Fournir des décisions d'IA prêtes pour l'examen dans le secteur de l'assurance avec Cloudera
Les assureurs en dommages et responsabilité civile (D&RC) poursuivent la Transformation numérique pour protéger leur ratio combiné et augmenter leur part de marché depuis plus d'une décennie. L’IA représente une nouvelle opportunité puissante pour automatiser et rationaliser les flux de travail, gérer les risques et améliorer la rentabilité, mais la plupart des assureurs peinent à passer de projets pilotes à déployer l’IA en production. Pour construire des modèles d’IA auxquels les assureurs peuvent avoir confiance pour gérer les processus métier principaux, ils doivent bâtir leurs stratégies d’IA sur trois piliers garantissant la précision, la cohérence et l’explicabilité des résultats de l’IA.
L'urgence de ce basculement n'est plus théorique. Les régulateurs ont clairement signalé leur attente : les assureurs doivent maintenir une gouvernance et une documentation robustes pour chaque décision assistée par l'IA. Alors que les États adoptent rapidement ces cadres, en y ajoutant souvent leurs propres exigences spécifiques, le passage à une IA de niveau production est devenu une démarche d'importance critique.
Dans ce blog, nous discuterons de ces trois piliers et de la manière dont Cloudera aide les plus grandes compagnies d'assurance du monde à prendre des décisions prêtes pour l'examen grâce à l'IA.
L’opportunité de l’IA dans le secteur de l’assurance
L'IA a le potentiel de transformer de nombreux processus au sein de l'assurance :
Souscription intelligente. Les assureurs doivent améliorer les ratios de perte en passant des modèles statiques à des notations de risque plus précises basées sur les données et réduire les frais généraux de souscription. L’IA générative et agente peut capturer nuances et contexte dans des soumissions complexes, synthétiser les données et parvenir à une décision en quelques secondes.
Rapidité des réclamations. Les experts en sinistres sont souvent confrontés à un arriéré de documents et de photos du premier avis de sinistre (FNOL) qui nécessitent une catégorisation et un acheminement manuels. En utilisant l'intelligence artificielle pour résumer et trier les réclamations, les assureurs peuvent réduire considérablement la charge administrative et la charge opérationnelle.
Prévention de la fraude. Les méthodes traditionnelles d'évaluation des fraudes basées sur le Machine learning nécessitent encore une quantité importante de travail d'investigation manuel lorsqu'une réclamation est signalée, ce qui entraîne de longs délais de résolution et une mauvaise expérience client. L'intelligence artificielle peut fournir le raisonnement derrière un indicateur, identifier des schémas à travers des ensembles de données disparates et réduire le temps de résolution.
Réponse aux catastrophes (CAT) Alors que les transporteurs du monde entier font face à une augmentation des événements flash volatiles, la réponse CAT est souvent retardée par la nécessité d'attendre les évaluations manuelles des dommages après l'événement. L'IA peut intégrer des données et des images en temps réel, permettant aux assureurs de modéliser dynamiquement l'impact au fur et à mesure que se déroule un événement, permettant une allocation proactive des ressources et un soutien plus rapide aux assurés.
La valeur potentielle de l'IA est évidente, et de nombreux assureurs mènent des projets pilotes d'IA ou déploient l'IA dans des poches isolées afin de prouver cette valeur. Cependant, l'industrie fait face à une surveillance importante lors des audits, des litiges et des différends, et chaque décision de l'IA doit être explicable, précise et cohérente. Il existe d'importants obstacles techniques au déploiement d'une IA répondant aux normes réglementaires en matière d'explicabilité.
Les trois piliers pour des décisions en IA prêtes pour les examens
Pour surmonter les défis techniques, commerciaux et réglementaires liés au déploiement de l'IA à l'échelle de l'entreprise, les assureurs doivent élaborer des modèles reposant sur les trois piliers suivants afin de prendre des décisions en matière d'IA qui soient prêtes à être examinées.
La vérité. La qualité, la précision et la cohérence des décisions de l'IA dépendent fortement des données sur lesquelles elle est formée. La plupart des assureurs gèrent un parc de données distribué, avec des entrepôts de données existants, des lacs de données dans le cloud et sur site, et des solutions ponctuelles pour divers processus métier. Chacun de ces silos contient des données importantes sur les assurés et l'organisation, qui sont essentielles au succès de l'IA.
Pour faire confiance à ces données, les assureurs doivent avoir une vue de bout en bout de leur lignée : ils doivent être en mesure de voir d'où proviennent les données brutes, où et à quelle fréquence elles ont été déplacées et transformées, ainsi que où et comment elles sont consommées dans toute l'organisation.
Contrôle L’une des tensions principales liées à l’IA dans l’assurance est la suivante : une part importante des données sensibles réside sur site ou dans des environnements cloud privés, et la majorité du développement, de la formation et du déploiement de l’IA se déroulent dans les clouds publics, créant un fossé entre les données et les modèles. Pour produire des résultats d’IA prêts à l’examen, les assureurs doivent développer des modèles précis et plus déterministes en les entraînant sur 100 % des données de l’organisation tout en respectant les cadres internes de gouvernance, de risque et de conformité (GRC) ainsi qu’aux exigences réglementaires externes en matière de confidentialité et de sécurité des données.
Défendabilité. Dans les secteurs à forte litigiosité comme l'assurance, la gouvernance de l'IA doit dépasser largement l'explicabilité. Chaque décision prise par l'IA doit être validée en justice et, lorsque l'IA prend une décision, les assureurs doivent pouvoir recréer le modèle d'IA, le résultat et la vue sous-jacente des données sur lesquelles il repose. Les assureurs ont besoin d'une visibilité et d'une auditabilité complètes du cycle de vie des données et de l'IA, d'une gouvernance des données et des modèles, et d'une sécurité sur l'ensemble du patrimoine de données pour répondre aux normes du secteur en matière de défendabilité.
Cloudera fournit une plateforme de données et d'IA pour des décisions IA prêtes pour les examens
Les compagnies d'assurance, telles qu'Allianz Australia, utilisent Cloudera pour unifier les données clients, opérationnelles et externes, afin de former des modèles capables de prédire l'impact potentiel des événements météorologiques défavorables et de réagir de manière proactive. La plateforme de Cloudera repose sur trois piliers permettant de prendre des décisions en matière d'IA prêtes pour un examen.
Renforcez la confiance dans l'IA grâce à une généalogie de bout en bout. Cloudera fournit un suivi automatisé de bout en bout de chaque source de données et de chaque système, de sorte que les équipes chargées des données et les régulateurs peuvent facilement retracer les données depuis leur source jusqu'à leur consommation.
Gardez le contrôle avec une IA privée. Avec l'IA privée, les assureurs peuvent construire et entraîner des modèles sur 100 % de leurs données, car l'ensemble du cycle de vie de l'IA se déroule dans leur environnement privé, derrière leur pare-feu. Ils peuvent également déployer et exécuter des modèles directement sur leurs données dans un environnement sécurisé. Par conséquent, les décisions d'IA sont basées sur le contexte organisationnel, ce qui permet d'obtenir des résultats d'IA plus précis et plus cohérents sans compromettre la sécurité et la gouvernance.
Déployez une IA défendable grâce à une structure de données unifiée. La structure de données unifiée de Cloudera assure une sécurité, une gouvernance et un accès cohérents aux données dans l'ensemble de votre patrimoine de données, garantissant ainsi la visibilité et la transparence des charges de travail d'IA. Les modèles, les sorties et l'état sous-jacent des données qui les ont produites sont faciles à reproduire.
Ensemble, ces capacités fournissent une plateforme qui permet aux compagnies d'assurance de passer en toute sécurité des projets pilotes d'IA à l'IA de production dont elles ont besoin pour transformer la souscription, les sinistres, la fraude, la réponse aux catastrophes, et plus encore.
Pour l'assurance, le moment est venu pour la transformation de l'IA
L'assurance est un modèle économique basé sur la gestion des risques. L'IA représente l'une des meilleures opportunités pour les transporteurs d'optimiser ce modèle et d'améliorer significativement leur ratio combiné, augmentant ainsi les marges bénéficiaires et la croissance. Cependant, la clé du succès consiste à atténuer les nouveaux risques que l'IA introduit. En construisant l'IA sur les trois piliers de la confiance, du contrôle et de la défendabilité, les assureurs peuvent atténuer les risques et fournir des décisions IA prêtes à l'emploi dans l'ensemble de leur entreprise.
Participez à la conversation
Pour échanger avec Cloudera et découvrir comment vos pairs mettent en œuvre une IA défendable, rejoignez-nous à notre table ronde sur l’assurance, « Décisions fondées sur l’IA défendable dans le secteur de l’assurance », qui se tiendra à Boston le 13 mai 2026. Inscrivez-vous ici.