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2 020 a été marquée par une réorientation drastique des ressources du secteur de l’assurance en réponse à la pandémie de COVID-19.
En 2021, les assureurs se concentrèrent sur la reprise après la pandémie et répondirent aux attentes des clients en matière de numérisation et de personnalisation.
L’année 2 022 amènera l’industrie encore plus loin en mettant l’accent de l’innovation sur l’hyper personnalisation et les écosystèmes basés sur les données. Bien que l’adaptation aux dernières technologies d’assurance ait été une expérience difficile pour de nombreux assureurs, ceux qui l’ont fait vendent plus d’avantages plus rapidement et plus intelligemment que jamais.
De la souscription et des réclamations au parcours client et aux méthodes de distribution, voici les 18 principales tendances en matière de technologie d’assurance qui seront bénéfiques pour les assureurs, et dont profiteront bientôt au quotidien les assurés, que ce soient les entreprises ou les personnes physiques. Vous trouverez dans notre Blog consacré à la technologie dans l’assurance des exemples concrets au service des assurés.
Il était autrefois courant pour les assurés de subir des évaluations en personne dans le cadre de la souscription traditionnelle. Cependant, cela s’est avéré un défi pendant la pandémie, et de nombreux assureurs ont dû adopter de nouvelles méthodes de souscription.
L’objectif de la souscription automatisée est de rationaliser la collecte d’informations et de réduire autant que possible les points de contact humains. La souscription automatisée utilise des outils et des techniques comme l’automatisation des processus robotiques et l’intelligence artificielle pour importer et corriger les données, évaluer les risques et déterminer le montant de couverture qu’un client devrait obtenir et le montant des primes qu’il devrait payer.
Il est important que les programmes de souscription automatisés intègrent les règles commerciales d’un assureur, interrompant le processus lorsqu’une intervention humaine est nécessaire. À cette fin, la technologie de souscription automatisée devrait permettre une configuration granulaire des rôles et des autorisations.
Les avantages d’économiser du temps et de l’argent ont conduit de nombreux assureurs à mettre en œuvre une souscription automatisée dans leur chaîne de valeur.
Il était autrefois courant pour les assurés de subir des évaluations en personne dans le cadre de la souscription traditionnelle. Cependant, cela s’est avéré un défi pendant la pandémie, et de nombreux assureurs ont dû adopter de nouvelles méthodes de souscription.
L’utilisation accrue de l’IA et des réclamations numérisées a permis aux transporteurs de rationaliser les pratiques de gestion des réclamations disjointes, ce qui a entraîné un traitement plus rapide et une réduction des temps d’attente des réclamations. Plus de la moitié des activités de gestion des sinistres ont déjà été remplacées par l’automatisation.
Les compagnies d’assurance considèrent également la confiance des clients comme un obstacle majeur à la croissance des entreprises aujourd’hui. Un rapport de PwC a révélé que 70 % des PDG de l’assurance pensent qu’il est plus difficile de maintenir la confiance des clients dans un monde numérique, et 74 % considèrent le manque de confiance dans le secteur de l’assurance comme une menace pour la croissance de l’entreprise.
À mesure que les assureurs utilisent davantage la technologie et recueillent davantage de données auprès des consommateurs, les transporteurs doivent fournir davantage de points de contact aux clients pour garantir la confiance tout au long de leur chaîne de valeur.
Une étude de Deloitte révèle que 57 % des clients de l’assurance dans le monde préfèrent avoir des nouvelles de leurs fournisseurs au moins deux fois par an. Pourtant, seuls 47 % reçoivent un contact de leur opérateur deux fois par an.
Les assureurs peuvent réduire considérablement les coûts et les délais d’exécution en adoptant des assistants numériques de haute qualité. Selon une étude de Juniper, l’utilisation de chatbots conversationnels basés sur l’IA pour l’assurance entraînera des économies d’environ 1,3 milliard de dollars d’ici 2023 sur les assurances vie, biens et santé.
Un rapport de Mantra Labs révèle que 64 % des assureurs prévoient de laisser les chatbots gérer des rôles plus avancés en contact avec les clients au cours des cinq prochaines années, tandis qu’une étude de Novarica indique que 18 % des assureurs biens et vie ont déjà utilisé des chatbots dans leurs opérations au cours des cinq dernières années. années.
Alors que les chatbots offrent de grandes opportunités, de nombreux consommateurs sont sceptiques quant à l’idée de faire affaire avec des assistants vocaux. Une étude du Capgemini Research Institute révèle que 45 % des consommateurs ne pensent pas qu’un assistant vocal puisse comprendre les réactions humaines, et 46 % ne font pas confiance aux assistants vocaux pour la sécurité de leurs informations personnelles.
La fraude est une préoccupation importante pour les assureurs, car les progrès technologiques permettent à de nouveaux comportements frauduleux d’évoluer.
L’apprentissage automatique pour la détection des fraudes est devenu un moyen précieux pour les assureurs de détecter et de prévenir les réclamations frauduleuses. Cela a conduit la gestion des sinistres et la prévention de la fraude à devenir les domaines les plus importants où l’apprentissage automatique peut être utile aux assureurs.
L’apprentissage automatique prévient la fraude en utilisant de grands ensembles de données pour produire des prédictions basées sur des résultats connus. Bien que l’apprentissage automatique ait aidé les assureurs à prévenir la fraude, il peut y avoir des obstacles à l’utilisation de cette technologie dans l’assurance.
La fraude est une préoccupation importante pour les assureurs, car les progrès technologiques permettent à de nouveaux comportements frauduleux d’évoluer.
L’apprentissage automatique pour la détection des fraudes est devenu un moyen précieux pour les assureurs de détecter et de prévenir les réclamations frauduleuses. Cela a conduit la gestion des sinistres et la prévention de la fraude à devenir les domaines les plus importants où l’apprentissage automatique peut être utile aux assureurs.
L’apprentissage automatique prévient la fraude en utilisant de grands ensembles de données pour produire des prédictions basées sur des résultats connus. Bien que l’apprentissage automatique ait aidé les assureurs à prévenir la fraude, il peut y avoir des obstacles à l’utilisation de cette technologie dans l’assurance.
Le cloud permet aux assureurs d’extraire des ensembles de données à travers systèmes, tels que les scores de santé, les données télématiques et les données des utilisateurs. Les assureurs peuvent utiliser ces ensembles de données pour améliorer plusieurs aspects de leur organisation technologique d’assurance, tels que la prévision des risques, la réduction des faudres, la satisfaction client ou encore de générer des prospects plus qualifiés
Le cloud permet aux assureurs d’extraire des ensembles de données à travers systèmes, tels que les scores de santé, les données télématiques et les données des utilisateurs. Les assureurs peuvent utiliser ces ensembles de données pour améliorer plusieurs aspects de leur organisation technologique d’assurance, tels que la prévision des risques, la réduction des faudres, la satisfaction client ou encore de générer des prospects plus qualifiés
Alors que le marché de l’assurance basée sur l’utilisation devrait atteindre plus de 190 milliards de dollars d’ici 2026, la télématique permet aux opérateurs de capturer les données des utilisateurs et de créer des produits d’assurance personnalisés basés sur l’utilisation.
Aujourd’hui, les consommateurs sont plus enclins à partager des données personnelles pour des produits d’assurance personnalisés et des réductions.
Une étude d’Accenture a révélé que 7 consommateurs sur 10 partageraient des données essentielles sur leur santé, leur exercice et leurs habitudes de conduite en échange de prix plus bas de la part de leurs assureurs, soit une augmentation de 19 % par rapport à il y a deux ans. L’étude a également révélé que 66 % des consommateurs partageraient également des données importantes pour des services personnalisés afin de prévenir les blessures et les pertes, soit une augmentation de 54 % par rapport à il y a deux ans.
Les contrats intelligents et la blockchain sont de plus en plus courants dans la chaîne de valeur de l’industrie de l’assurance.
Le récent rapport d’étude de marché sur les contrats intelligents de Market Research Future indique que le marché mondial des contrats intelligents atteindra environ 300 millions de dollars d’ici 2023. Il s’agit d’un CAGP de 32 % de 2017 à 2023.
La blockchain et les contrats intelligents permettent aux assureurs d’automatiser l’exécution d’un contrat de produits d’assurance sans aucune intervention de médiateurs.
Traditionnellement, le traitement des demandes incontestées peut prendre des mois.
Les contrats intelligents éliminent les interférences humaines, réduisent le risque de manipulation et permettent plus de transparence.
Cela accélère considérablement le traitement des réclamations.
Cela réduit les coûts administratifs pour l’assureur. Pour cette raison, les entreprises peuvent réduire les primes et augmenter leur part de marché.Les deux parties ne peuvent pas perdre les informations de l’accord. Les contrats intelligents sont traçables et irréversibles.
De nombreux assureurs ont déjà vu leurs programmes de souscription s’améliorer en activant les contrats intelligents et la blockchain. La souscription s’améliore car les assureurs peuvent examiner des informations précises sur les polices d’assurance et les réclamations passées et proposer des prix et des sélections plus précis pour leurs produits d’assurance à l’aide de cette nouvelle technologie d’assurance.
Alors que blockchain et les contrats intelligents offrent de grandes opportunités aux assureurs, beaucoup ont du mal à s’adapter. En fait, 53 % d’entre eux ont du mal à comprendre la blockchain et ses cas d’utilisation, 43 % accordent la priorité à d’autres technologies d’assurance et 38 % sont préoccupés par la sécurité de ses données.
Le lancement du Metavers a amené de nombreuses entreprises et compagnies d’assurance traditionnelles, dont AXA, et des Assurtech à envisager d’utiliser la réalité étendue à leur avantage.
Les technologies d’assurance XR modifient la façon dont les entreprises interagissent avec la société, et de nombreux assureurs les utilisent à leur avantage.
L’Institut Franklin définit la réalité étendue comme l’utilisation de la réalité augmentée (AR), de la réalité virtuelle (VR) et de la réalité mixte (MR), pour offrir et clarifier davantage d’informations supplémentaires sur notre environnement en améliorant nos sens ou pour permettre des expériences non naturelles grâce à l’intelligence artificielle.
Une étude d’Accenture indique que 85 % des responsables de l’assurance estiment qu’il est essentiel de tirer parti de la technologie d’assurance XR pour combler l’écart de distance physique lors de l’interaction avec les employés et les clients.
Le « ConVRse » a été lancé en 2017. Depuis lors, le marché des technologies XR a considérablement augmenté. Un rapport de McKinsey révèle que la réalité augmentée et la réalité virtuelle devraient devenir un marché de 95 milliards de dollars d’ici 2025, soit une augmentation de 85 milliards de dollars par rapport à 2017.
La pandémie a changé la façon dont les agents d’assurance communiquent avec les clients et la façon dont les clients peuvent s’inscrire aux produits d’assurance.
Une étude de McKinsey indique que 90% des conversations de vente des agents d’assurance-vie et près de 70% de leurs conversations avec les clients ont été menées en personne en janvier 2020. En mai 2020, ce nombre est tombé en dessous de 5%.
Alors que la pandémie battait son plein, les assureurs devaient accroître leurs capacités numériques pour communiquer à distance avec leurs clients. Les portails en libre-service permettent aux assureurs d’améliorer leur expérience client et de booster leurs ventes.
La demande des consommateurs pour le libre-service est également en hausse. Un rapport d’Accenture révèle une demande croissante de primes d’assurance numériques et leur distribution en ligne devrait déplacer 280 milliards de dollars américains de revenus d’assurance actuels d’ici 2025.
La distribution numérique permet aux clients d’acheter des produits d’assurance en ligne, d’accélérer le processus d’achat et d’améliorer l’expérience client. Par exemple, le portail virtuel en libre-service de State Farm permet aux clients d’acheter des polices d’assurance en ligne sans passer d’examen médical. Le résultat a permis à State Farm de se classer au deuxième rang pour la satisfaction de la clientèle parmi tous les assureurs-vie.
Les systèmes hérités perdent de leur valeur alors que le marché récompense les opérateurs dynamiques qui exploitent les API, les microservices et les services Web pour créer des écosystèmes qui offrent la bonne expérience sur la bonne plateforme aux bonnes personnes. Une étude de McKinsey indique que les écosystèmes représenteront 30 % des revenus mondiaux de l’assurance d’ici 2025.
De plus, une étude d’Accenture a révélé que 84 % des dirigeants d’assurances affirment que les écosystèmes sont essentiels à leur stratégie. Ces chiffres indiquent que les écosystèmes continueront d’être la prochaine grande frontière de perturbation du secteur de l’assurance.
L’adoption généralisée des appareils mobiles intelligents et l’essor des appareils IoT toujours actifs ont créé une quantité substantielle de nouvelles données électroniques. Avec plus de données produites plus que jamais, les assureurs se voient offrir une opportunité unique de développer des écosystèmes axés sur les données.
Par exemple, les assureurs automobiles peuvent utiliser quatre téraoctets de données produites à partir de voitures connectées pour offrir des expériences personnalisées à leurs clients. Les assureurs de personnes utilisent des données portables qui peuvent suivre la fréquence cardiaque d’un client, ses habitudes de sommeil, le nombre de pas qu’un client marche par jour, etc.
Les assureurs sont aujourd’hui confrontés à un choix : innover rapidement ou perdre des parts de marché au profit de concurrents et d’insurtechs émergentes. En effet, seuls 15 % des clients sont satisfaits de l’expérience numérique de leur assureur et 41 % des clients déclarent qu’ils sont susceptibles de changer de fournisseur en raison d’un manque de capacités numériques.
Traditionnellement, la transformation numérique reposait sur des talents informatiques coûteux pour mettre en œuvre et gérer divers canaux numériques. Cependant, avec la croissance des plates-formes low-code et no-code, les assureurs peuvent déployer des applications numériques plus rapidement avec peu ou pas de programmation informatique.
Les logiciels low-code/no-code peuvent réduire le temps de déploiement des applications pour la technologie d’assurance de plusieurs mois à quelques heures.
En 2022, cela sera plus pertinent que jamais. Les plates-formes low-code et no-code peuvent cependant faire courir le risque d’encourager les environnements « shadow IT », c’est-à-dire les projets informatiques gérés en dehors du service informatique. Cela pourrait entraîner des problèmes de sécurité et de flux de travail, des incohérences dans la logique métier et d’autres problèmes imprévus. Les solutions low-code/no-code doivent être mises en œuvre en suivant le cycle de vie du développement logiciel et les meilleures pratiques architecturales en collaboration avec l’informatique.
Gartner estime que les plates-formes low-code représenteront 65 % de l’activité de développement d’applications d’ici 2024.
L’analyse comparative a toujours été essentielle à la cotation des polices d’assurance, mais sa qualité dépend uniquement des données disponibles. En 2022, les assureurs et les partenaires de distribution pourront faire beaucoup plus avec leurs données grâce à l’analyse prédictive.
L’analyse prédictive fonctionne en prenant des données historiques et en les introduisant dans des modèles qui sont formés au fil du temps (apprentissage automatique), générant des prédictions sur les tendances et les modèles de comportement. Cela permet aux compagnies d’assurance de prendre des décisions éclairées concernant les devis, l’optimisation de la charge de travail, les recommandations de produits, etc.
Selon des données récentes de Willis Towers Watson, 60 % des assureurs ont signalé une augmentation des ventes grâce à l’analyse prédictive et 67 % ont signalé une réduction des dépenses.
Ceci est particulièrement important dans les ventes et la souscription d’avantages sociaux. Lors de la cotation, les assureurs peuvent tirer parti des algorithmes d’apprentissage automatique pour traiter des données historiques ou synthétiques afin d’identifier les conceptions de plans vendus les plus réussies pour des tailles de groupe et des industries particulières, accélérant ainsi la vente d’un nouveau plan. L’utilisation de l’intelligence artificielle pour générer un devis alternatif recommandé fournit une référence précieuse basée sur des données fiables et réduit les conjectures.
Dans la souscription d’assurance traditionnelle, il était courant que les clients effectuent des évaluations en personne. Cependant, depuis la pandémie de COVID-19, cela n’était plus possible et de nombreux assureurs ont dû adopter une souscription accélérée, soutenue par des outils numériques en libre-service et une technologie d’assurance.
Dans ses termes les plus simples, la souscription accélérée signifie que certains demandeurs à faible risque peuvent accélérer le processus de souscription sans passer les tests traditionnels. De plus, étant donné que ces demandeurs sont moins à risque, ils n’ont généralement pas de problèmes de santé graves qui obligeraient un assureur à demander des exigences supplémentaires.
Un rapport d’Accenture indique que 82 % des dirigeants d’assurance conviennent que les écosystèmes ouverts leur permettent de se développer d’une manière qui ne serait pas possible autrement, et 58 % recherchent activement des écosystèmes et de nouveaux modèles commerciaux.
Les API ouvertes (interfaces de programmation d’applications) sont des interfaces de programmation d’applications accessibles au public qui permettent à d’autres développeurs d’accéder à une application logicielle ou à un service Web. Ils gèrent également la manière dont les applications peuvent communiquer et interagir entre elles.
Contrairement à une API ouverte, une API privée est une interface de programmation d’application hébergée par ses propres développeurs internes. Ils sont principalement utilisés pour les données back-end et les fonctions d’application.
Contrairement à une API ouverte, une API privée est une interface de programmation d’application hébergée par ses propres développeurs internes. Ils sont principalement utilisés pour les données back-end et les fonctions d’application.
Les API ouvertes permettent aux compagnies d’assurance de présenter leurs services au monde extérieur afin que des partenaires externes puissent les utiliser et apporter une valeur ajoutée à leurs clients.
Les entreprises interconnectées via des API peuvent créer un écosystème de technologie d’assurance pour offrir une expérience client de premier ordre en entrelaçant les services numériques fournis par plusieurs entreprises.
L’assurance intégrée deviendra une nouvelle forme importante de distribution numérique en 2022, car le marché de l’assurance intégrée devrait atteindre 3 000 milliards de dollars d’ici 2023. Même les grandes sociétés non assurantielles, comme Amazon, commencent à proposer une assurance intégrée.
Pour les banques, les constructeurs automobiles et les autres distributeurs, la mise en place d’une assurance intégrée dans le cadre d’une vente peut contribuer à augmenter les revenus et à améliorer la valeur globale de leurs produits ou services. C’est un gagnant-gagnant pour les assureurs et les distributeurs, car les assureurs peuvent économiser de l’argent sur les coûts de distribution en mettant en œuvre leurs produits directement dans la plateforme du distributeur.
La technologie d’assurance intégrée peut également aider à rendre l’assurance plus facile à comprendre car, en quelques clics, un client peut obtenir une couverture. Pas de processus compliqué – ils peuvent obtenir la bonne politique dont ils ont besoin dès le premier jour.
La vision industrielle offre une grande opportunité pour les assureurs d’automatiser les tâches visuelles et d’atténuer la fraude.
La vision artificielle fait référence à l’analyse basée sur l’IA (apprentissage automatique) d’images provenant de sources telles que les smartphones, les satellites ou les drones. En termes simples, la vision industrielle représente les yeux des applications et des machines. Il utilise des algorithmes logiciels pour évaluer des images visuelles basées sur des ensembles de données existants déjà évalués par des humains.
La vision artificielle peut aider les assureurs de dommages (IARD) à simplifier l’évaluation des biens pour le traitement des réclamations.
Dans le domaine des devis, de nombreuses demandes de propositions arrivent encore sous forme d’images et de documents PDF qui ne peuvent pas être interprétés comme du texte par un ordinateur typique. De plus, les informations client ne peuvent pas être copiées et collées de ce format dans l’outil de devis, ce qui nécessite une ressaisie manuelle des informations par un souscripteur ou un vendeur humain dont le temps est mieux dépensé ailleurs.
C’est là qu’intervient la technique de vision artificielle appelée reconnaissance optique de caractères (OCR). L’OCR est la conversion d’images en texte (par exemple, une photo d’un appel d’offres) dans un format lisible par machine. Cela permet aux assureurs et aux partenaires de distribution de générer un devis global avec les informations extraites de l’appel d’offres et de commencer immédiatement à travailler sur un devis.
La vision artificielle peut également être utilisée pour améliorer la rapidité et la précision de l’évaluation des dommages et de l’évaluation des réclamations. Par exemple, lorsqu’un client endommage son véhicule, il peut simplement envoyer une photo de la zone endommagée à son assureur automobile, et la vision artificielle de l’IA analysera les images pour déterminer les dommages et les montants des réclamations.
De plus, la vision artificielle améliore également la souscription. Pour ce faire, il utilise des données provenant d’images satellites pour trouver des attributs que les assureurs pourraient trouver utiles. Sur la base de ses conclusions, le risque peut être évalué, entraînant une réduction des coûts pour les assurés, une meilleure qualité des soins et une meilleure détection des fraudes.
Le renouvellement automatisé offre aux assureurs la possibilité d’aider les clients existants à renouveler leurs polices plus rapidement que jamais.
Une étude de Deloitte révèle que 69 % des leaders de l’assurance prévoient de dépenser davantage pour le traitement et l’acquisition de données en 2022, tandis que 65 % prévoient de dépenser davantage pour l’automatisation robotique des processus au cours de l’année à venir.
Les demandes de renouvellement automatisées peuvent limiter le besoin d’intervention du transporteur pour les cotations boursières, en mettant automatiquement les devis en file d’attentes pour l’examen manuel et la génération automatique de packages de renouvellement de police.
De plus, les demandes de renouvellement automatisées peuvent se connecter aux systèmes d’administration et de réclamation des polices en exploitant les données pour les recalculs à l’anniversaire du renouvellement d’une police. Cela permet aux assureurs de ne pas se soucier du suivi des renouvellements et de la préparation manuelle des devis et des lettres de renouvellement.
Cela s’est avéré particulièrement avantageux pour les assureurs de personnes, car ils peuvent réduire les délais de renouvellement et les points de contact de 75 % grâce au renouvellement automatisé.
Vous êtes maintenant au courant des principales tendances des technologies d’assurance qui se développeront dans les prochaines années. Le problème est que ces technologies évoluent constamment et qu’il peut être difficile de suivre le rythme. De plus, avec l’enthousiasme suscité par l’insurtech, il est plus difficile que jamais de séparer le battage médiatique de sa réelle valeur d’usage.
Bien sûr, les tendances et technologies émergentes n’ont autant de valeur que les systèmes de base qui les soutiennent. Les assureurs ont également besoin de systèmes modernes basés sur le cloud pour la souscription, la tarification et le traitement des nouvelles affaires et des renouvellements avant d’investir massivement dans diverses tendances insurtech.
Sans systèmes internes de pointe couvrant les principales fonctions, l’avantage concurrentiel fourni par l’IA, l’analyse prédictive, les chatbots, les drones, la blockchain et l’IoT sera moindre.
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la “smart intelligence“ fait référence à l’utilisation de l’intelligence artificielle et des technologies connexes pour améliorer la performance, l’efficacité et l’expérience utilisateur dans divers contextes.
