L’intelligence artificielle (IA) a connu une évolution remarquable dans l’industrie de l’assurance, passant des algorithmes basés sur des règles à de nouveaux modèles basés sur l’apprentissage machine.
L’IA dans le contexte de l’assurance
Dans les premiers jours de l’automatisation, l’industrie de l’assurance utilisait des systèmes basés sur des algorithmes facilitant des processus tels que la tarification, l’évaluation des risques et la gestion des sinistres.
Cependant, ces systèmes nécessitaient une entrée manuelle considérable pour leur développement et leur maintenance, ce qui reflétait le manque d’apprentissage autonome et d’adaptabilité.
Aujourd’hui, l’excitation dans l’industrie est centrée sur l’IA basée sur l’apprentissage machine. Cette forme avancée d’IA se caractérise par sa capacité à entraîner de vastes ensembles de données pour reconnaître des motifs et prendre des décisions de manière autonome, sans programmation spécifique à la tâche.
Cependant, actuellement, ce type d’IA est principalement utilisé pour des applications étroites et spécifiques, telles que la classification des demandes et des sinistres.
L’impact de l’IA sur les entreprises d’assurance
Les techniques modernes d’IA telles que l’apprentissage machine et le deep learning peuvent être utilisées dans des tâches telles que la modélisation prédictive, la détection de la fraude et l’automatisation du service client. Ces systèmes peuvent souvent atteindre des niveaux de précision et d’efficacité plus élevés par rapport aux approches traditionnelles basées sur des règles, et ils ont le potentiel de s’améliorer continuellement avec le temps grâce à l’exposition à davantage de données.
L’IA générative et son impact sur l’assurance
Un aspect fascinant de l’IA moderne est l’IA générative, qui a la capacité remarquable de créer du contenu nouveau, tel que du texte, des images, de la musique ou des designs complexes. Elle réalise cela en apprenant les motifs dans ses données d’entraînement, générant ainsi de nouvelles données. Quelle que soit l’évolution de l’IA, il est crucial que les humains aient toujours un contrôle total de la prise de décision et que les risques potentiels posés par l’IA soient atténués.
Cas d’utilisation de l’IA générative dans l’assurance
L’IA générative est également appliquée dans le domaine de l’assurance, notamment dans le cadre de l’assistance à la souscription. Par exemple, Swiss Re pilote actuellement Swiss Re Life Guide Scout, un assistant alimenté par l’IA générative, qui soutient les souscripteurs dans l’accélération de l’évaluation des risques et débloque des insights pour une prise de décision humaine améliorée.
L’avenir de l’IA dans l’assurance
L’IA avancée a le potentiel d’augmenter l’efficacité commerciale, d’améliorer l’interaction avec les clients et d’innover dans les produits et solutions. Cependant, le véritable avantage de l’IA réside dans la combinaison intelligente à la fois de modèles d’IA et de processus humains. Il est également essentiel pour les entreprises d’expliquer clairement à leurs parties prenantes comment elles utilisent l’IA pour établir la confiance dans le monde numérique.
L’IA a parcouru un long chemin dans l’industrie de l’assurance, passant des systèmes basés sur des règles à des modèles d’apprentissage machine avancés. Alors que l’IA continue de se développer, il est essentiel de comprendre son évolution et son impact sur le secteur de l’assurance, tout en veillant à ce que les humains restent au cœur du processus de prise de décision.
