L'avenir de l'assurance-crédit : adopter l'IA comme avantage stratégique

ChatGPT et ses dérivés ont pris le monde d'assaut. La capacité d'accéder à la performance de pointe des grands modèles de langage (LLM) via une simple interface de chat s'est avérée être l'application phare de l'intelligence artificielle (IA).

Des milliards sont investis par les plus grandes entreprises du monde pour améliorer la performance de nos LLM actuels afin d'obtenir des résultats continuellement meilleurs. Cependant, il est bon de se rappeler que l'IA existe sous de nombreuses formes, dont certaines sont plus précieuses pour nos usages que d'autres.

Chez Atradius, nous avons utilisé diverses technologies d'IA pendant près d'une décennie pour améliorer l'automatisation et l'efficacité de nos opérations. Cependant, depuis l'introduction de ChatGPT, le nombre de cas d'utilisation identifiés a considérablement augmenté. Adopter pleinement l'IA dans notre industrie promet une innovation significative et une optimisation des processus, mais cela nécessite également des ajustements stratégiques. Cet article examine comment les assureurs-crédit peuvent se positionner pour maximiser le potentiel de l'IA et pourquoi c'est crucial. De plus, nous explorons les opportunités et les défis que l'IA apporte aux assureurs-crédit, en fournissant des perspectives sur la façon de les aborder pour obtenir de nouveaux avantages stratégiques.

Importance de l'IA dans l'assurance-crédit

La force de l'IA réside dans sa capacité à transformer de vastes quantités de données de haute qualité en résultats variables pour un objectif donné - que ce soit la classification (i.e. décision), la génération (p. ex., génération de texte) ou autre. Étant donné le rôle central que les données jouent dans de nombreux processus d'assurance-crédit, il est évident que l'IA pourrait potentiellement améliorer certains des processus centraux de notre chaîne de valeur.

Un exemple basique et central est l'évaluation du risque crédit, qui implique traditionnellement l'analyse méticuleuse de données financières, de données de crédit, de contexte et de nombreuses autres sources d'information variées. Ce processus est souvent complexe et chronophage, nécessitant le traitement de vastes quantités de données par des humains. L'IA promet de rationaliser ce processus considérablement, si les données sont disponibles et peuvent être utilisées pour entraîner les modèles d'IA. Cela permet aux assureurs d'évaluer le risque crédit sur la base de beaucoup plus de données pour chaque évaluation. Les modèles d'IA pourraient également être sensibles à des motifs et des tendances qui pourraient être manqués par des observateurs humains, améliorant ainsi la précision des évaluations du risque. En retour, cela peut conduire à de meilleures performances de souscription.

En plus de performances optimisées, les assureurs-crédit peuvent également utiliser non seulement des données structurées (p. ex., des données sous forme de tableaux avec des titres et des descriptions), mais aussi des données non structurées, telles que des nouvelles ou des articles. L'IA peut traiter ces données non structurées beaucoup plus efficacement qu'il y a quelques années. Non seulement l'IA générative (p. ex., ChatGPT), mais aussi la reconnaissance optique de caractères (OCR) et les technologies connexes peuvent aider les assureurs-crédit à traiter les vastes quantités d’informations, de rapports annuels et d'autres sources qui nécessiteraient normalement une lecture et une analyse manuelles.

Considérez que tout processus pour lequel une bonne quantité de données de haute qualité est disponible pourrait théoriquement être optimisé à un certain degré par l'IA. Contrairement à d'autres industries, où le stockage et l'utilisation des données sont encore un autre obstacle à l'adoption de l'IA, les assureurs-crédit, en particulier avec leur infrastructure de souscription des risques, sont presque prêts à utiliser cette nouvelle technologie pour optimiser leurs processus. Mais il reste encore du travail à faire.

Notre outil Atrium Analyser qui aide nos assurés dans leur recherche de clients solvables, en est un parfait exemple. Jetez-y un œil via le lien suivant. Peut-être souhaiterez-vous élargir votre gamme de clients ou serez-vous convaincu de souscrire une police d'assurance-crédit chez Atradius : Atradius Analyser.

Se préparer à l'IA : un impératif stratégique

Adopter l'IA implique plus que simplement investir dans de nouvelles technologies. Cela nécessite un changement de stratégie, d'opérations et de culture. Les assureurs-crédit doivent reconnaître que l'IA n'est pas simplement un outil mais un changement fondamental dans la manière dont les affaires sont menées. Les impératifs stratégiques se répartissent en trois catégories principales : stratégie de données, investissement dans la technologie et amélioration des compétences de la main-d'œuvre.

L'importance d'une stratégie de données pour entraîner des modèles d'IA efficaces

Au début de toute solution d'IA, il y a des données. Les algorithmes d'IA doivent être entraînés sur des ensembles de données étendus pour générer des perspectives, des prédictions et des décisions précises. Cependant, les données brutes à elles seules ne suffisent pas ; elles doivent être organisées, nettoyées et rendues accessibles d'une manière permettant de former efficacement les modèles d'IA. C'est là qu'une stratégie de données devient indispensable. Une stratégie de données bien définie garantira que les bons types de données sont collectés, stockés en toute sécurité et gérés de manière cohérente.

Par exemple, les modèles d'IA pourraient utiliser des données financières, des indicateurs économiques, des taux de défaut historiques et des profils de clients pour être entraînés. Assurer que ces données sont standardisées et correctement étiquetées permet à l'IA de tirer des perspectives pertinentes et de fournir des évaluations de risque crédit de haute précision. Les assureurs qui adoptent une approche ad hoc ou fragmentaire de la gestion des données auront du mal à obtenir des perspectives fiables de leurs investissements en IA. En pratique, une stratégie de données impliquera également souvent des investissements dans l'infrastructure technique sous-jacente, que ce soit dans l'informatique en cloud, les data lakes ou les plateformes d'analyse de données.

Investissement dans la technologie

Pour se préparer à l'implémentation de l'IA, il est crucial d'établir une infrastructure technologique robuste. La formation des modèles d'IA exige une puissance de calcul significative, qui peut être fournie par des clusters de calcul spécialisés ou des services de cloud computing. Les assureurs doivent tirer parti des avancées existantes des entreprises technologiques pour réduire les barrières d'entrée à l'adoption de l'IA. Au-delà de l'acquisition de nouveaux systèmes, les assureurs doivent créer un écosystème technologique intégré. Cet écosystème devrait permettre à l'IA d'accéder et d'analyser les données des plateformes et bases de données actuelles de manière transparente, lui permettant de générer des perspectives qui améliorent les processus de prise de décision. De plus, les assureurs doivent s'assurer que leurs politiques de gouvernance des données sont robustes. L'IA prospère grâce aux données, mais la qualité et l'accessibilité de ces données sont cruciales. Les assureurs devront investir dans le nettoyage, la structuration et la gestion de leurs données de manière à maximiser leur utilité pour les applications d'IA. Cela inclut également de traiter les questions de sécurité des données, de confidentialité et de conformité réglementaire, car ces éléments seront essentiels pour maintenir la confiance des clients et répondre aux exigences légales.

Amélioration des compétences de la main-d'œuvre

Bien que l'IA puisse automatiser de nombreuses tâches, elle ne remplace pas le besoin d'expertise humaine. Au contraire, l'introduction de l'IA élèvera le besoin d'une main-d'œuvre qualifiée non seulement en analyse de données et en gestion des systèmes d'IA, mais aussi en utilisation adéquate des systèmes alimentés par l'IA. Les assureurs-crédit doivent investir dans la montée en compétences de leurs employés pour travailler aux côtés de l'IA, tels que les souscripteurs interprétant les décisions de l'IA dans le bon contexte et conscients de ses limitations. Étant donné la nature de niche de notre industrie, cela impliquera souvent de former le personnel existant plutôt que de recruter de nouveaux talents avec des compétences spécialisées.

De plus, un changement culturel sera nécessaire au sein des organisations. Ce changement de mentalité est crucial, car l'IA peut souvent être associée à la perte d'emplois et à d'autres critiques qui ne sont pas toujours justifiées. Ce type de résistance au changement technologique peut freiner des initiatives d'IA autrement performantes. Les assureurs-crédit qui encouragent une culture d'innovation et d'apprentissage continu seront mieux placés pour tirer pleinement parti du potentiel de l'IA.

Opportunités de l'IA

L'IA présente une richesse d'opportunités pour les assureurs-crédit désireux de l'adopter. Un des avantages les plus immédiats est la possibilité d'améliorer les évaluations de risque grâce à l'analyse prédictive. L'IA peut analyser de vastes ensembles de données, y compris des indicateurs économiques, et potentiellement même le sentiment des médias sociaux pour prédire quelles entreprises sont les plus susceptibles de ne pas honorer leurs factures.

Une autre opportunité réside dans l'automatisation du traitement des réclamations. Traditionnellement, le traitement d'une réclamation peut être long et coûteux, nécessitant souvent une documentation significative et une vérification manuelle. L'IA peut automatiser une grande partie de ce processus, en vérifiant les données des réclamations par rapport à des sources tierces et même en détectant les réclamations frauduleuses grâce à des algorithmes de reconnaissance de motifs. Cela peut réduire les coûts pour les assureurs, accélérer les paiements pour les clients et améliorer l'efficacité opérationnelle globale.

L'IA offre également de nouvelles façons d'interagir avec les clients. Par exemple, les chatbots alimentés par l'IA peuvent fournir aux assurés des réponses instantanées à leurs questions et les aider dans le processus de réclamation. En automatisant les tâches de routine du service client, les assureurs peuvent libérer des employés pour se concentrer sur des interactions plus complexes et à forte valeur ajoutée.

Défis de l'IA

Bien que l'IA apporte des opportunités significatives, elle présente également des défis notables que les assureurs devront aborder. Un défi est de se conformer aux exigences réglementaires. Les systèmes d'IA manipulant des données personnelles ou financières doivent se conformer aux lois sur la protection des données et aux réglementations à venir sur l'IA, comme la loi sur l'IA de l'UE. Cette loi exige une évaluation des risques pour les systèmes d'IA, une gestion des risques adaptée à chaque cas d'utilisation, une transparence sur l'utilisation de l'IA et des pratiques de gouvernance des données strictes. Les assureurs doivent garantir que leurs systèmes d'IA sont en pleine conformité avec ces réglementations et disposent de cadres de gouvernance des données solides.

La menace des cyberattaques subsiste également. Comme pour toute numérisation, les assureurs-crédit doivent continuer à investir dans des mesures de cybersécurité pour protéger leurs systèmes contre les acteurs malveillants. Cela nécessitera une vigilance continue, car les cybercriminels font constamment évoluer leurs tactiques, certains également améliorés par l'IA.

Nous devons également être prudents vis-à-vis de l'illusion de l'IA. Alors que certains se précipitent pour implémenter l'IA générative dans les processus de l'entreprise, souvent poussés par la peur de manquer des opportunités, nous oublions qu'elle n'est souvent pas la mieux adaptée pour résoudre tous les problèmes concevables. D'autres technologies éprouvées restent toujours pertinentes, et dans de nombreux cas, une combinaison judicieuse de différents outils est nettement plus performante qu'une technologie unique utilisée isolément.

Enfin, il y a le défi de la confiance et de la compréhension des clients. Alors que l'IA prend un rôle de plus en plus important dans la prise de décision, certains clients peuvent se sentir mal à l'aise avec le manque perçu de supervision humaine. Les assureurs-crédit devront maintenir la transparence sur le fonctionnement de leurs systèmes d'IA et offrir aux clients des explications claires sur la manière dont les décisions sont prises. Bâtir la confiance sera essentiel pour garantir que les processus pilotés par l'IA soient acceptés par le marché.

Conclusion

L'avenir de l'assurance-crédit est indéniablement lié à l'IA. Compte tenu de tous les prérequis et préparations pour l'utilisation de l'IA dans toute organisation d'assurance-crédit, ce n'est pas un processus rectiligne.
Nous n'avons pas décrit tout le potentiel de l'IA dans l'assurance-crédit et nous sommes peu susceptibles de pouvoir déjà prédire l'impact complet que l'IA aura sur l'industrie. Cependant, il est clair qu'elle présente un grand potentiel prêt à être exploité par les assureurs-crédit du monde entier.

Bron: ICISA Insider

Cet article a été rédigé grâce à la précieuse contribution de notre collègue André Düsing, Senior Manager Corporate Strategy.