Le secteur de l'assurance freiné par des obstacles opérationnels majeurs

```html

Le blocage opérationnel ralentit le secteur de l'assurance

Une étude réalisée par Autorek, un fournisseur de solutions d'intelligence artificielle pour l'industrie de l'assurance, met en lumière les freins opérationnels présents dans les processus internes des entreprises. Ces derniers affectent non seulement l'efficacité globale mais aussi l'implémentation efficace de l'intelligence artificielle (IA) au sein de ces structures. Le rapport, intitulé Insurance Operations & Financial Transformation 2026, repose sur une enquête menée auprès de 250 managers du secteur au Royaume-Uni et aux États-Unis. Les réponses révèlent des goulots d'étranglement liés à la lenteur des processus de règlement et à la fragmentation des données. Le rapport traite également de l'état actuel du déploiement de l'IA dans l'industrie.

Les inefficacités structurelles des entreprises

Les entreprises sondées signalent des inefficacités structurelles persistantes :

• 14 % des budgets opérationnels sont dépensés pour corriger des erreurs manuelles,
• 22 % des répondants considèrent la complexité des réconciliations comme une cause majeure de l'augmentation des coûts,
• Environ 22 % établissent un lien entre les inefficacités et les risques de gouvernance et d'audit,
• Près de la moitié des entreprises ont des cycles de règlement excédant 60 jours.

Le rapport prévoit une augmentation des volumes de transactions de près de 29 % dans les deux prochaines années, entraînant probablement une hausse proportionnelle des charges d'exploitation (OPEX). Cette situation est attribuée à la combinaison de traitements manuels, de systèmes de données disparates et de la complexité transactionnelle inhérente aux opérations d'assurance modernes. Cela persiste malgré la publication antérieure des conclusions des auteurs.

Le décalage entre attentes et réalité de l'IA dans le secteur

Il existe un écart entre les attentes des répondants concernant ce que l'IA pourrait offrir et sa mise en œuvre sur le terrain. Bien que 82 % des entreprises du secteur s'attendent à ce que l'IA domine l'industrie, seules 14 % l'ont entièrement intégrée dans leurs opérations. Six pour cent déclarent ne pas utiliser l'IA du tout.

Quels sont les obstacles à l'IA dans le secteur de l'assurance ?

Le rapport identifie comme principaux obstacles l'intégration des systèmes hérités, la fragmentation des données et le manque d'expertise interne. La fragmentation des données complique les cadres de gouvernance des données, les rendant parcellaires. Les auteurs du rapport citent les complexes patrimoines de données dans de nombreuses entreprises comme la principale raison des contraintes sur les déploiements de l'IA dans le secteur.

Les entreprises interrogées gèrent en moyenne 17 sources de données, et la majorité cite cela comme un problème, aggravé après les fusions-acquisitions.

Les auteurs suggèrent que l'IA pourrait avoir un impact positif sur les coûts et l'évolutivité, contribuant à résoudre les problèmes d'erreurs manuelles et dans les processus de réconciliation. Ils recommandent de cibler en priorité ces processus pour les premiers essais de l'IA, compte tenu de leur nature délimitée et basée sur des règles où l'automatisation peut rapidement produire des résultats positifs.

Toute forme d'automatisation, qu'elle soit basée sur l'IA ou déterministe, placée sur une architecture fragmentée et une couche de données fracturée peut ne pas bien évoluer sans augmentation des coûts. Le rapport souligne le potentiel de l'IA pour structurer les sources de données fragmentées, et suggère que les plateformes d'IA basées sur le cloud, plutôt qu'en interne, pourraient être une solution.

Problèmes structurels

La dichotomie entre les processus de réconciliation (essentiellement des workflows structurés) et les sources de données disparates nécessitant un soin manuel crée une complexité mesurable en termes de coûts et de temps de cycle. Cette situation persiste malgré une large prise de conscience des problèmes parmi les personnes interrogées.

Le rapport affirme que les entreprises réussissant à résoudre ces problèmes structurels élargiront l'écart de performance. La standardisation et la gouvernance des données précèdent une automatisation évolutive, qui finira par réduire les coûts de réconciliation. L'IA pourrait s'attaquer à la complexité des données fragmentées et aux couches logicielles que l'automatisation basée sur des règles telles que la RPA (automatisation des processus robotisés) risque de ne pas pouvoir résoudre économiquement.

Le rythme auquel les entreprises peuvent résoudre le problème de la fragmentation des données est dicté par la technologie héritée et les frais généraux des opérations quotidiennes. La mesure dans laquelle le déploiement de l'IA pourrait se traduire en gains de performance au-delà de la réduction des coûts est incertaine, mais si la réduction des coûts est un résultat suffisant, alors aborder les problèmes structurels affectant le secteur de l'assurance constituerait une base solide pour une automatisation dopée à l'IA.

Pour en savoir plus sur l'IA et le big data auprès des leaders de l'industrie : Découvrez AI & Big Data Expo qui se tiendra à Amsterdam, en Californie et à Londres. Cet événement complet fait partie de TechEx et est co-localisé avec d'autres événements technologiques majeurs. Cliquez ici pour plus d'informations.

AI News vous est proposé par TechForge Media. Explorez d'autres événements et webinaires en entreprise ici.

L'article original Pour une IA efficace, l'assurance doit mieux organiser sa gestion des données est apparu en premier sur AI News.

@ReservoirLive

null