Cette étude de cas examine comment l’IA générative révolutionne le secteur de l’assurance en améliorant la précision et l’efficacité des évaluations de risques. Découvrez les défis initiaux et les méthodes techniques déployées pour intégrer cette technologie de pointe.
État des lieux du secteur de l’assurance
Le secteur de l’assurance a longtemps utilisé des méthodes traditionnelles pour évaluer les risques, processus souvent chronophage et manuel. Avec la montée en complexité et volume des données, ces anciennes méthodes montrent leurs limites. L’intégration de l’IA générative vise à affiner la rapidité et la précision des évaluations, permettant aux assureurs d’identifier les motifs émergents dans des ensembles de données diversifiés pour mieux comprendre leur profil de risques.
Intégration de l’IA générative
Intégrer l’IA générative a nécessité son incorporation dans les processus existants, renforçant ainsi les systèmes actuariels en place. Avec des modèles robustes comme les réseaux de neurones profonds et des algorithmes de boosting, l’IA a été entraînée sur des données variées telles que les historiques de sinistres et les tendances démographiques. Des pipelines de données ont été installés pour assurer la qualité des données préparées pour des analyses en temps réel.
Résultats obtenus
En termes de résultats, l’évaluation des risques a été rendue 40% plus rapide, libérant les souscripteurs pour de prises de décision plus complexes. Avec une précision accrue des prédictions de 20%, l’offre de produits d’assurance s’est améliorée, tout comme l’engagement des utilisateurs, avec 90% des souscripteurs adoptant le système en six mois. L’extension des modèles à plusieurs unités d’affaires a permis une gestion accrue des volumes de données et des utilisateurs.
L’intégration de l’IA générative dans la modélisation des risques ouvre des perspectives prometteuses pour le secteur de l’assurance, apportant une précision améliorée et une efficacité accrue. Cette avancée permet aux assureurs de s’adapter aux complexités des risques modernes tout en optimisant les opérations.
