Selon Tom Scales, responsable du secteur de la santé chez Celent, l’incertitude économique mondiale peut sembler contre-intuitive, mais le cabinet de recherche et de conseil spécialisé dans les technologies pour les institutions financières estime que le moment est venu pour les assureurs d’investir dans la technologie. Ils mettent en avant plusieurs domaines dans lesquels investir pour transformer les activités des assureurs santé lors d’un récent webinaire intitulé Health Insurance in a Post Pandemic World. 

Ils affirment que les domaines d’intérêt discutés s’appliqueront à plusieurs lignes de métier, mais pour le besoin du webinaire en question, les panélistes se sont concentrés sur l’assurance maladie. 

Convergence 

La convergence de l’intelligence artificielle (IA), de l’analyse de données et de l’adoption du nuage (cloud en anglais) a été la première tendance évoquée par M. Scales et Nanda Rajgopal, analyste principal en assurance chez Celent. Selon eux, organiser les données d’une entreprise dans un système de stockage basé sur le nuage est un excellent point de départ. « Les données, le nuage et les modèles de grande envergure en intelligence artificielle sont essentiels pour automatiser et améliorer l’efficacité opérationnelle », déclare M. Rajgopal. 

Il ajoute qu’il est impératif d’établir une stratégie de données solide et de travailler à organiser les données détenues par une entreprise. La gouvernance fait également partie de cette stratégie des données. « La gouvernance fournit en réalité une spécification des droits de décision, un cadre de responsabilité et des orientations pour une gestion efficace des données. La maîtrise des données, la formation et le développement contribueront grandement à l’instauration d’une culture axée sur les données. Il importe de former de créer les talents adéquats pour gérer les données. Il ne s’agit pas seulement de créer une stratégie et de la mettre en œuvre, il faut aussi être capable de la gérer en permanence. » 

IA générative 

Une fois les données organisées, ce n’est qu’à ce moment-là que les entreprises seront en mesure d’entraîner plus complètement divers modèles d’IA à l’aide de techniques d’apprentissage automatique. Selon M. Rajgopal, ces efforts peuvent générer des analyses d’aide à la décision exceptionnelles. 

L’IA générative, dit-il, fait référence à une catégorie de modèles conçus pour générer de nouveaux contenus. « Contrairement à d’autres modèles d’IA axés sur la classification ou les tâches prédictives, les modèles génératifs visent à produire des sorties originales et créatives. » 

Les modèles d’IA traditionnels, dit-il, ont été appliqués de manière très efficace dans des cas d’utilisation de modélisation actuarielle, d’assurance automatisée, d’arbitrage des réclamations automobile, et bien plus encore. « L’IA générative et les algorithmes offrent l’opportunité d’améliorer les modèles d’IA traditionnels pour obtenir de meilleurs résultats. » 

Pour l’instant, M. Rajgopal estime que la plupart des entreprises n’en sont qu’à leurs débuts en matière d’IA et qu’elles étudient différents cas d’utilisation, mais il ajoute que celles qui n’innovent pas et ne suivent pas l’évolution seront laissées à la traîne. 

Innovation 

Selon M. Scales, l’innovation est aujourd’hui un véritable enjeu. « C’est vraiment essentiel pour votre organisation », dit-il, ajoutant que les efforts qui ont été couronnés de succès par le passé ont déjà été réalisés ou ont fait leur temps. La manière dont les entreprises investiront à l’avenir dépendra de leur appétit pour l’innovation. 

« Comment devriez-vous investir pour vous assurer que vous ne résolvez pas seulement les problèmes de 2024, mais aussi ceux de 2029 et 2030 ? », demande-t-il. « Il est temps de différencier votre organisation en fonction de son niveau d’innovation actuel. » 

Efficacité et automatisation 

L’environnement inflationniste, quant à lui, persiste, ce qui fait grimper les coûts pour tout le monde, y compris les assureurs santé. Cela pousse donc les fournisseurs d’assurance maladie à rechercher davantage de moyens pour accroître l’efficacité opérationnelle, automatiser et réduire les coûts, explique M. Rajgopal. 

Les réclamations sans contact sont un exemple d’automatisation, ajoute-t-il, décrivant un exemple d’expérience client où le traitement automatisé permet un traitement direct grâce à l’utilisation de données disponibles et efficacement analysées pendant le processus de réclamation. Cela se produit quel que soit le canal de communication préféré du client, et la réclamation est traitée de manière tout aussi fluide. « L’assurance peut utiliser une combinaison, une fois de plus, de données, de nuage, de technologies d’IA, ainsi que de leurs systèmes de réclamations de base, pour construire une telle expérience client », dit-il. 

Systèmes d'arrière-guichet

Selon M. Scales, le sujet le moins passionnant mais le plus important à l’ordre du jour est sans doute celui des systèmes d’arrière-guichet des assureurs. 

« Pour mettre en œuvre tout le reste dont nous avons parlé jusqu’à présent, vous avez besoin de la capacité de faire entrer et sortir les données du système de référence, du système d’administration des polices, du système de revenus, quel que soit le nom que votre entreprise lui donne. Le défi est que de nombreuses entreprises, peut-être la vôtre comprise, utilisent une technologie très ancienne. » 

Cette technologie, difficile à prendre en charge, car elle est parfois rédigée dans des langues que les programmeurs n’étudient même plus, n’est généralement pas non plus dotée d’API (interface de programmation d’application). « Il est difficile d’intégrer à la fois front-end et le back-end, et pratiquement tout ce qui enveloppe les systèmes de base sans ces API », déclare M. Scales. « C’est peut-être le moment pour votre entreprise d’investir dans un nouveau système de base ou de le mettre à jour. Parmi tous les systèmes importants pour votre organisation, le système de base est fondamental. » 

Fournisseurs et intentions d’achat des assureurs 

En ce qui concerne la manière dont les différents vendeurs d’assurance investissent, Celent indique que seuls 16 % d’entre eux disent qu’ils vont développer les outils dont ils ont besoin en interne ; 50 % disent qu’ils vont acheter un forfait complet auprès d’un fournisseur et 11 % disent qu’ils vont développer ce dont ils ont besoin avec un partenaire externe. « En général, cela signifie qu’ils commencent avec un forfait, mais qu’ils travaillent avec un fournisseur parce qu’ils veulent l’améliorer », déclare M. Scales. Il ajoute que 21 % disent qu’ils vont obtenir les meilleurs composants de différents fournisseurs. « Là encore, il s’agit souvent de toutes les applications sauf les demandes d’indemnisation, puis d’un fournisseur différent pour les demandes d’indemnisation », ajoute-t-il. « Nous constatons que presque toutes les mises en œuvre de nouveaux systèmes se font dans le nuage. » 

Pour conclure, M. Rajgopal revient sur la nécessité de commencer par organiser les données d’une entreprise. « J’espère que les assureurs seront enthousiastes à l’idée d’organiser leurs données, d’évaluer et d’examiner leur stratégie en matière de données, car c’est ce qui est le plus important pour faire en sorte que ces modèles prennent de la valeur.