Les acteurs de l’assurance doivent faire face à des risques émergents, à un marché en mutation et à des clients toujours plus exigeants. Pourtant, alors même que leurs investissements dans les données, l’analytique et l’IA continuent de progresser, de nombreux assureurs se heurtent à un défi bien connu : transformer les données en actions, rapidement et de manière cohérente, à l’échelle de l’entreprise.
Systèmes existants, équipes cloisonnées et initiatives d’IA qui peinent à dépasser le stade de l’expérimentation : autant d’obstacles qui limitent l’agilité indispensable aux assureurs pour rester compétitifs.
Dans une récente interview vidéo, Kathy Klingler, directrice mondiale du marketing et de la communication chez Earnix, explique pourquoi lever ces freins nécessite une approche plus connectée de la prise de décision, et comment Earnix AIOS aide les assureurs à traduire leurs données en valeur métier mesurable.
Assurance : pourquoi l’agilité est toujours un défi ?
Pour de nombreux assureurs, le problème ne se résume pas à des technologies obsolètes. Les méthodes de travail héritées peuvent être tout aussi contraignantes : les équipes chargées de la tarification, de la souscription et de la relation client travaillent souvent chacune de leur côté, sans avoir accès aux mêmes informations ni aux mêmes analyses.
Parallèlement, l’adoption de l’IA ajoute un niveau de complexité supplémentaire. Si les assureurs l’expérimentent dans tous leurs services, de nombreuses initiatives restent cantonnées à une seule fonction ou au stade de projet pilote, ce qui en limite la portée à l’échelle de l’entreprise.
Comme l’explique Kathy Klingler, ces défis, lorsqu’ils s’accumulent, empêchent les assureurs d’avancer au rythme qu’exige leur activité.
Pour y faire face, il faut relier les décisions qui influencent la performance à chaque étape du cycle assurantiel, tout en préservant la confiance et le contrôle indispensables dans un secteur réglementé.
Relier les décisions pour créer de la valeur métier
Fort de 25 ans d’expertise dans la prise de décision intelligente, Earnix AIOS en étend les capacités à la tarification, à la sélection des risques, à la souscription et à la relation client.
Plutôt que d’obliger les assureurs à remplacer leurs systèmes centraux existants, AIOS est conçu pour s’intégrer à leur environnement technologique, en reliant les données, les modèles, les applications et les enseignements tirés de chaque fonction métier.
Relier tarification, souscription et relation client
Kathy Klingler illustre ce potentiel avec l’exemple d’un client d’Earnix ayant relié tarification, souscription et distribution.
Prenons le cas d’un assuré qui contacte son assureur pour comprendre une hausse de prime ou une décision de souscription. Jusqu’ici, les conseillers devaient souvent consulter plusieurs systèmes avant de pouvoir lui apporter une explication.
En reliant les enseignements qui sous-tendent les décisions de tarification et de souscription aux échanges avec les assurés, les assureurs peuvent rendre les données et explications utiles bien plus accessibles. Ils gagnent ainsi en transparence, renforcent la relation client et peuvent identifier des produits ou services adaptés au besoin de chacun.
Au sens large, il s’agit de faire en sorte que les enseignements produits au sein de l’ensemble des services puissent éclairer chaque décision, où qu’elle soit prise.
Instaurer la confiance dans les décisions pilotées par l’IA
À mesure que les assureurs passent de l’expérimentation à un déploiement plus large de l’IA, la gouvernance et l’explicabilité deviennent incontournables.
Kathy Klingler souligne que l’IA doit composer avec les réalités de l’assurance, un secteur où chaque décision doit pouvoir être comprise, expliquée et auditée.
Gouvernance, explicabilité et supervision humaine
Il s’agit notamment de veiller à ce que les recommandations de l’IA tiennent compte du contexte métier, à ce que les décisions respectent les règles et les contrôles en vigueur, et à ce que l’expertise humaine reste au cœur du processus.
Earnix AIOS réunit ces garanties dans un cadre de gouvernance qui permet aux assureurs d’appliquer l’IA à l’ensemble de leurs processus tout en conservant visibilité, traçabilité et supervision.
Pour les assureurs qui souhaitent déployer l’IA en conditions réelles, ce socle est indispensable pour instaurer la confiance et favoriser une adoption à grande échelle.
De l’expérimentation de l’IA aux résultats concrets
La prochaine étape de la modernisation de l’assurance est l’occasion de repenser la manière dont les décisions sont connectées au sein de l’entreprise.
Pour Kathy Klingler, tirer pleinement parti de l’IA demande bien plus que le déploiement d’outils isolés. Il faut une connaissance approfondie de l’assurance, une compréhension claire des besoins métier et la capacité d’orchestrer données et enseignements entre les systèmes et processus existants.
Pour les assureurs, le potentiel est considérable : davantage d’agilité, des décisions plus cohérentes et de meilleures performances, le tout en maintenant la gouvernance et le jugement humain qu’exige le secteur.
Visionnez l’entretien et contactez notre équipe pour découvrir comment Earnix AIOS aide les assureurs à décloisonner leurs activités, à connecter les données et enseignements, et à transformer leurs analyses en actions.
