Business Paper

Comment l'intelligence artificielle et le machine learning peuvent soutenir l'industrie de l'assurance

Les données : le carburant pour l'industrie de l'assurance

L'intelligence artificielle dans le secteur de l'assurance

Les compagnies d'assurance ont toujours été plus traditionnelles que d’autres secteurs. Cela se remarque surtout aux environnements informatiques prédominants, qui se caractérisent souvent par des ordinateurs centraux et un degré élevé d'hétérogénéité. Mais l'industrie de l'assurance, comme pratiquement toutes les autres industries, subit également des changements fondamentaux au cours de la transformation numérique. D'une part par la numérisation croissante des clients eux-mêmes, d'autre part par le nombre croissant d'assurances en ligne qui proposent des assurances assistées par l’intelligence artificielle, mais qui sont aussi généralement plus proches de leur groupe cible grâce à une meilleure compréhension du client.

Automatisation de processus commandée par algorithmes

Les données clients ont toujours été le carburant du travail du secteur de l'assurance. Le traitement rapide et précis de ces données clients est donc essentiel et constitue la base clé de prévisions et de modèles de dommages. Depuis peu, l’intelligence artificielle, et donc les algorithmes adaptatifs aident les compagnies d'assurance dans cette tâche. Parce qu'ils peuvent traiter et analyser les données en fractions de seconde selon des modèles prescrits. Mais l'avantage vraiment important des systèmes d'IA est avant tout qu'ils peuvent apprendre sur la base des données (clients) afin de faire des prévisions pertinentes pour l'assurance. Ceux-ci sont essentiels dans ce secteur.

L'hétérogénéité complique le travail de l'IA

L'intelligence artificielle n'est souvent utilisée pour la première fois que dans des domaines partiels des compagnies d'assurance. L'une des raisons est que presque tous les assureurs ont connu une croissance historique et de nombreux systèmes informatiques pour leurs différentes lignes de produits. En effet, des informations différentes sur le client doivent être enregistrées et traitées pour les produits respectifs. Par exemple, il est évident que la date de naissance du propriétaire n'est pas aussi importante pour une police d'assurance habitation que pour une police d'assurance-vie. Cette situation a souvent conduit à des systèmes informatiques différents pour les assureurs, le plus souvent par produit d'assurance. Le grand défi consiste maintenant à relier toutes ces données entre elles pour obtenir une vue uniforme des clients dans toute l'entreprise. Ce n'est qu'alors que l'IA peut être utilisée en continu et pas seulement dans des zones partielles.

La qualité des données clients est une condition préalable

La fragmentation des données dans les différents systèmes s'accompagne souvent d'une mauvaise qualité des données. Si ces données sont ensuite utilisées pour « enseigner » les algorithmes, les erreurs sont préprogrammées. L'intelligence artificielle, en l'occurrence la robotique logicielle, ne fonctionne seulement aussi bien que la qualité des données utilisées pour enseigner les algorithmes. De plus, les données utilisées pour la formation ne représentent généralement que 10 % de la base de données. Au terme de cette phase d'apprentissage, le système est en mesure de généraliser et d'évaluer des données inconnues. Ainsi, par exemple, les sinistres peuvent être traités de manière fiable ou les prévisions correspondantes peuvent être établies, par exemple par le biais de la fréquence des sinistres.

L'intelligence artificielle dans l'industrie de l'assurance

L'intelligence artificielle dans l'industrie de l'assurance

Lisez dans notre nouveau rapport technique comment les compagnies d'assurance utilisent l'IA pour améliorer le service clients, leurs données clients comme carburant et quel rôle joue une base de données de haute qualité dans ce contexte.