L’intelligence artificielle (IA) est déjà en train de transformer concrètement la sélection des risques en assurance de personnes, en répondant de façon ciblée à plusieurs défis courants auxquels la profession est confrontée, énonce le Reinsurance Group of America (RGA) dans un nouveau livre blanc.
Toutefois, l'article souligne également que si l’IA excelle dans le traitement de certaines tâches jugées frustrantes par plusieurs professionnels, elle ne remplace pas pour autant le rôle de l’humain dans le processus de sélection.
« L’IA en sélection des risques n’est pas un concept futuriste, mais une réalité actuelle, alors que 40 % des assureurs de personnes l’ont déjà adoptée ou prévoient le faire », relève le RGA. En citant une étude de Celent, il précise que le délai moyen d’émission de police est ainsi passé de 33 jours à 12,5 jours. Ce taux de 40 % représente une hausse de 28 % en un an.
Six grands défis à surmonter
Le RGA identifie six grands enjeux dans le processus de sélection des risques : la fragmentation des données, les processus manuels, l’évolution des risques, la détection des fraudes, les attentes des clients et la conformité réglementaire.
Intitulé How AI Provides Real Solutions to Today’s Underwriting Challenges (Comment l'IA apporte des solutions concrètes aux défis actuels en matière de souscription), l'article examine ensuite brièvement les solutions concrètes déjà utilisées pour répondre à chacun de ces défis.
« L’IA est déjà un outil puissant, qui permet de résoudre de véritables problèmes liés à la sélection des risques », écrit l'auteur du livre blanc, Amit Arora, vice-président, gestion et stratégie des produits de souscription, pour le RGA.
Il poursuit : « Alors que l’IA redéfinit le processus, il est essentiel de se rappeler ce qui demeure inchangé : le rôle central du souscripteur humain. La sélection des risques repose ultimement sur le jugement, l’éthique et la relation humaine. L’objectif de l’IA n’est pas de remplacer les souscripteurs en assurance de personnes, mais bien de les outiller et d’accroître leur efficacité. »
Automatiser les tâches répétitives
À titre d'exemple, l'article souligne que la sélection traditionnelle en assurance de personnes implique souvent des tâches manuelles comme la retranscription de données à partir de fichiers PDF ou de notes manuscrites, ainsi que la lecture de centaines de pages de dossiers médicaux, afin de cocher les éléments requis un à un.
« Ce travail répétitif ralentit les décisions liées à l’émission des polices, et génère des incohérences ainsi que des erreurs », note le RGA.
« L’IA et les outils d’automatisation peuvent prendre en charge ces tâches répétitives : déchiffrer une écriture manuscrite grâce à la reconnaissance optique de caractères, remplir automatiquement des dates de formulaires ou déclencher des décisions de routine. »
Ces opérations de nature cléricale peuvent ainsi être effectuées en quelques secondes.
Le RGA relève aussi que le secteur de la sélection des risques peine à suivre le rythme des nouveaux risques émergents et de la multiplication des sources de données ; une tendance « qui ne fait que s’accélérer ».
Même du côté de la conformité réglementaire, le groupe observe des solutions propulsées par l’IA capables de vérifier les modèles de sélection pour en détecter les biais potentiels, tout en retraçant et enregistrant chaque étape du processus décisionnel, ce qui permet de créer un historique destiné aux régulateurs.
« Les tâches qui frustrent le plus les professionnels de la sélection des risques en assurance de personnes sont précisément celles dans lesquelles l’IA excelle. Chaque défi devient une occasion d’innover », conclut le RGA.
