L'évolution de l'IA dans l'assurance : libérer le potentiel au milieu des défis

L'évolution de l'intelligence artificielle (IA), en particulier de l'intelligence artificielle générative (IA générative), transforme les industries à un rythme sans précédent.

Dans le secteur des assurances, l'IA améliore déjà les services à la clientèle et rationalise les processus de back-office. Cependant, le parcours n'est pas sans obstacles.

Malgré le potentiel immense de l'IA, avec une valeur de marché estimée à 79 milliards de dollars d'ici 2033, le rythme de mise en œuvre reste lent. Les préoccupations entourant la confiance, l'exactitude et la sécurité constituent des barrières importantes. Pourtant, l'enthousiasme est palpable : près des trois quarts des PDG d'assurance considèrent l'IA de génération comme une opportunité d'investissement cruciale.

Pour exploiter pleinement le potentiel de l'IA, les entreprises d'assurance doivent élaborer des stratégies d'IA robustes, en équilibrant l'innovation avec l'atténuation des risques. Cela nécessite une collaboration entre les directeurs de la technologie, les directeurs financiers et les équipes de direction pour relever ces défis de manière efficace.

Des constatations clés sont ressorties :

• Les organisations d'assurance investissent de plus en plus dans ce domaine, mais les projets mettent trop de temps à passer en production : Malgré l'approche naturellement prudente, les entreprises d'assurance sont en avance sur la moyenne mondiale en ce qui concerne l'investissement dans les cas d'utilisation de l'IA à travers l'entreprise. Cependant, le rythme lent de mise en œuvre crée des retards importants dans les progrès par rapport aux autres industries.

• Un équilibre soigneux entre innovation et gestion des risques sera crucial : L'IA offre un potentiel inexploité pour ceux qui sont prêts à embrasser le changement, mais elle apporte également de nouveaux risques inquiétants qui doivent être pris en compte lors de l'élaboration de la stratégie d'IA. En effectuant une évaluation de la maturité interne, les organisations peuvent avoir une meilleure clarté sur les capacités actuelles et identifier les domaines à prioriser. Notre cadre d'évaluation de la maturité testé permet aux organisations de le faire de manière efficace.

• Les organisations réussies seront probablement toujours axées sur les données et dirigées par les personnes : Avant de commencer la transformation de l'IA, les dirigeants d'entreprise doivent avoir un plan de transformation clair et solide, et se concentrer sur la possession d'une fondation numérique solide et de données propres pour améliorer les résultats. La formation et l'autonomisation des collègues et des équipes pour mieux comprendre le lien entre l'IA et les données peuvent soutenir le succès à long terme et apporter une valeur supplémentaire en utilisant l'IA comme assistant.

• Les entreprises commencent à identifier les avantages potentiels associés à l'IA et introduisent des initiatives pour examiner comment cela pourrait être mieux utilisé à travers l'entreprise. De nombreux assureurs examinent également les cas d'utilisation de l'IA de génération pour améliorer l'efficacité et la productivité dans les fonctions financières et informatiques.

• Les organisations d'assurance ont réalisé des progrès précoces dans l'adoption de techniques d'IA et d'apprentissage automatique traditionnelles pour développer des processus avancés à travers les fonctions internes et les services à la clientèle.

• Malgré le fait d'être des pionniers de l'IA dans certains domaines, il existe une division entre les dirigeants qui sont engagés à investir davantage dans ce domaine et ceux qui peuvent être plus réticents à répandre l'utilisation significative de l'IA à travers l'entreprise.

Souvent, ce ne sont pas les technologies d'apprentissage automatique qui limitent la capacité de nos clients à prédire les résultats, mais plutôt les limites de la qualité des plateformes de données, de la gestion des données maîtres et de la science des données qui les empêchent de tirer pleinement parti de l'IA. Lorsque ces facteurs s'améliorent, nos clients peuvent débloquer de nouvelles informations pour mieux comprendre leur entreprise et prédire l'impact des décisions d'assurance.

De nombreuses entreprises d'assurance ont déjà commencé à introduire des solutions d'IA pour relever des défis spécifiques, tels que des modèles actuariels ou de tarification, et possèdent une expertise en matière de qualité des données. Ces expériences peuvent fournir une base pour une mise en œuvre plus complète de l'IA à travers l'organisation.

Confirmez que vous avez les bonnes fondations de qualité des données pour soutenir une mise en œuvre réussie. Évaluez périodiquement la qualité des modèles d'IA et les améliorations nécessaires. Mettez en œuvre un modèle de gouvernance de l'IA pour aider à garantir la transparence, l'exactitude et la conformité des algorithmes. Et examinez comment promouvoir une culture des données à travers l'organisation par la littératie des données et le partage des meilleures pratiques en matière de gestion des données.

Lectures complémentaires : Rapport KPMG

Veuillez noter que la version française est assistée par Ai, des erreurs mineures peuvent donc exister.

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