13 mai 2025
L'IA transforme l'assurance
Découvrez comment avec ces 8 exemples
Thorsten Hein
Responsable Principal du Marketing Produit, Risk, Fraud & Compliance Solutions, SAS
Le secteur de l'assurance, riche en données, s'est toujours appuyé sur l'analytique – et de plus en plus sur l'intelligence artificielle (IA) – pour transformer la façon dont les données sont exploitées et en tirer un avantage commercial. Pendant des années, le secteur de l'assurance a utilisé des données et des méthodes analytiques pour gérer les risques potentiels, améliorer le service client, fournir une tarification précise et augmenter la rentabilité. L'ajout de nouveaux outils d'IA permet de créer encore plus de valeur.
Voici huit exemples qui démontrent que l'adoption de l'IA dans les solutions d'assurances peut accroître la valeur pour les clients, les compagnies d'assurance et les actionnaires.
1. Une détection et une prévention des fraudes renforcées
Le coût des déclarations d'assurance frauduleuses s'élève à plusieurs milliards chaque année pour les compagnies d'assurance. L'analytique avancée permet aux assureurs d'améliorer la détection des fraudes à l'assurance en analysant les tendances et en identifiant les anomalies susceptibles d'indiquer une activité frauduleuse. Les analyses prédictives associées aux techniques du machine learning permettent une prévention et une détection des fraudes encore plus efficaces.
La détection des fraudes pilotée par l'IA utilise des algorithmes de machine learning pour analyser les patterns et identifier les anomalies susceptibles d'indiquer une activité frauduleuse. En utilisant les modèles prédictifs et les techniques du deep learning, les assureurs peuvent automatiquement repérer les déclarations suspectes afin de les analyser ultérieurement.
Cette capacité offerte par l'IA permet aux compagnies d'assurance de réaliser des économies en réduisant les indemnisations frauduleuses et les efforts humains. Cela profite également aux clients qui bénéficieront de primes d'assurance moins élevées. La diminution des pertes liées aux fraudes a un impact direct et positif sur la rentabilité et la valeur pour les actionnaires.
Faire progresser l'assurance
L'utilisation responsable des données et des solutions d'assurance IA vous aide à lutter contre la fraude, à optimiser les processus, à renforcer la fidélité des clients et à améliorer la qualité de vos prédictions, ce qui vous permet de continuer à innover, du devis à l'indemnisation.
2. Une meilleure expérience client et un service amélioré
Lorsqu'il est question de service client et d'IA, la plupart des gens pensent au rôle joué par les grands modèles de langage (LLMs) dans les chatbots utilisés pour interagir avec les clients. Mais l'IA, en particulier l'IA générative (GenAI), ne se résume pas qu'à cela.
En utilisant l'IA dans les solutions d'assurance pour analyser les données clients, les entreprises obtiennent des informations précises sur le comportement et les préférences de leurs assurés, ce qui leur permet de proposer des produits et des services hautement personnalisés. Par exemple, les modèles pilotés par l'IA peuvent identifier les types de couverture préférés des différents segments de clients, ce qui permet aux assureurs d'adapter plus efficacement leurs offres.
Les capacités de l'IA donnent la possibilité aux assureurs de fournir des réponses plus rapides et plus précises aux demandes des clients, ainsi que de simplifier le traitement des demandes d'indemnisation avec des analyses de données en temps réel. Cela permet une meilleure satisfaction client et des taux de rétention plus élevés, ce qui est essentiel pour une rentabilité durable. Les clients satisfaits ont plus de chances de rester fidèles et de recommander leur assureur, ce qui favorise la croissance.
3. Des processus de souscription optimisés
La souscription établit le profil de risque et la prime appropriée pour chaque police d'assurance. Mais les méthodes traditionnelles de souscription reposent surtout sur des données historiques, qui sont parfois moins précises que les données en temps réel.
Pour autant, les données en temps réel peuvent être incomplètes et comporter des biais.
Les souscripteurs utilisent des outils et des technologies d'IA qui exploitent de grandes quantités de données provenant de plusieurs sources, y compris des données alternatives telles que les réseaux sociaux, les notations de crédit et la télématique. Ils peuvent aussi créer des données synthétiques pour contourner les problèmes de pénurie de données ou les contraintes de confidentialité. Ces différentes pools de données améliorent la précision des évaluations des risques.
En utilisant l'IA et les outils de business intelligence, les assureurs peuvent simplifier le processus de souscription pour qu'il soit plus rapide et plus précis. Cela réduit les coûts opérationnels et l'exposition aux risques. L'amélioration de la précision des souscriptions dans le secteur des services financiers se traduit également par de meilleures performances financières et des taux de pertes plus faibles.
Les assureurs se lancent dans la course à l'IA générative
Une étude menée par Coleman Parkes auprès de 236 responsables du secteur de l'assurance a montré que 9 assureurs sur 10 prévoient d'investir dans l'IA générative au cours des prochaines années. Les assureurs sondés ont cité la confidentialité et la sécurité des données comme deux de leurs principales préoccupations concernant la GenAI. Ils ont aussi mentionné le besoin de formation, de technologies de gouvernance, de transparence et de responsabilité.
Côté positif, les organisations qui ont adopté la GenAI (dans tous les secteurs) constatent de nombreux bénéfices comme une meilleure fidélisation de la clientèle, une amélioration de l'expérience et de la satisfaction des employés et une réduction des coûts opérationnels.
À mesure que l'IA continue à évoluer, son rôle dans la redéfinition du futur de l'assurance va devenir encore plus important, à tel point qu'il est impératif pour les assureurs d'adopter et d'intégrer l'IA agentique dans leurs stratégies numériques dès aujourd’hui. Thorsten Hein Principal Product Marketing Manager, Risk, Fraud & Compliance Solutions SAS
4. Traitement efficace des demandes d'indemnisation
Un traitement rapide et précis des demandes d'indemnisation est essentiel au succès de toute entreprise d'assurance. L'IA simplifie les analyses de déclarations d'assurance et leur gestion avec des analyses en temps réel, ce qui accélère le processus dans son ensemble. Les systèmes avancés pilotés par l'IA peuvent automatiser plusieurs étapes du processus, de la demande d'indemnisation initiale au règlement final.
Les processus de traitement des demandes d'indemnisation optimisés par l'IA améliorent la satisfaction du client en réduisant les temps d'attentes et en augmentant la transparence. Pour les compagnies d'assurance, cela se traduit par une réduction des coûts administratifs, ainsi qu'une diminution des risques d'erreurs ou du nombre de déclarations frauduleuses non détectées. Enfin, cela améliore la réputation et la rentabilité de l'entreprise.
5. Modélisation prédictive et gestion des risques
Dans certains types d'assurances comme l'assurance de biens et de dommages ou l'assurance vie, la modélisation prédictive pilotée par l'IA peut s'avérer être l'élément clé d'une stratégie gagnante. En intégrant les données à partir des appareils et des capteurs IoT, les assureurs peuvent surveiller l'état des biens assurés en temps réel et anticiper les problèmes potentiels avant qu'ils aient un impact.
Cette approche proactive qui utilise l'IA en assurance ne réduit pas seulement le risque de demandes d'indemnisation importantes, mais offre également de la valeur aux clients qui voient leurs pertes limitées et la durée de vie de leurs biens prolongée. Pour les actionnaires, la réduction du nombre et de la gravité des demandes d'indemnisation se traduit par une meilleure stabilité financière et des profits accrus.
Suivre les tendances de l'assurance
Les compagnies d'assurance sont confrontées à des défis complexes, mais aussi à de grandes opportunités. La technologie d'IA ouvre la voie alors que les assureurs recherchent de nouvelles façons de gérer les risques. Découvrez les dernières innovations en visitant notre hub sur les tendances de l'assurance.
6. Un marketing et une acquisition de clients améliorés
L'IA apporte aux assureurs de nouvelles façons d'optimiser leurs stratégies marketing et leurs efforts pour acquérir de nouveaux clients. En analysant les données démographiques, les comportements d'achat et les empreintes numériques, les modèles d'IA peuvent identifier les clients potentiels susceptibles d'avoir besoin de leurs produits. Les analyses pilotées par l'IA peuvent aussi aider les assureurs à créer des campagnes marketing très ciblées et rentables.
Cette approche précise réduit le coût d'acquisition de nouveaux clients et maximise le retour sur investissement marketing. Les actionnaires en profitent aussi puisque cela conduit à des taux de croissance plus élevés et à une utilisation plus efficace des budgets marketing.
7. De meilleures stratégies de fidélisation de la clientèle
Conserver les clients existants est toujours plus rentable que d'en acquérir de nouveaux. Offrir une expérience client de qualité est essentiel pour atteindre cet objectif. Les analyses pilotées par l'IA sur les comportements des clients fournissent aux assureurs les informations nécessaires pour prédire quels clients risquent de résilier leur contrat. En identifiant les facteurs qui poussent un client à ne plus être satisfait, les assureurs peuvent prendre des mesures proactives pour améliorer leur taux de rétention.
Par exemple, l'IA peut aider les assureurs à proposer des avantages personnalisés ou des options de polices plus attractives aux clients qui envisageraient de partir. Des taux de rétention élevés signifient que les clients bénéficient d'un service attentionné et personnalisé, ce qui constitue une clientèle stable et fidèle et génère des revenus récurrents.
8. Bénéficier d'un avantage concurrentiel grâce à l'innovation
En continuant à innover et à renforcer leurs fonctionnalités d'IA, les compagnies d'assurance peuvent espérer garder une longueur d'avance sur les tendances du marché. En retour, ils peuvent s'adapter plus rapidement aux évolutions des besoins des clients et des exigences réglementaires.
L'innovation pilotée par l'IA permet de différentier les services et produits d'assurance, d'optimiser les processus internes et d'augmenter l'efficacité opérationnelle. Les actionnaires sont unanimes sur l'importance de rester à la pointe de l'innovation en matière d'IA pour sécuriser la croissance à long terme et la pérennité.
L'IA en assurance : la vision à long terme
L'IA a transformé (et continue de transformer) le secteur de l'assurance grâce à des technologies émergentes comme la GenAI. L'IA apporte des bénéfices majeurs à ceux qui souhaitent innover, tels qu'une détection des fraudes et un service client améliorés, des processus de traitement des demandes d'indemnisation simplifiés et une gestion des risques plus efficace.
Dès aujourd'hui et pour longtemps, l'IA ouvre la voie vers l'exploration de nouvelles opportunités. Par exemple, l'utilisation de données synthétiques peut aider les assureurs à corriger les biais et à créer des modèles plus justes.
Les compagnies d'assurance qui exploitent la puissance des données et de l'IA bénéficient d'améliorations significatives en matière de satisfaction client, d'efficacité opérationnelle et de performance financière. Ces succès ouvrent la voie à une réussite durable.
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