La technologie ne manque pas dans le secteur de l’assurance (aussi appelée insurtech). Du traitement des réclamations post-tempête à la souscription quotidienne des polices, la technologie basée sur les données aide les assureurs de biens et de responsabilité civile (P&C) à travailler plus intelligemment — et non plus difficilement.
Dans le monde effréné de l’insurtech, il peut être difficile de suivre les dernières avancées. Selon des recherches récentes de Novarica, plus d’un quart des assureurs planifient des programmes pilotes dans des solutions telles que la technologie des mégadonnées et l’analytique prédictive. Peu importe les solutions choisies, Novarica note que les premiers utilisateurs de la technologie constatent déjà un retour sur investissement positif et un succès dans leurs efforts.
Les cinq solutions insurtech ci-dessous sont en demande depuis un certain temps. Cette année, cependant, ils pourraient devenir plus une nécessité que des « agréables à avoir » pour les assureurs de toutes tailles.
Intelligence artificielle
L’apprentissage automatique facilite la reconnaissance de motifs entre les quartiers. (Droits d’image EagleView)
L’intelligence artificielle (IA) n’est pas vraiment en train d’émerger—elle existe depuis plusieurs années. L’IA agrège et analyse les données plus rapidement que n’importe quel humain.
Les assureurs utilisent l’IA pour travailler plus intelligemment, pas plus durement. Cela inclut des efforts qui peuvent améliorer le CSAT. Des chatbots et des technologies prédictives sont utilisés pour aider les assureurs à vendre la bonne couverture à leurs clients.
Non seulement les clients voient la différence, mais aussi les professionnels de l’industrie.
Technologie des réclamations Ce lien entre données, automatisation et apprentissage automatique aide à créer de nouvelles opportunités de carrière et à optimiser les flux de travail des ajusteurs.
Les données issues de l’apprentissage automatique, un sous-ensemble de l’IA, apportent instantanément aux fournisseurs les réponses dont ils ont besoin. Par exemple, avec des algorithmes d’apprentissage automatique qui reconnaissent et catégorisent les caractéristiques de propriétés,
Experts en sinistres Peuvent voir des changements à une propriété après un événement météorologique et les souscripteurs peuvent rapidement identifier les caractéristiques de la propriété au moment de la soumission et de la contrainte.
En bref, l’IA a déjà un impact énorme dans l’industrie. Il serait plus difficile pour un assureur d’éviter l’IA à ce stade que de l’implémenter. De plus, cette insurtech se répercute vers d’autres innovations de données plus spécifiques, comme celles qui suivront.
Pré-remplissage complet des données d’assurance
Plus on est
Souscripteurs Renseignez-vous sur une propriété dès le départ, plus ils peuvent évaluer le risque avec précision. Ne pas avoir les bonnes informations peut entraîner une maison ou une entreprise sous-assurée en cas de catastrophe.
Plus leurs données sont précises au départ, mieux les assureurs peuvent fixer le prix des polices pour les propriétaires de maison et d’entreprise. Tout cela se résume à
avoir les bonnes données à portée de main.
L’une des façons dont ils y parviennent est l’analytique prédictive. Ces modèles prédictifs modernes génèrent un score qui peut indiquer à un assureur le risque, la gravité de la réclamation ou la rentabilité du client d’une propriété. Novarica rapporte que près de 80% des assureurs ont déployé ou mettront en place des programmes liés à l’analytique prédictive en 2019. Parmi ceux-ci, près de la moitié utilisent cette insurtech pour la souscription.
Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent détecter plus d’informations que jamais sur une propriété. Combinée à des images ultra-haute résolution, l’intelligence artificielle peut extraire les caractéristiques des bâtiments et détecter la présence de piscines, de panneaux solaires ou d’arbres en surplomb sur une propriété.
Modélisation prédictive des catastrophes
L’utilisation de l’apprentissage automatique basée sur les données des tempêtes précédentes peut aider les assureurs à prédire l’impact des événements futurs. (Droits d’image EagleView)
Plus tôt un assureur saura comment un événement affectera une région, plus rapidement il pourra commencer à traiter les réclamations et à calculer les pertes. Aujourd’hui, l’insurtech aide les assureurs à comprendre l’impact avant qu’un événement ne se produise.
Le
Incendies de forêt de 2017 et 2018 en Californie ont été parmi les plus sévères jamais enregistrées. Des millions de personnes ont été touchées, et beaucoup ont dû évacuer les zones et quitter leur domicile.
Il n’y a aucune garantie que la technologie puisse prévenir ces événements, mais elle peut aider les organisations à prédire et à réagir à l’impact d’un feu de forêt ou d’une tempête. L’apprentissage automatique et l’IA créent des modèles plus précis pour les assureurs. Ainsi, ils peuvent commencer à traiter les réclamations avant que les propriétaires ne retournent dans leurs propriétés.
Réponse aux tempêtes plus sophistiquée
Les feux de forêt ne sont pas les seuls événements à avoir causé des pertes écrasantes pour les propriétaires. Les ouragans de 2017 — Harvey, Irma et Maria — représentent trois des cinq ouragans les plus coûteux à avoir jamais frappé les États-Unis. Collectivement, ils représentent
265 milliards de dollars en coûts totaux.
Lorsqu’un événement météorologique cause des dommages étendus dans une région, les assureurs ont besoin d’une solution qui leur fournit le plus de données possible dans le moins de temps possible. Cela inclut non seulement les experts en sinistres sur le terrain, mais aussi les solutions qui
Apportez le terrain au bureau de l’expert.
Les images provenant de satellites, d’aéronefs à voilure fixe, de systèmes aériens sans pilote et d’appareils mobiles peuvent aider les experts à comprendre ce qui se trouve au sol. Dans certains cas, cela peut éliminer les inspections de site inutiles.
Ce type d’insurtech protège aussi contre les réclamations frauduleuses, après une tempête ou autrement. L’imagerie et l’intelligence artificielle fournissent aux professionnels de l’assurance des données physiquement vérifiables et des algorithmes d’apprentissage automatique capables de mieux détecter les schémas indiquant la fraude.
Meilleure planification des ressources
Plus la maison est grande, plus la réclamation peut être complexe.
Parfois, des experts en sinistres sont requis sur place pour une réclamation. Dans ces cas-là, les assureurs veulent s’assurer de disposer des ressources adéquates pour l’inspection.
L’insurtech peut fournir aux transporteurs des
Informations sur une propriété avant qu’un expert ne mette les pieds dessus. Une vue avant-après d’une propriété peut révéler l’ampleur des dommages après une tempête. Des informations supplémentaires, comme un toit en pente abrupte ou un décompte sur plusieurs étages, peuvent aider les experts à déterminer s’ils auront besoin d’une assistance à l’échelle ou d’une inspection par drone.
Ce que signifie l’avancement de l’insurtech pour les transporteurs
Avant de pouvoir soumissionner et lier une police ou traiter une réclamation, les assureurs doivent en savoir le plus possible. Connaître l’impact d’une tempête ou d’un événement catastrophique assure un traitement des réclamations plus rapide et une plus grande efficacité lorsque les experts sont sur place.
Tout cela se résume au big data. Dans le monde de l’assurance, il n’existe pas de « trop d’informations ». Plus les assureurs disposent de données complètes, plus ils peuvent travailler efficacement et, par conséquent, plus la satisfaction de leur client sera grande.