Les bénéfices de l'intelligence artificielle en finance et en assurance

L’IA permet de répondre aux attentes des clients en offrant un service efficace, rapide et personnalisé.

Grâce à l’automatisation du traitement des opérations bancaires, des souscriptions, des réclamations d’assurance et au recours à des agents conversationnels, les institutions financières et les assureurs peuvent répondre plus efficacement aux questions courantes des clients à toute heure du jour ou de la nuit. Les systèmes peuvent rapidement calculer les indemnités qui seront versées aux clients, suggérer aux clients une date à laquelle un agent pourrait communiquer avec eux, les diriger vers le bon service bancaire ou vérifier leur admissibilité à un prêt. Les analyses de l’IA confèrent aux institutions financières et aux assureurs la capacité de proposer des placements ou des produits d’assurance qui reposent sur les besoins individuels de chaque client, leur historique et leurs comportements à venir.

Dans le secteur bancaire, les processus comme les demandes de financement, l’ouverture de comptes bancaires ainsi que les analyses techniques, fondamentales ou quantitatives pour établir des stratégies d’investissement peuvent être automatisés en traitant rapidement un grand nombre de données.

Dans le domaine de l’assurance, l’IA accélère les processus d’inspection, de réclamation, de remboursement des indemnités et de vérification des données du client. Grâce à la reconnaissance d’images et à l’analyse d’un grand nombre de données (attributs d’une propriété, nombre d’infractions observées, emplacement géographique, données climatiques, démographiques, comportementales, etc.), l’IA permet d’automatiser les processus de tarification des primes d’assurance, de souscription et d’inspection.

L’automatisation des tâches, comme l’inspection, la soumission, la réclamation, la demande de prêt, le remboursement de prestations, le service à la clientèle, les transferts interbancaires, les paiements et la production de rapports, a pour effet de réduire les coûts opérationnels. Certains systèmes proposent même d’automatiser et d’optimiser la prise de décisions et de signaler aux agents ou aux gestionnaires la présence de demandes plus complexes. Ces applications assurent le traitement d’un plus grand nombre de demandes et permettent aux professionnels de se concentrer sur les tâches à valeur ajoutée, ce qui maximise la productivité du personnel.

L’IA peut fournir de multiples outils pour développer la littératie financière des clients et offrir de nouveaux produits dans les institutions financières. Ainsi, il est possible d’implanter des services de notification automatique pour aider les clients à mieux gérer leurs finances personnelles. Un système d’IA peut suggérer des options d’épargne aux clients, signaler le dépassement d’un budget, procéder à un renouvellement hypothécaire, proposer de nouvelles méthodes d’épargne, etc.

Les analyses prédictives produites grâce à l’intelligence artificielle permettent aux assureurs de développer de nouvelles formules d’assurance moins risquées et capables de répondre aux besoins particuliers d’un client. Les assureurs peuvent adapter leurs produits aux comportements des clients, par exemple en versant des primes aux conducteurs automobiles qui respectent la réglementation routière ou en proposant des formules d’assurance à payer selon l’usage aux propriétaires de véhicules récréatifs.

Les conditions macroéconomiques, les cycles économiques, les rapports financiers, les nouvelles, les médias sociaux, les analyses prédictives, le profil des clients et l’historique des transactions comptent parmi les facteurs qu’un système d’IA peut considérer pour produire des analyses fines afin de stimuler la croissance rentable des portefeuilles de placement. Les algorithmes proposent des solutions pour diversifier et calibrer les portefeuilles. Les gestionnaires et les conseillers peuvent ainsi saisir les bonnes occasions de placement et atteindre les objectifs de rendement tout en prenant en compte le niveau de tolérance au risque des clients.

De plus en plus d’investisseurs s’appuient sur des critères autres que financiers pour investir, comme le respect de l’environnement, l’impact social des activités d’une entreprise (diversité, équité, respect des droits) et la bonne gouvernance (gestion responsable, droits des employés, usage responsable des données privées). Les gestionnaires de fonds sont appelés à tenir compte des valeurs personnelles de leurs clients investisseurs.

L’acronyme ESG désigne les facteurs environnementaux (E), sociaux (S) et de gouvernance (G). Cet acronyme couramment utilisé pour parler d’investissement responsable s’inspire du principe du développement durable. L’IA peut cibler des possibilités d’investissement dans des obligations ou des actions émises par des organisations qui partagent une préoccupation pour la réduction de l’empreinte ESG. Grâce notamment au traitement du langage naturel et à l’analyse des sentiments, l’IA peut valider les informations transmises par les entreprises en analysant les informations diffusées entre autres dans les rapports financiers, les médias sociaux et les fils d’actualité.

Des systèmes d’IA peuvent produire des analyses prédictives pour évaluer les risques de placements à court, moyen et long terme ainsi que la cote de crédit des clients. Certaines applications sont en mesure d’analyser plus de 50 paramètres pour déterminer le potentiel des entreprises en démarrage (p. ex. obtention des droits de propriété intellectuelle, demandes de fonds de recherche autorisées, valeur des actions). D’autres applications ont la capacité de prédire les cas de défaut de paiement et d’établir le profil d’emprunt des clients avec ou sans historique de crédit. Les systèmes peuvent aussi assurer une veille pour repérer les transactions financières atypiques. Les systèmes détectent les transactions qui ne cadrent pas avec les opérations bancaires habituelles du client et les signalent au service de la sécurité pour investigation. L’ensemble de ces applications concourt à réduire les risques et la fraude.

L’IA permet d’effectuer des analyses qui reposent sur le profil des clients, leur niveau de tolérance au risque et d’autres sources de données (p. ex. rapports financiers, nouvelles, médias sociaux, fils d’actualité, analyse des sentiments et comportements des gestionnaires de portefeuille). Ces analyses servent à produire des tableaux de bord personnalisés et à mieux conseiller les clients.

L’IA permet de vérifier si les documents associés à une demande de souscription ou de réclamation sont frauduleux (p. ex. formulaires falsifiés, factures ou devis trop élevés). Les systèmes analysent d’abord les caractéristiques des documents (métadonnées) sans en traiter le contenu. Ils contrôlent la date de création du document, la localisation, les modifications apportées et le logiciel employé en vue de repérer des anomalies. Ensuite, ils extraient le contenu des documents pour relever les incohérences. Des alertes signalent les réclamations suspectes ou les souscriptions risquées et peuvent recommander, par exemple, une investigation humaine, une augmentation de prime ou un refus de payer. Les solutions proposées s’adaptent aux politiques de l’organisation.

Les analyses produites par l’IA sont utiles pour parfaire la sélection et l’évaluation des risques. Ces systèmes sont en mesure de traiter des données de différentes natures (images, nombres, textes) et de plusieurs sources (externes et internes). L’apprentissage automatique permet de traiter une grande quantité de données pour les classer, les comparer et observer des tendances ou des anomalies. Les données et les informations extraites des documents internes sur un client sont recueillies (historiques, contrats, devis, courriels, déclarations) et croisées avec des données externes. Les algorithmes effectuent des calculs pour suggérer le montant de la prime en fonction de paramètres établis par l’assureur. Les systèmes peuvent recommander l’augmentation du montant de la prime ou le refus d’une souscription.

Les analyses prédictives, les recommandations, les rapports sur les données et les documents du client, tout cela aide les agents et les gestionnaires à prendre des décisions éclairées dans de meilleurs délais. Par exemple, l’automatisation du traitement des réclamations et du remboursement des prestations évite aux agents d’avoir à traiter l’ensemble des demandes. Ils peuvent se concentrer sur les demandes suspectes, illisibles ou incomplètes. Les systèmes sont en mesure de réunir les informations nécessaires pour traiter toutes les réclamations : le contrat du client prévoit-il un dédommagement ? Quels sont les frais d’indemnisation ? Ou encore quels professionnels peuvent effectuer les réparations ? Bref, les systèmes proposent et dégagent des solutions adaptées au sinistre déclaré en tenant compte de l’indemnisation à verser ou du contrat tout en signalant si l’intervention d’un professionnel s’impose.

Les systèmes d’IA sont en mesure de faire des veilles. Par exemple, le service de la conformité reçoit des alertes lors de l’adoption d’une nouvelle réglementation. Il peut évaluer les risques liés à la nouvelle réglementation et proposer les changements nécessaires pour respecter le nouveau cadre réglementaire. D’autres types d’analyses permettent de produire des modélisations à l’aide de plusieurs indicateurs, comme le taux de vieillissement ou le taux de mortalité. Les actuaires peuvent rapidement produire plusieurs scénarios de tarification. Les processus actuariels sont plus souples et peuvent s’adapter aux contextes pour évaluer les risques et calculer le ratio sinistre-prime dans le respect du cadre juridique.

Les analyses de l’IA permettent de prévenir les risques et parfois de les éviter. Les analyses dégagent des tendances, repèrent les comportements ou les conditions à risque et encouragent l’adoption de nouvelles habitudes ou de mesures préventives. Par exemple, certains clients peuvent obtenir des rabais s’ils font de l’exercice physique ; la preuve en est fournie par les données d’une montre connectée ou du cellulaire qui recense les activités physiques du client. Autre exemple : une application peut analyser la conduite automobile à l’aide de plusieurs données (vitesse, accélération, freinage, distance parcourue, etc.), ce qui permet à l’assureur de récompenser les bonnes habitudes en offrant des rabais sur la prime. L’assuré peut consulter son pointage et les résultats de sa performance. Ces stratégies de ludification des polices d’assurance jouent un rôle préventif et se traduisent par une baisse des taux d’hospitalisation et une amélioration de la sécurité routière.

Les professionnels du domaine de l’assurance n’ont plus à se déplacer pour inspecter les maisons, les véhicules ou d’autres produits ayant subi des dommages. Grâce à la vision par ordinateur et à l’apprentissage automatique, le système traite les photos ou les vidéos expédiées par les clients. Cette automatisation réduit les frais de déplacement des agents d’indemnisation et leur permet de se consacrer à d’autres tâches à valeur ajoutée.