Les guides de la tech dans l’assurance

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2 020 a Ă©tĂ© marquĂ©e par une rĂ©orientation drastique des ressources du secteur de l’assurance en rĂ©ponse Ă  la pandĂ©mie de COVID-19.

 

En 2021, les assureurs se concentrèrent sur la reprise après la pandémie et répondirent aux attentes des clients en matière de numérisation et de personnalisation.

 

L’annĂ©e 2 022 amènera l’industrie encore plus loin en mettant l’accent de l’innovation sur l’hyper personnalisation et les Ă©cosystèmes basĂ©s sur les donnĂ©es. Bien que l’adaptation aux dernières technologies d’assurance ait Ă©tĂ© une expĂ©rience difficile pour de nombreux assureurs, ceux qui l’ont fait vendent plus d’avantages plus rapidement et plus intelligemment que jamais.

 

De la souscription et des rĂ©clamations au parcours client et aux mĂ©thodes de distribution, voici les 18 principales tendances en matière de technologie d’assurance qui seront bĂ©nĂ©fiques pour les assureurs, et dont profiteront bientĂ´t au quotidien les assurĂ©s, que ce soient les entreprises ou les personnes physiques. Vous trouverez dans notre Blog consacrĂ© Ă  la technologie dans l’assurance des exemples concrets au service des assurĂ©s. 

1. La souscription automatisée

Il Ă©tait autrefois courant pour les assurĂ©s de subir des Ă©valuations en personne dans le cadre de la souscription traditionnelle. Cependant, cela s’est avĂ©rĂ© un dĂ©fi pendant la pandĂ©mie, et de nombreux assureurs ont dĂ» adopter de nouvelles mĂ©thodes de souscription.
 
L’objectif de la souscription automatisĂ©e est de rationaliser la collecte d’informations et de rĂ©duire autant que possible les points de contact humains. La souscription automatisĂ©e utilise des outils et des techniques comme l’automatisation des processus robotiques et l’intelligence artificielle pour importer et corriger les donnĂ©es, Ă©valuer les risques et dĂ©terminer le montant de couverture qu’un client devrait obtenir et le montant des primes qu’il devrait payer.

Il est important que les programmes de souscription automatisĂ©s intègrent les règles commerciales d’un assureur, interrompant le processus lorsqu’une intervention humaine est nĂ©cessaire. Ă€ cette fin, la technologie de souscription automatisĂ©e devrait permettre une configuration granulaire des rĂ´les et des autorisations.
 
Les avantages d’Ă©conomiser du temps et de l’argent ont conduit de nombreux assureurs Ă  mettre en Ĺ“uvre une souscription automatisĂ©e dans leur chaĂ®ne de valeur.

2. Réclamations automatisées

Il Ă©tait autrefois courant pour les assurĂ©s de subir des Ă©valuations en personne dans le cadre de la souscription traditionnelle. Cependant, cela s’est avĂ©rĂ© un dĂ©fi pendant la pandĂ©mie, et de nombreux assureurs ont dĂ» adopter de nouvelles mĂ©thodes de souscription.
L’utilisation accrue de l’IA et des rĂ©clamations numĂ©risĂ©es a permis aux transporteurs de rationaliser les pratiques de gestion des rĂ©clamations disjointes, ce qui a entraĂ®nĂ© un traitement plus rapide et une rĂ©duction des temps d’attente des rĂ©clamations. Plus de la moitiĂ© des activitĂ©s de gestion des sinistres ont dĂ©jĂ  Ă©tĂ© remplacĂ©es par l’automatisation.
 
Les compagnies d’assurance considèrent Ă©galement la confiance des clients comme un obstacle majeur Ă  la croissance des entreprises aujourd’hui. Un rapport de PwC a rĂ©vĂ©lĂ© que 70 % des PDG de l’assurance pensent qu’il est plus difficile de maintenir la confiance des clients dans un monde numĂ©rique, et 74 % considèrent le manque de confiance dans le secteur de l’assurance comme une menace pour la croissance de l’entreprise.

3. Clients Ă  la recherche de plus de points de contact

 

À mesure que les assureurs utilisent davantage la technologie et recueillent davantage de données auprès des consommateurs, les transporteurs doivent fournir davantage de points de contact aux clients pour garantir la confiance tout au long de leur chaîne de valeur.
 
Une Ă©tude de Deloitte rĂ©vèle que 57 % des clients de l’assurance dans le monde prĂ©fèrent avoir des nouvelles de leurs fournisseurs au moins deux fois par an. Pourtant, seuls 47 % reçoivent un contact de leur opĂ©rateur deux fois par an.

4. Assistants virtuels (Chatbots) et traitement du langage naturel (TAL)

 

Les assureurs peuvent rĂ©duire considĂ©rablement les coĂ»ts et les dĂ©lais d’exĂ©cution en adoptant des assistants numĂ©riques de haute qualitĂ©. Selon une Ă©tude de Juniper, l’utilisation de chatbots conversationnels basĂ©s sur l’IA pour l’assurance entraĂ®nera des Ă©conomies d’environ 1,3 milliard de dollars d’ici 2023 sur les assurances vie, biens et santĂ©.
 
Un rapport de Mantra Labs rĂ©vèle que 64 % des assureurs prĂ©voient de laisser les chatbots gĂ©rer des rĂ´les plus avancĂ©s en contact avec les clients au cours des cinq prochaines annĂ©es, tandis qu’une Ă©tude de Novarica indique que 18 % des assureurs biens et vie ont dĂ©jĂ  utilisĂ© des chatbots dans leurs opĂ©rations au cours des cinq dernières annĂ©es. annĂ©es.
 
Alors que les chatbots offrent de grandes opportunitĂ©s, de nombreux consommateurs sont sceptiques quant Ă  l’idĂ©e de faire affaire avec des assistants vocaux. Une Ă©tude du Capgemini Research Institute rĂ©vèle que 45 % des consommateurs ne pensent pas qu’un assistant vocal puisse comprendre les rĂ©actions humaines, et 46 % ne font pas confiance aux assistants vocaux pour la sĂ©curitĂ© de leurs informations personnelles.

5. Apprentissage automatique de la détection des fraudes

 

La fraude est une prĂ©occupation importante pour les assureurs, car les progrès technologiques permettent Ă  de nouveaux comportements frauduleux d’Ă©voluer.
 
L’apprentissage automatique pour la dĂ©tection des fraudes est devenu un moyen prĂ©cieux pour les assureurs de dĂ©tecter et de prĂ©venir les rĂ©clamations frauduleuses. Cela a conduit la gestion des sinistres et la prĂ©vention de la fraude Ă  devenir les domaines les plus importants oĂą l’apprentissage automatique peut ĂŞtre utile aux assureurs.
 
L’apprentissage automatique prĂ©vient la fraude en utilisant de grands ensembles de donnĂ©es pour produire des prĂ©dictions basĂ©es sur des rĂ©sultats connus. Bien que l’apprentissage automatique ait aidĂ© les assureurs Ă  prĂ©venir la fraude, il peut y avoir des obstacles Ă  l’utilisation de cette technologie dans l’assurance.

La fraude est une prĂ©occupation importante pour les assureurs, car les progrès technologiques permettent Ă  de nouveaux comportements frauduleux d’Ă©voluer.
 
L’apprentissage automatique pour la dĂ©tection des fraudes est devenu un moyen prĂ©cieux pour les assureurs de dĂ©tecter et de prĂ©venir les rĂ©clamations frauduleuses. Cela a conduit la gestion des sinistres et la prĂ©vention de la fraude Ă  devenir les domaines les plus importants oĂą l’apprentissage automatique peut ĂŞtre utile aux assureurs.
 
L’apprentissage automatique prĂ©vient la fraude en utilisant de grands ensembles de donnĂ©es pour produire des prĂ©dictions basĂ©es sur des rĂ©sultats connus. Bien que l’apprentissage automatique ait aidĂ© les assureurs Ă  prĂ©venir la fraude, il peut y avoir des obstacles Ă  l’utilisation de cette technologie dans l’assurance.

6. La poursuite du déploiement du Cloud Computing

Le cloud permet aux assureurs d’extraire des ensembles de donnĂ©es Ă  travers systèmes, tels que les scores de santĂ©, les donnĂ©es tĂ©lĂ©matiques et les donnĂ©es des utilisateurs. Les assureurs peuvent utiliser ces ensembles de donnĂ©es pour amĂ©liorer plusieurs aspects de leur organisation technologique d’assurance, tels que la prĂ©vision des risques, la rĂ©duction des faudres, la satisfaction client ou encore de gĂ©nĂ©rer des prospects plus qualifiĂ©s

Le cloud permet aux assureurs d’extraire des ensembles de donnĂ©es Ă  travers systèmes, tels que les scores de santĂ©, les donnĂ©es tĂ©lĂ©matiques et les donnĂ©es des utilisateurs. Les assureurs peuvent utiliser ces ensembles de donnĂ©es pour amĂ©liorer plusieurs aspects de leur organisation technologique d’assurance, tels que la prĂ©vision des risques, la rĂ©duction des faudres, la satisfaction client ou encore de gĂ©nĂ©rer des prospects plus qualifiĂ©s

7. TĂ©lĂ©matique pour l’assurance basĂ©e sur l’utilisation

Alors que le marchĂ© de l’assurance basĂ©e sur l’utilisation devrait atteindre plus de 190 milliards de dollars d’ici 2026, la tĂ©lĂ©matique permet aux opĂ©rateurs de capturer les donnĂ©es des utilisateurs et de crĂ©er des produits d’assurance personnalisĂ©s basĂ©s sur l’utilisation.
 
Aujourd’hui, les consommateurs sont plus enclins Ă  partager des donnĂ©es personnelles pour des produits d’assurance personnalisĂ©s et des rĂ©ductions.

Une Ă©tude d’Accenture a rĂ©vĂ©lĂ© que 7 consommateurs sur 10 partageraient des donnĂ©es essentielles sur leur santĂ©, leur exercice et leurs habitudes de conduite en Ă©change de prix plus bas de la part de leurs assureurs, soit une augmentation de 19 % par rapport Ă  il y a deux ans. L’Ă©tude a Ă©galement rĂ©vĂ©lĂ© que 66 % des consommateurs partageraient Ă©galement des donnĂ©es importantes pour des services personnalisĂ©s afin de prĂ©venir les blessures et les pertes, soit une augmentation de 54 % par rapport Ă  il y a deux ans.

8. Contrats intelligents : la technologie Blockchain dans l’assurance

Les contrats intelligents et la blockchain sont de plus en plus courants dans la chaĂ®ne de valeur de l’industrie de l’assurance.
 
Le rĂ©cent rapport d’Ă©tude de marchĂ© sur les contrats intelligents de Market Research Future indique que le marchĂ© mondial des contrats intelligents atteindra environ 300 millions de dollars d’ici 2023. Il s’agit d’un CAGP de 32 % de 2017 Ă  2023.
 
La blockchain et les contrats intelligents permettent aux assureurs d’automatiser l’exĂ©cution d’un contrat de produits d’assurance sans aucune intervention de mĂ©diateurs.
 
Traditionnellement, le traitement des demandes incontestées peut prendre des mois.
 
Les contrats intelligents éliminent les interférences humaines, réduisent le risque de manipulation et permettent plus de transparence.
Cela accélère considérablement le traitement des réclamations.

Cela rĂ©duit les coĂ»ts administratifs pour l’assureur. Pour cette raison, les entreprises peuvent rĂ©duire les primes et augmenter leur part de marchĂ©.Les deux parties ne peuvent pas perdre les informations de l’accord. Les contrats intelligents sont traçables et irrĂ©versibles.

 

De nombreux assureurs ont dĂ©jĂ  vu leurs programmes de souscription s’amĂ©liorer en activant les contrats intelligents et la blockchain. La souscription s’amĂ©liore car les assureurs peuvent examiner des informations prĂ©cises sur les polices d’assurance et les rĂ©clamations passĂ©es et proposer des prix et des sĂ©lections plus prĂ©cis pour leurs produits d’assurance Ă  l’aide de cette nouvelle technologie d’assurance.
 
Alors que blockchain et les contrats intelligents offrent de grandes opportunitĂ©s aux assureurs, beaucoup ont du mal Ă  s’adapter. En fait, 53 % d’entre eux ont du mal Ă  comprendre la blockchain et ses cas d’utilisation, 43 % accordent la prioritĂ© Ă  d’autres technologies d’assurance et 38 % sont prĂ©occupĂ©s par la sĂ©curitĂ© de ses donnĂ©es.

9. La technologie d’assurance de rĂ©alitĂ© Ă©tendue (XR)

 

Le lancement du Metavers a amenĂ© de nombreuses entreprises et compagnies d’assurance traditionnelles, dont AXA, et des Assurtech Ă  envisager d’utiliser la rĂ©alitĂ© Ă©tendue Ă  leur avantage.
 
Les technologies d’assurance XR modifient la façon dont les entreprises interagissent avec la sociĂ©tĂ©, et de nombreux assureurs les utilisent Ă  leur avantage.
 
L’Institut Franklin dĂ©finit la rĂ©alitĂ© Ă©tendue comme l’utilisation de la rĂ©alitĂ© augmentĂ©e (AR), de la rĂ©alitĂ© virtuelle (VR) et de la rĂ©alitĂ© mixte (MR), pour offrir et clarifier davantage d’informations supplĂ©mentaires sur notre environnement en amĂ©liorant nos sens ou pour permettre des expĂ©riences non naturelles grâce Ă  l’intelligence artificielle.

Une Ă©tude d’Accenture indique que 85 % des responsables de l’assurance estiment qu’il est essentiel de tirer parti de la technologie d’assurance XR pour combler l’Ă©cart de distance physique lors de l’interaction avec les employĂ©s et les clients.
 
Le « ConVRse » a Ă©tĂ© lancĂ© en 2017. Depuis lors, le marchĂ© des technologies XR a considĂ©rablement augmentĂ©. Un rapport de McKinsey rĂ©vèle que la rĂ©alitĂ© augmentĂ©e et la rĂ©alitĂ© virtuelle devraient devenir un marchĂ© de 95 milliards de dollars d’ici 2025, soit une augmentation de 85 milliards de dollars par rapport Ă  2017.

10. Distribution numérique et libre-service

La pandĂ©mie a changĂ© la façon dont les agents d’assurance communiquent avec les clients et la façon dont les clients peuvent s’inscrire aux produits d’assurance.
 
Une Ă©tude de McKinsey indique que 90% des conversations de vente des agents d’assurance-vie et près de 70% de leurs conversations avec les clients ont Ă©tĂ© menĂ©es en personne en janvier 2020. En mai 2020, ce nombre est tombĂ© en dessous de 5%.
 
Alors que la pandĂ©mie battait son plein, les assureurs devaient accroĂ®tre leurs capacitĂ©s numĂ©riques pour communiquer Ă  distance avec leurs clients. Les portails en libre-service permettent aux assureurs d’amĂ©liorer leur expĂ©rience client et de booster leurs ventes.

La demande des consommateurs pour le libre-service est Ă©galement en hausse. Un rapport d’Accenture rĂ©vèle une demande croissante de primes d’assurance numĂ©riques et leur distribution en ligne devrait dĂ©placer 280 milliards de dollars amĂ©ricains de revenus d’assurance actuels d’ici 2025.
 
La distribution numĂ©rique permet aux clients d’acheter des produits d’assurance en ligne, d’accĂ©lĂ©rer le processus d’achat et d’amĂ©liorer l’expĂ©rience client. Par exemple, le portail virtuel en libre-service de State Farm permet aux clients d’acheter des polices d’assurance en ligne sans passer d’examen mĂ©dical. Le rĂ©sultat a permis Ă  State Farm de se classer au deuxième rang pour la satisfaction de la clientèle parmi tous les assureurs-vie.

11. Écosystèmes Insurtech axés sur les données

Les systèmes hĂ©ritĂ©s perdent de leur valeur alors que le marchĂ© rĂ©compense les opĂ©rateurs dynamiques qui exploitent les API, les microservices et les services Web pour crĂ©er des Ă©cosystèmes qui offrent la bonne expĂ©rience sur la bonne plateforme aux bonnes personnes. Une Ă©tude de McKinsey indique que les Ă©cosystèmes reprĂ©senteront 30 % des revenus mondiaux de l’assurance d’ici 2025.
 
De plus, une Ă©tude d’Accenture a rĂ©vĂ©lĂ© que 84 % des dirigeants d’assurances affirment que les Ă©cosystèmes sont essentiels Ă  leur stratĂ©gie. Ces chiffres indiquent que les Ă©cosystèmes continueront d’ĂŞtre la prochaine grande frontière de perturbation du secteur de l’assurance.
 
L’adoption gĂ©nĂ©ralisĂ©e des appareils mobiles intelligents et l’essor des appareils IoT toujours actifs ont crĂ©Ă© une quantitĂ© substantielle de nouvelles donnĂ©es Ă©lectroniques. Avec plus de donnĂ©es produites plus que jamais, les assureurs se voient offrir une opportunitĂ© unique de dĂ©velopper des Ă©cosystèmes axĂ©s sur les donnĂ©es.
 
Par exemple, les assureurs automobiles peuvent utiliser quatre tĂ©raoctets de donnĂ©es produites Ă  partir de voitures connectĂ©es pour offrir des expĂ©riences personnalisĂ©es Ă  leurs clients. Les assureurs de personnes utilisent des donnĂ©es portables qui peuvent suivre la frĂ©quence cardiaque d’un client, ses habitudes de sommeil, le nombre de pas qu’un client marche par jour, etc.

12. Plates-formes technologiques d’assurance low-code / No-code

Les assureurs sont aujourd’hui confrontĂ©s Ă  un choix : innover rapidement ou perdre des parts de marchĂ© au profit de concurrents et d’insurtechs Ă©mergentes. En effet, seuls 15 % des clients sont satisfaits de l’expĂ©rience numĂ©rique de leur assureur et 41 % des clients dĂ©clarent qu’ils sont susceptibles de changer de fournisseur en raison d’un manque de capacitĂ©s numĂ©riques.
 
Traditionnellement, la transformation numérique reposait sur des talents informatiques coûteux pour mettre en œuvre et gérer divers canaux numériques. Cependant, avec la croissance des plates-formes low-code et no-code, les assureurs peuvent déployer des applications numériques plus rapidement avec peu ou pas de programmation informatique.
 
Les logiciels low-code/no-code peuvent rĂ©duire le temps de dĂ©ploiement des applications pour la technologie d’assurance de plusieurs mois Ă  quelques heures.
 
En 2022, cela sera plus pertinent que jamais. Les plates-formes low-code et no-code peuvent cependant faire courir le risque d’encourager les environnements « shadow IT », c’est-Ă -dire les projets informatiques gĂ©rĂ©s en dehors du service informatique. Cela pourrait entraĂ®ner des problèmes de sĂ©curitĂ© et de flux de travail, des incohĂ©rences dans la logique mĂ©tier et d’autres problèmes imprĂ©vus. Les solutions low-code/no-code doivent ĂŞtre mises en Ĺ“uvre en suivant le cycle de vie du dĂ©veloppement logiciel et les meilleures pratiques architecturales en collaboration avec l’informatique.
 
Gartner estime que les plates-formes low-code reprĂ©senteront 65 % de l’activitĂ© de dĂ©veloppement d’applications d’ici 2024.

13. Analyse prĂ©dictive pour l’analyse comparative et la modĂ©lisation concurrentielles.

L’analyse comparative a toujours Ă©tĂ© essentielle Ă  la cotation des polices d’assurance, mais sa qualitĂ© dĂ©pend uniquement des donnĂ©es disponibles. En 2022, les assureurs et les partenaires de distribution pourront faire beaucoup plus avec leurs donnĂ©es grâce Ă  l’analyse prĂ©dictive.
 
L’analyse prĂ©dictive fonctionne en prenant des donnĂ©es historiques et en les introduisant dans des modèles qui sont formĂ©s au fil du temps (apprentissage automatique), gĂ©nĂ©rant des prĂ©dictions sur les tendances et les modèles de comportement. Cela permet aux compagnies d’assurance de prendre des dĂ©cisions Ă©clairĂ©es concernant les devis, l’optimisation de la charge de travail, les recommandations de produits, etc.

Selon des donnĂ©es rĂ©centes de Willis Towers Watson, 60 % des assureurs ont signalĂ© une augmentation des ventes grâce Ă  l’analyse prĂ©dictive et 67 % ont signalĂ© une rĂ©duction des dĂ©penses.
 
Ceci est particulièrement important dans les ventes et la souscription d’avantages sociaux. Lors de la cotation, les assureurs peuvent tirer parti des algorithmes d’apprentissage automatique pour traiter des donnĂ©es historiques ou synthĂ©tiques afin d’identifier les conceptions de plans vendus les plus rĂ©ussies pour des tailles de groupe et des industries particulières, accĂ©lĂ©rant ainsi la vente d’un nouveau plan. L’utilisation de l’intelligence artificielle pour gĂ©nĂ©rer un devis alternatif recommandĂ© fournit une rĂ©fĂ©rence prĂ©cieuse basĂ©e sur des donnĂ©es fiables et rĂ©duit les conjectures.

14. Expansion des programmes de souscription accĂ©lĂ©rĂ©e avec la technologie d’assurance.

 

Dans la souscription d’assurance traditionnelle, il Ă©tait courant que les clients effectuent des Ă©valuations en personne. Cependant, depuis la pandĂ©mie de COVID-19, cela n’Ă©tait plus possible et de nombreux assureurs ont dĂ» adopter une souscription accĂ©lĂ©rĂ©e, soutenue par des outils numĂ©riques en libre-service et une technologie d’assurance.
 
Dans ses termes les plus simples, la souscription accĂ©lĂ©rĂ©e signifie que certains demandeurs Ă  faible risque peuvent accĂ©lĂ©rer le processus de souscription sans passer les tests traditionnels. De plus, Ă©tant donnĂ© que ces demandeurs sont moins Ă  risque, ils n’ont gĂ©nĂ©ralement pas de problèmes de santĂ© graves qui obligeraient un assureur Ă  demander des exigences supplĂ©mentaires.
 

15. Les API ouvertes permettent la croissance de la technologie d’assurance

Un rapport d’Accenture indique que 82 % des dirigeants d’assurance conviennent que les Ă©cosystèmes ouverts leur permettent de se dĂ©velopper d’une manière qui ne serait pas possible autrement, et 58 % recherchent activement des Ă©cosystèmes et de nouveaux modèles commerciaux.
 
Les API ouvertes (interfaces de programmation d’applications) sont des interfaces de programmation d’applications accessibles au public qui permettent Ă  d’autres dĂ©veloppeurs d’accĂ©der Ă  une application logicielle ou Ă  un service Web. Ils gèrent Ă©galement la manière dont les applications peuvent communiquer et interagir entre elles.
 
Contrairement Ă  une API ouverte, une API privĂ©e est une interface de programmation d’application hĂ©bergĂ©e par ses propres dĂ©veloppeurs internes. Ils sont principalement utilisĂ©s pour les donnĂ©es back-end et les fonctions d’application.

Contrairement Ă  une API ouverte, une API privĂ©e est une interface de programmation d’application hĂ©bergĂ©e par ses propres dĂ©veloppeurs internes. Ils sont principalement utilisĂ©s pour les donnĂ©es back-end et les fonctions d’application.
 
Les API ouvertes permettent aux compagnies d’assurance de prĂ©senter leurs services au monde extĂ©rieur afin que des partenaires externes puissent les utiliser et apporter une valeur ajoutĂ©e Ă  leurs clients.
 
Les entreprises interconnectĂ©es via des API peuvent crĂ©er un Ă©cosystème de technologie d’assurance pour offrir une expĂ©rience client de premier ordre en entrelaçant les services numĂ©riques fournis par plusieurs entreprises.

16. L’assurance intĂ©grĂ©e.

 

L’assurance intĂ©grĂ©e deviendra une nouvelle forme importante de distribution numĂ©rique en 2022, car le marchĂ© de l’assurance intĂ©grĂ©e devrait atteindre 3 000 milliards de dollars d’ici 2023. MĂŞme les grandes sociĂ©tĂ©s non assurantielles, comme Amazon, commencent Ă  proposer une assurance intĂ©grĂ©e.
 
Pour les banques, les constructeurs automobiles et les autres distributeurs, la mise en place d’une assurance intĂ©grĂ©e dans le cadre d’une vente peut contribuer Ă  augmenter les revenus et Ă  amĂ©liorer la valeur globale de leurs produits ou services. C’est un gagnant-gagnant pour les assureurs et les distributeurs, car les assureurs peuvent Ă©conomiser de l’argent sur les coĂ»ts de distribution en mettant en Ĺ“uvre leurs produits directement dans la plateforme du distributeur.
 
La technologie d’assurance intĂ©grĂ©e peut Ă©galement aider Ă  rendre l’assurance plus facile Ă  comprendre car, en quelques clics, un client peut obtenir une couverture. Pas de processus compliquĂ© – ils peuvent obtenir la bonne politique dont ils ont besoin dès le premier jour.

17. La vision industrielle dans l’assurance

La vision industrielle offre une grande opportunitĂ© pour les assureurs d’automatiser les tâches visuelles et d’attĂ©nuer la fraude.
 
La vision artificielle fait rĂ©fĂ©rence Ă  l’analyse basĂ©e sur l’IA (apprentissage automatique) d’images provenant de sources telles que les smartphones, les satellites ou les drones. En termes simples, la vision industrielle reprĂ©sente les yeux des applications et des machines. Il utilise des algorithmes logiciels pour Ă©valuer des images visuelles basĂ©es sur des ensembles de donnĂ©es existants dĂ©jĂ  Ă©valuĂ©s par des humains.
 
La vision artificielle peut aider les assureurs de dommages (IARD) Ă  simplifier l’Ă©valuation des biens pour le traitement des rĂ©clamations.
 
Dans le domaine des devis, de nombreuses demandes de propositions arrivent encore sous forme d’images et de documents PDF qui ne peuvent pas ĂŞtre interprĂ©tĂ©s comme du texte par un ordinateur typique. De plus, les informations client ne peuvent pas ĂŞtre copiĂ©es et collĂ©es de ce format dans l’outil de devis, ce qui nĂ©cessite une ressaisie manuelle des informations par un souscripteur ou un vendeur humain dont le temps est mieux dĂ©pensĂ© ailleurs.

C’est lĂ  qu’intervient la technique de vision artificielle appelĂ©e reconnaissance optique de caractères (OCR). L’OCR est la conversion d’images en texte (par exemple, une photo d’un appel d’offres) dans un format lisible par machine. Cela permet aux assureurs et aux partenaires de distribution de gĂ©nĂ©rer un devis global avec les informations extraites de l’appel d’offres et de commencer immĂ©diatement Ă  travailler sur un devis.
 
La vision artificielle peut Ă©galement ĂŞtre utilisĂ©e pour amĂ©liorer la rapiditĂ© et la prĂ©cision de l’Ă©valuation des dommages et de l’Ă©valuation des rĂ©clamations. Par exemple, lorsqu’un client endommage son vĂ©hicule, il peut simplement envoyer une photo de la zone endommagĂ©e Ă  son assureur automobile, et la vision artificielle de l’IA analysera les images pour dĂ©terminer les dommages et les montants des rĂ©clamations.
 
De plus, la vision artificielle amĂ©liore Ă©galement la souscription. Pour ce faire, il utilise des donnĂ©es provenant d’images satellites pour trouver des attributs que les assureurs pourraient trouver utiles. Sur la base de ses conclusions, le risque peut ĂŞtre Ă©valuĂ©, entraĂ®nant une rĂ©duction des coĂ»ts pour les assurĂ©s, une meilleure qualitĂ© des soins et une meilleure dĂ©tection des fraudes.

18. Renouvellement automatisé

 

Le renouvellement automatisĂ© offre aux assureurs la possibilitĂ© d’aider les clients existants Ă  renouveler leurs polices plus rapidement que jamais.
 
Une Ă©tude de Deloitte rĂ©vèle que 69 % des leaders de l’assurance prĂ©voient de dĂ©penser davantage pour le traitement et l’acquisition de donnĂ©es en 2022, tandis que 65 % prĂ©voient de dĂ©penser davantage pour l’automatisation robotique des processus au cours de l’annĂ©e Ă  venir.
 
Les demandes de renouvellement automatisĂ©es peuvent limiter le besoin d’intervention du transporteur pour les cotations boursières, en mettant automatiquement les devis en file d’attentes pour l’examen manuel et la gĂ©nĂ©ration automatique de packages de renouvellement de police.
 
De plus, les demandes de renouvellement automatisĂ©es peuvent se connecter aux systèmes d’administration et de rĂ©clamation des polices en exploitant les donnĂ©es pour les recalculs Ă  l’anniversaire du renouvellement d’une police. Cela permet aux assureurs de ne pas se soucier du suivi des renouvellements et de la prĂ©paration manuelle des devis et des lettres de renouvellement.
 
Cela s’est avĂ©rĂ© particulièrement avantageux pour les assureurs de personnes, car ils peuvent rĂ©duire les dĂ©lais de renouvellement et les points de contact de 75 % grâce au renouvellement automatisĂ©.
 

Conclusion

 

Vous ĂŞtes maintenant au courant des principales tendances des technologies d’assurance qui se dĂ©velopperont dans les prochaines annĂ©es. Le problème est que ces technologies Ă©voluent constamment et qu’il peut ĂŞtre difficile de suivre le rythme. De plus, avec l’enthousiasme suscitĂ© par l’insurtech, il est plus difficile que jamais de sĂ©parer le battage mĂ©diatique de sa rĂ©elle valeur d’usage.
 
Bien sĂ»r, les tendances et technologies Ă©mergentes n’ont autant de valeur que les systèmes de base qui les soutiennent. Les assureurs ont Ă©galement besoin de systèmes modernes basĂ©s sur le cloud pour la souscription, la tarification et le traitement des nouvelles affaires et des renouvellements avant d’investir massivement dans diverses tendances insurtech.
 
Sans systèmes internes de pointe couvrant les principales fonctions, l’avantage concurrentiel fourni par l’IA, l’analyse prĂ©dictive, les chatbots, les drones, la blockchain et l’IoT sera moindre.

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