Le mariage de l'assurance et de l'intelligence artificielle n'est pas nouveau et les différents enjeux qui l'englobent semblent aujourd'hui bien compris par les différents acteurs de l'écosystème. Néanmoins, l'émergence de nouveaux cas d'usages et le développement de nouvelles tendances d'innovation se poursuit à un rythme de plus en plus soutenu. À l'occasion de la publication de notre nouvelle étude sur les tendances et les cas d'usages innovants de l'intelligence artificielle dans l'assurance, nous vous proposons de revenir plus en détail sur les enjeux et les défis soulevés par ce phénomène.
Les points forts de l'étude
Toutes les clés pour déchiffrer les enjeux et les tendances de cette dynamique
Une vue d'ensemble des 31 cas d'usages de l'IA dans l'assurance
Des focus schématiques sur les 7 cas d'usages les plus tendances en 2023
Des zoom sur les insurtech les plus porteuses, pour chacun des cas d'usages
L'intelligence artificielle, quels enjeux pour les assureurs ?
L'intégration de solutions fondées sur l'intelligence artificielle est aujourd'hui devenue une nécessité stratégique et commerciale que les assureurs se doivent de prendre en considération.
Face à l'émergence de nouveaux acteurs qui capitalisent sur leurs capacités technologiques pour innover dans l'assurance et qui fondent leurs modèles autour de leur expertise en intelligence artificielle (GAFAM/BATX ; insurtech), les assureurs doivent en effet de repenser leurs activités au travers du prisme de ce nouveau prisme technologique.
Il s'agit notamment pour les assureurs de réussir à intégrer progressivement l'intelligence artificielle sur les différents maillons de leur chaîne de valeur, pour :
améliorer leur expérience utilisateur (souscription, service client, ...)
optimiser leur efficience opérationnelle (automatisation des tâches, gestion et suivi des sinistres, ...)
améliorer la précision de leurs modèles de prédiction des risques
développer des modèles de tarification sur-mesure
et bien plus encore
Des cas d'usages de plus en plus diversifiés
Le développement de solutions d'intelligence artificielle de plus en plus matures et sophistiquées favorise l'émergence d'un large panel de cas d'usages pour le secteur de l'assurance.
Dans notre étude stratégique, nous avons recensé 31 cas d'usages de l'intelligence artificielle dans l'assurance dont plus de la moitié pouvant être considérés comme "matures".
De l'automatisation de l'expertise de sinistres (Tractable) jusqu'aux outils d'analyse en temps réel des appels entrants (Zaion), en passant par le scoring comportemental des utilisateurs (Dotaki) et la géo-analyse des risques (namR), les cas d'usages de l'intelligence artificielle couvrent un très large spectre d'activités dans l'assurance.
Une dynamique portée par le boom des insurtech
Avec plus de €1,3Mds levés par les insurtech françaises depuis début 2020, le marché des startups de l'assurance connaît une effervescence propice à l'innovation et au développement de solutions technologiques avancées.
La construction de cet écosystème favorise également les dynamiques de coopération avec les assureurs traditionnels qui s'appuient sur ces nouveaux acteurs pour faire un pas de plus dans l'open-insurance.
Plan de l'étude
I. Définition et contexte
Définition de l'IA et de ses différentes technologies sous-jacentes.
Analyse des enjeux de l'IA dans le secteur assurantiel
Analyse du cadre réglementaire actuel
II. Panorama complet des cas d'usages de l'IA en assurance
III. Zoom sur les cas d'usages les plus tendances
Principaux acteurs abordés dans l'étude (non-exhaustif)
Klein Blue accompagne les dirigeants pour identifier les tendances de demain et co-construire des stratégies innovantes.
Grâce à l’expérience acquise auprès de plus 50 clients (Corporate Venture Capital, Direction innovation, Direction de la stratégie, Venture Capital…) et +100 missions sur-mesure, notre équipe a développé les Etudes Klein Blue pour explorer des thématiques d’innovation ou des acteurs innovants.
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