L’accélération de la transition numérique a été très visible dans le monde de l’assurance aussi bien sur l’organisation interne du télétravail, de la dématérialisation des processus administratifs que dans la relation client : signature électronique, dématérialisation de la relation, développement de canaux digitaux de souscription, communication.
L’intelligence artificielle (IA) est unanimement jugée comme très prometteuse par tous les acteurs internes et externes au monde de l’assurance. Elle devrait à terme permettre de faire baisser les coûts de gestion et d’optimiser la performance opérationnelle et d’avoir un impact positif sur la tarification grâce à la collecte, la gestion, la valorisation et la sécurisation d’une masse de données de plus en plus importante.
Les nouveaux types de risques, couverts par des offres de mieux en mieux adaptées aux besoins des clients, impliquent également une politique de gestion des risques devant continuellement s’adapter à ces nouvelles expositions.
L’augmentation des cas de fraude et la recrudescence des cyberattaques sont les nouvelles menaces et les contreparties négatives de cette révolution digitale.
Enseignement 1 – L’acculturation des collaborateurs aux nouvelles technologies
C’est un chantier important de cette transition numérique : l’innovation et les budgets qui y sont liés ne doivent pas être perçus comme un centre de coûts mais comme un réel investissement sur l’avenir.
Enseignement 2 – Les nouveaux concurrents
Les nouvelles technologies élargissent aussi bien les attentes des clients que la relation avec ceux-ci et les perspectives en matière d’analyse de données. Elles ouvrent également de nouvelles possibilités à des sociétés issues du monde numérique.
Les start-ups de type « assurtech » sont perçues, grâce à leur utilisation efficiente des nouvelles technologies, comme les plus à même de bousculer à court terme le secteur de l’assurance notamment en mettant l’expérience-client au cœur de leur modèle d’organisation omnicanal.
S’appuyant également sur les dernières technologies et sur un accès accru aux données d’une très large clientèle avec qui ils ont de très fréquentes interactions, il faut également s’attendre à moyen-long terme à ce que des acteurs de type « GAFAM » puissent avoir une place de plus en plus importante sur le secteur.
Ainsi, l’arrivée des géants de la technologie et l’accaparation des activités d’assurances les plus rentables par de plus petits acteurs ultras spécialisés forcent le pas de la transition numérique des acteurs traditionnels.
Enseignement 3 – Le Big Data & IA
Dans ce contexte, les assureurs ont bien compris que les objets connectés permettaient de prévenir et de réduire les risques en faisant la promotion de comportements responsables. Fort de ce constat, une attente importante subsiste en matière de réglementation afin que la protection des données personnelles permette un usage optimal des données captées.
En complément, les technologies d’IA permettent d’accroître la productivité en automatisant par exemple la reconnaissance de documents et le traitement des données non structurées. Elles augmentent aussi le ciblage lors de l’acquisition de nouveaux clients et la pertinence des décisions prises en interne par les collaborateurs. La réduction de coûts et les bénéfices qui en découlent vont devenir des avantages de plus en plus compétitifs, ils ne feront qu’accroître l’écart de la fracture numérique entre les précurseurs et les retardataires.
Enseignement 4 – Les Opportunités d’exploitation des nouveaux potentiels technologiques
L’utilisation accrue de l’IA permet de mieux collecter, valoriser et sécuriser la donnée. Elle permet également de renforcer l’efficacité commerciale et le ciblage des besoins des clients ainsi que d’enrichir l’offre et de construire des parcours de vente plus sécurisés.
La digitalisation omnicanalisée de la relation et du service-client, le développement du self-care grâce à l’exploitation des données, permettent d’optimiser la gestion de la relation client et une personnalisation beaucoup plus fine de la tarification.
À plus long terme, l’intégration progressive des méthodes de Machine Learning et l’utilisation des données en temps réel aboutiront à la mise en place de modèles de tarification opérant en temps réel et de nouvelles méthodes d’analyse, telles que la modélisation dynamique des comportements, vont voir le jour afin d’affiner la modélisation par l’augmentation du nombre de paramètres et l’exploitation de données externes, massives et non structurées.
La révolution est en marche, sa mise en œuvre n’est pas simple pour la plupart des acteurs historiques mais ils s’y préparent.
Tribune rédigée par Fadwa Rahmani, Directrice Actuariat Asigma – Groupe Rainbow Partners
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