité.

Conformité réglementaire et utilisation éthique des données #

Les modèles d'assurance-vie basés sur l'IA doivent se conformer à des réglementations mondiales strictes telles que le RGPD (Europe), le CCPA (Californie) et les lois sur les assurances spécifiques à l'industrie. Pour garantir une utilisation responsable de l'IA, il faut :

• Lutter contre les biais et l'équité de l'IA – Les modèles d'IA formés à partir de données historiques peuvent involontairement renforcer les biais, conduisant à des décisions discriminatoires en matière de tarification ou de couverture. Les assureurs doivent mettre en place un audit d'équité de l'IA pour détecter et atténuer les biais. L'étude d'Equisoft, LIMRA et UCT sur l'état de préparation des données “Assessing Data Readiness for AI in the Life Insurance Industry” souligne les préoccupations selon lesquelles les biais dans les modèles d'IA pourraient avoir un impact sur la tarification des polices et l'évaluation des risques, conduisant à un examen réglementaire et à la méfiance des consommateurs.

• Garantir la transparence et l'explicabilité – Les régulateurs exigeront de plus en plus des modèles d'IA clairs et interprétables, capables de justifier les décisions de souscription et de réclamation. C'est essentiel pour gagner la confiance des clients et assurer la conformité.

• Renforcer la protection de la confidentialité des données – La souscription et la détection des fraudes basées sur l'IA dépendent de grands volumes de données sensibles sur les clients (dossiers médicaux, historique financier, données IoT). Sans une cybersécurité et une gestion des consentements solides, les assureurs risquent des violations de conformité et des atteintes à leur réputation.

Selon le rapport KPMG 2023 Insurance CEO Outlook, 52 % des PDG du secteur de l'assurance citent les préoccupations éthiques et l'absence de réglementation de l'IA comme des obstacles majeurs, et 72 % d'entre eux soutiennent une réglementation de l'IA au même titre que les politiques d'engagement en faveur du climat. Cela met en évidence la prise de conscience croissante du secteur quant aux risques liés à l'IA et la nécessité de cadres de gouvernance pour protéger les consommateurs tout en favorisant l'innovation.

Préparation des données #

L'étude Equisoft, LIMRA & UCT Data Readiness Study a révélé que la qualité, l'intégration et la gouvernance des données sont les principaux obstacles empêchant les assureurs d'adopter avec succès l'IA. L'étude a révélé que :

• Fragmentation des systèmes de données – de nombreux assureurs vie s'appuient encore sur des infrastructures héritées du passé, avec des bases de données cloisonnées, ce qui rend difficile la prise de décision en temps réel et l'exploitation des données par l'IA.

• Gouvernance des données incohérente – La diversité des réglementations à travers le monde crée des défis en matière de conformité, obligeant les assureurs à normaliser la sécurité des données, les contrôles d'accès et les politiques de gouvernance.

• Partage limité des données intersectorielles – L'IA se nourrit de grands ensembles de données diversifiés, mais les assureurs ont été lents à adopter des modèles d'IA open source ou à participer à des écosystèmes de partage de données, ce qui limite le pouvoir prédictif de l'IA.

Selon le rapport, la préparation des données est le principal obstacle à l'adoption de l'IA. La mauvaise qualité des données, les problèmes d'intégration et la gouvernance incohérente empêchent les assureurs d'exploiter pleinement le potentiel de l'IA.

Systèmes existants et gestion du changement organisationnel #

De nombreux assureurs utilisent des systèmes informatiques obsolètes qui sont incompatibles avec les solutions basées sur l'IA. La transition vers l'IA nécessite :

• Migration des systèmes existants vers des infrastructures cloud – les modèles d'IA nécessitent un traitement des données à grande vitesse et des analyses en temps réel, ce que les systèmes existants sur site ne peuvent pas prendre en charge.

• Améliorer les compétences des employés pour l'adoption de l'IA – L'adoption de l'IA nécessite une transformation de la main-d'œuvre. Les professionnels de l'assurance ont besoin d'une formation en analyse basée sur l'IA, en outils d'automatisation et en conformité réglementaire pour travailler aux côtés d'adjointes et de modèles prédictifs alimentés par l'IA.

• Trouver un équilibre entre l'automatisation et l'expertise humaine – L'IA dans la souscription et le traitement des sinistres passe de modèles avec intervention humaine à des systèmes entièrement automatisés. Cependant, les assureurs doivent assurer une surveillance humaine appropriée pour maintenir la confiance et la conformité réglementaire.

Comment améliorer la disponibilité des données pour l'IA #

Pour réussir l'intégration de l'IA, les assureurs doivent investir dans la maturité des données, aligner les initiatives d'IA sur les objectifs commerciaux et moderniser leur infrastructure technologique. L'étude Equisoft, LIMRA & UCT Data Readiness Study a révélé que 78 % des assureurs citent la qualité, l'intégration et la gouvernance des données comme les principaux obstacles à l'adoption de l'IA.

Relever ces défis nécessite une approche multidimensionnelle qui inclut la culture organisationnelle, la stratégie de données et la modernisation technologique.

Favoriser une culture axée sur les données et recruter les bons talents #

Une solide culture des données est la base du succès de l'IA. Les assureurs doivent promouvoir la maîtrise des données dans tous les services, en veillant à ce que les employés, de la souscription à la gestion des sinistres, sachent interpréter, utiliser et protéger les informations fournies par l'IA. Il est essentiel d'embaucher des spécialistes de l'IA, des scientifiques des données et des experts en gouvernance pour développer des modèles de données robustes, garantir la conformité et réduire les biais de l'IA.

Cependant, seuls 38 % des assureurs estiment disposer des talents nécessaires pour gérer les initiatives basées sur l'IA. Pour combler ce manque, les assureurs devraient donner la priorité aux programmes de formation à l'IA et favoriser une culture de l'innovation qui encourage la collaboration interdépartementale sur les projets d'IA.

Aligner l'organisation pour réussir l'IA #

L'efficacité de l'IA dépend de la qualité des données en temps réel, mais de nombreux assureurs s'appuient encore sur des systèmes existants fragmentés qui rendent l'intégration de l'IA difficile. Pour améliorer la disponibilité des données, les assureurs doivent :

• Automatiser le nettoyage et la validation des données pour garantir leur exactitude et éliminer les incohérences.

• Améliorer l'intégration des données en temps réel grâce à une gestion normalisée des métadonnées.

• Placer les analyses prédictives et prescriptives au cœur de la transformation des données brutes en informations exploitables pour la souscription, la modélisation des risques et l'engagement client.

L'étude indique également que seulement 50 % des assureurs disposent de systèmes efficaces de gestion des métadonnées, ce qui limite leur capacité à exploiter les informations fournies par l'IA. Le renforcement des cadres de gouvernance des données sera essentiel pour maximiser le potentiel de l'IA.

Aligner l'IA sur les objectifs commerciaux et le retour sur investissement #

Les initiatives d'IA ne doivent pas exister de manière isolée, elles doivent être étroitement liées à la stratégie commerciale et aux objectifs financiers. Les assureurs doivent :

• S'assurer que l'IA soutient les objectifs clés de l'entreprise, tels que l'amélioration de l'expérience client, l'augmentation de l'efficacité ou la réduction de la fraude.

• Développer une feuille de route évolutive de l'IA qui permette une mise en œuvre par étapes.

• Identifier les cas d'utilisation de l'IA à fort impact avec un retour sur investissement mesurable pour justifier la poursuite des placements.

Sans une feuille de route claire en matière d'IA et un cadre de retour sur investissement, les assureurs risquent de disperser l'adoption de l'IA, avec un impact commercial limité. Les assureurs qui alignent leurs placements en IA sur des résultats commerciaux mesurables seront mieux placés pour assurer leur réussite à long terme.

Mise à niveau de l'infrastructure technologique pour l'évolutivité de l'IA #

Les systèmes existants restent un obstacle important à l'adoption de l'IA, 78 % des assureurs fonctionnant encore dans des environnements informatiques hybrides qui limitent le traitement en temps réel. Pour moderniser leur infrastructure informatique, les assureurs doivent :

• Migrer vers des plateformes basées sur le cloud pour améliorer l'évolutivité et la puissance de traitement.

• Mettre en œuvre un échange de données basé sur des API pour faciliter la prise de décision en temps réel.

• Renforcer les cadres de cybersécurité et de conformité pour protéger les données sensibles basées sur l'IA contre les violations et les accès non autorisés.

L'étude d'Equisoft a révélé que les assureurs qui investissent dans une infrastructure basée sur le cloud et les API constatent une mise en œuvre plus rapide de l'IA et une amélioration de l'efficacité opérationnelle. La mise à niveau des systèmes centraux pour prendre en charge l'analyse de l'IA en temps réel sera essentielle pour la compétitivité future.

Conclusion #

L'IA a le pouvoir de transformer l'assurance-vie, mais sans préparation des données, alignement stratégique et infrastructure informatique moderne, les assureurs auront du mal à en maximiser les avantages. En investissant dans une culture axée sur les données, en améliorant la qualité des données, en alignant l'IA sur les objectifs commerciaux et en modernisant l'infrastructure technologique, les assureurs peuvent libérer tout le potentiel de l'IA, en accélérant le traitement des sinistres, en améliorant la précision de la souscription et en offrant une meilleure expérience client.