L’Intelligence Artificielle (IA) peut être définie comme un outil permettant d’imiter le comportement humain. Elle englobe de nombreuses innovations dont certaines qui sont répandues comme le Machine Learning. Watson, développé par IBM et AlphaGo, mis au point par Google, font aujourd’hui partie des technologies d’IA les plus connues. On confond souvent la robotisation simple et l’IA. En effet, les robots dotés d’une IA se distinguent par leur capacité d’apprentissage.
« Les principales composantes d’un système d’IA doivent être la connaissance, le raisonnement, la compréhension du langage naturel et l’apprentissage ». C’est ainsi que le mathématicien Alan Turing définit l’intelligence artificielle en 1950.
La robotisation fait référence à la Robotic Process Automation (RPA), un ensemble outils permettant d’automatiser des taches simples et répétitives sans Machine Learning. Dans le secteur de l’assurance, la RPA permet de réduire les frais de gestion des assureurs ainsi que le risque opérationnel lié à la répétition des taches. Cela permet de libérer 30% du temps des employés. Ces derniers peuvent alors se concentrer sur des taches plus complexes … pourquoi pas la mise en place non pas de simples robots mais de robots intelligents !
L’Intelligence Artificielle, une réponse innovante à tous les niveaux de la chaine de valeur de l’Assurance
Aujourd’hui 82% des acteurs du secteur de l’assurance sont prêts à investir dans les technologies de l’IA au cours des cinq prochaines années. Les assureurs doivent se doter des technologies de l’IA afin de répondre aux besoins de leurs clients mais aussi à des enjeux de rentabilité. Ainsi, l’IA permet d’agir à plusieurs niveaux de la chaîne de valeur de l’assurance :
Prédire et maîtriser les risques
L’assurance est construite sur l’analyse d’un grand nombre de données afin d’en tirer une tendance et concevoir une gestion des risques adaptée.
Le concept de Machine Learning permet d’analyser plus efficacement les tendances, définir de nouveaux profils de risques et créer ainsi de nouveaux produits d’assurance. Les risk managers peuvent alors identifier les zones sur lesquelles les efforts doivent être concentrés.
Prenons l’exemple de Cytora, une start-up spécialisée en IA et en apprentissage automatique. Cette entreprise londonienne a développé un outil qui :
– Indexe des données provenant de sites internet, d’articles de presse et de documents publiques.
– Analyse ces données grâce à des algorithmes de Machine Learning.
– Définit de nouveaux risques qui ne sont pas encore assurés.
Les assureurs ont tout intérêt à implémenter ce type de cas d’usage voire conclure des partenariats avec ce genre de start-ups afin de créer de nouveaux produits d’assurances.
A terme, l’IA fera diminuer le seuil à partir duquel un risque est assurable. En effet, de plus en plus d’évènements seront assurables ce qui permettra aux souscripteurs de vivre dans une société plus sûre !
Ainsi, les technologies de l’IA permettent une maîtrise plus affinée des risques dont l’historique est très limité. Prenons l’exemple de la cybersécurité qui est un enjeu majeur pour les entreprises. L’IA va permettre d’étudier de manière précise les sinistres liés à ce risque et développer des offres les plus adaptées.
Tarifier et individualiser les offres
Les assurés sont de plus en plus exigeants et cherchent à avoir un traitement individualisé et adapté à leurs profils de risques. L’assureur japonais Fukoku Mutual Life a adopté IBM Watson Explorer, une intelligence artificielle capable d’analyser et interpréter toutes les données collectées du client (y compris les textes déstructurés, les images, les sons et les vidéos). Ces informations sont ensuite confrontées avec la police d’assurance et le calcul de la prime se fait alors automatiquement. Au-delà d’une individualisation et d’une meilleure tarification, la mise en place de cette technologie a permis :
– Un gain de 30% de productivité,
– Une diminution du risque de fraude et d’erreurs dans le calcul du montant des versements
– Des économies importantes sur le processus de calcul et de versement des primes d’assurance vie.
Accélérer la souscription des produits d’assurance
Aujourd’hui, les assurés sont en quête d’offres d’assurances simples, accessibles et personnalisées à leurs besoins et leurs réalités. Les technologies d’IA permettent de répondre à ces attentes notamment lors de la phase de souscription.
A ce titre, L’assureur Aviva a mis en place le concept « Ask It Never », une fonctionnalité qui permet aux clients d’acheter de l’assurance sans remplir de formulaires interminables. Lors de la souscription, l’intelligence artificielle (Aviva AI) rédige une police d’assurance adaptée aux besoins du client en se basant sur l’ensemble des données collectées. Une fois validée, elle vient mettre à jour la base données existante.
La solution est reliée à l’application MyAviva, qui rend consultable la couverture du client et favorise sa souscription à de nouveaux contrats. Les données clients sont centralisées et partagées à travers l’ensemble des processus évitant les répétitions dans le parcours de souscription du client qui devient alors personnalisé.
Améliorer l’interaction avec les clients
Les assureurs améliorent l’efficience des process commerciaux et l’interaction avec leurs clients à travers les chatbots (robots conversationnels utilisant la technologie du Natural Language Processing). Ces assistants digitaux simplifient les démarches en ligne des assurés et sont de plus en plus présents sur les sites web des compagnies d’assurance.
La Caisse Nationale d’Assurance Maladie des Travailleurs Salariés (CNAMTS) s’est dotée d’un chatbot conversationnel afin de répondre aux requêtes en ligne des assurés.
Les chatbots les plus répandus en France sont textuels et non vocaux. Pour être aussi efficaces et utiles que les véritables conseillers, ils vont devoir s’enrichir de l’ensemble des interactions actuelles pour répondre encore mieux aux attentes des clients.
Les technologies de l’IA permettent également d’améliorer la productivité des professionnels de l’assurance et ainsi offrir une meilleure qualité de service aux clients. La sart-up OWI tech, en collaboration avec Natixis Assurance a permis de répondre aux besoins d’un traitement rapide des emails reçus massivement par ses clients. La solution analyse et qualifie les emails pour ensuite automatiser leur traitement ainsi que la réponse donnée au client.
L’outil d’intelligence artificielle développé par OWI est même capable de détecter la tonalité globale du message du client et son humeur, permettant d’identifier un éventuel mécontentement afin d’y répondre le plus rapidement possible !
Le projet est déployé depuis un an sur l’ensemble des plateaux de l’assureur (gestion de sinistres, relation clients, relation réseaux, soit 750 collaborateurs), et va prochainement l’être sur d’autres filiales de Natixis.
Améliorer la gestion en interne
Les chatbots ne sont pas seulement destinés aux assurés. Ils permettent aussi d’aider les professionnels de l’assurance en interne. Natixis Assurances a mis à disposition le chatbot ANNA qui accompagne les collaborateurs dans les réponses qu’ils apportent à leurs clients ou au back-offices des Banques Populaires et des Caisses d’Epargne.
ANNA offre au collaborateur :
– Un point d’entrée unique aux sources documentaires ;
– Des clés pour aider les clients à résoudre des problématiques qui nécessitent une expertise juridique pointue (successions, démembrement de propriété, rachat).
Lutter plus efficacement contre la fraude
La fraude aux assurances IARD a enregistré 2,5 millions d’euros de pertes en 2014. C’est à ce moment-là que la start up Shift Technology a vu le jour en développant un algorithme basé sur l’observation des modèles comportementaux frauduleux, capable de détecter des anomalies et d’apprendre de ces résultats. La start-up compte plus de 45 sociétés d’assurance clientes à ce jour et prévoie de développer des solutions innovantes notamment pour la prévoyance et l’assurance vie.
Les nouvelles technologies d’IA s’apprêtent donc à profondément transformer le secteur de l’assurance, que ce soit du côté des assurés comme des assureurs :
– L’hyper-individualisation des offres induite par l’IA pourrait remettre en cause le principe fondateur de mutualisation des risques dans l’assurance.
– Le gain de productivité permet de repositionner les professionnels de l’assurance sur des actes à plus forte valeur ajoutée et ainsi proposer une meilleure qualité de service à leurs clients.
– Pour aller plus loin, l’alliance de technologies visuelles (drones) et d’intelligences artificielles pourraient révolutionner le traitement des sinistres. Ainsi, une machine intelligente pourrait reconnaitre la gravité d’un accident de la route présent et ceux déjà observés et dont les données ont été enregistrées. De plus, cet outil supprimera les litiges en assureurs et assurés.
Les technologies d’IA peuvent néanmoins présenter quelques risques en termes de provenance, qualité de données et règles appliquées pour leur exploitation. Elles peuvent également soulever des questions éthiques associées à leur traitement. Les assureurs doivent être sensibilisés aux risques de responsabilité civile, de propriété intellectuelle mais aussi aux erreurs et omissions. Si Elson Musk, fondateur de Tesla et Space X considère l’IA comme « le plus grand risque auquel notre civilisation sera confrontée », Mark Zuckerberg, lui, pense qu’elle rendra le monde meilleur !
Quelques conseils avant de se lancer !
– Commencez petit avec des applications peu complexes pour tester des cas d’usage et l’appropriation de l’utilisateur.
– Préparez le SI pour garantir notamment un accès performant aux données pour des usages à forte valeur ajoutée.
– Anticipez la charge de travail associée à l’apprentissage. En effet, les technologies d’IA impliquent d’importants paramétrages manuels.