Début avril, une table ronde dynamique et éclairante sur l'intégration de l'IA dans l'assurance et la réassurance a eu lieu. Cet événement, organisé par le groupe Actuarial Data Science au sein de l'Association suisse des actuaires, a réuni les principaux experts Ermir Qeli, Peter Wanda et Afsoon Ebrahimi, ainsi que la modératrice Parisa Mamooler et le co-modérateur Alessandro Torre. Ensemble, nous avons exploré comment l'intelligence artificielle ne révolutionne pas seulement les pratiques traditionnelles, mais stimule également l'innovation tout au long de la chaîne de valeur de l'assurance.

Transformer la souscription et la gestion des sinistres

L'un des domaines les plus passionnants de l'impact de l'IA se situe dans la souscription et la gestion des sinistres, deux fonctions de base qui ont toujours été chronophages et gourmandes en ressources. La souscription traditionnelle requiert une collecte manuelle de données, une évaluation des risques et souvent un long travail d'aller-retour entre les souscripteurs et les courtiers. Ce processus est lent et sujet à l'erreur humaine.

Les technologies IA, telles que l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel, sont en train de changer ce paysage en automatisant l'analyse des données et la reconnaissance des modèles. Les assureurs peuvent désormais analyser rapidement de vastes volumes de données structurées et non structurées - des historiques clients aux tendances des médias sociaux - permettant des évaluations de risques plus rapides et plus précises. Cela permet non seulement de réduire la charge de travail des souscripteurs, mais aussi de prendre des décisions en temps réel et d'améliorer la compétitivité.

La gestion des réclamations est un autre domaine qui connaît une transformation importante. L'automatisation et la reconnaissance d'images par IA peuvent accélérer le traitement des réclamations en vérifiant rapidement les dommages ou la détection des fraudes. Par exemple, lorsqu'un client soumet une réclamation, l'IA peut instantanément évaluer les photos des dommages, repérer les cas suspects et même prédire le délai de règlement. Cette accélération améliore l'efficacité opérationnelle, réduit les coûts et, surtout, améliore l'expérience du client grâce à un service plus rapide et plus transparent.

Surmonter les défis de la mise à l'échelle de l'IA

Bien que les avantages soient évidents, la mise à l'échelle des initiatives AI au sein des compagnies d'assurance et de réassurance reste un défi. Notre panel a mis en évidence deux obstacles principaux : la qualité des données et les systèmes hérités.

Les modèles IA ne sont bons que dans la mesure où les données qu'ils apprennent sont bonnes. De nombreuses compagnies d'assurance sont confrontées à des données fragmentées, incohérentes ou incomplètes, réparties entre différents services ou bases de données héritées. Le nettoyage et la standardisation de ces données demandent un effort considérable, mais sont essentiels pour développer des solutions IA fiables.

De plus, de nombreuses compagnies d'assurance s'appuient sur des infrastructures informatiques héritées de plusieurs décennies. Intégrer des technologies IA modernes à ces systèmes obsolètes sans perturber les opérations en cours peut être une entreprise complexe et coûteuse. Cela nécessite non seulement des mises à niveau techniques, mais aussi des changements culturels et organisationnels.

Relever ces défis nécessite une approche stratégique qui implique d'investir dans la gouvernance des données, de favoriser la collaboration interfonctionnelle et d'adopter des plateformes IA évolutives qui peuvent évoluer parallèlement à l'entreprise.

L'évolution de l'IA et de la profession d'actuaire

En regardant vers l'avenir, le rôle de l'IA dans l'assurance ne peut que s'approfondir et s'étendre. Une frontière prometteuse est la création de produits d'assurance personnalisés, adaptés aux profils de risque individuels. Au lieu de politiques "one-size-fits-all", les assureurs pourront proposer une couverture dynamique et une tarification ajustée en temps réel en fonction du comportement du client, des changements de style de vie ou des risques émergents.

L'IA va également révolutionner la manière dont les assureurs interagissent avec les clients. Les chatbots et les assistants virtuels traitent déjà les demandes de base, mais les expériences futures basées sur l'IA pourraient engager les clients de manière proactive, anticiper leurs besoins et proposer des conseils ou des produits qui correspondent à leurs étapes de vie - rendant l'assurance plus intuitive et accessible.

Cette évolution de l'IA a des implications profondes pour la profession actuarielle également. Les modèles d'IA devenant plus sophistiqués, les actuaires devront élargir leurs compétences pour inclure la science des données, la programmation et une compréhension de l'éthique et de la gouvernance de l'IA. Les actuaires joueront un rôle critique dans la validation des modèles IA, la garantie de l'équité, de la transparence et de la conformité aux exigences réglementaires. La profession est en train d'évoluer de l'analyse statistique traditionnelle vers un hybride de science actuarielle et de science des données.

Conclusion

La discussion en panel a été une expérience enrichissante, mettant en évidence comment l'IA n'est pas seulement un outil mais un facilitateur stratégique pour l'assurance et la réassurance. En rationalisant la souscription et les demandes d'indemnisation, en répondant aux défis opérationnels et en lançant de nouveaux produits centrés sur le client, l'IA a le pouvoir de transformer le secteur.

Cette transformation, cependant, nécessite une collaboration entre les équipes techniques, actuarielles et commerciales afin de surmonter les défis et de libérer le plein potentiel de l'IA. Je remercie mes collègues panélistes - Ermir, Peter, Afsoon et Alessandro - pour leurs précieux conseils et je me réjouis de voir les développements passionnants que l'AI apportera à notre domaine dans les années à venir.

Équipe Science des données