révolution de l'ia chez aig : vers une assurance du futur

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Améliorations de l'IA Générative chez AIG : Une Révolution pour l'Assurance

American International Group (AIG) a annoncé des progrès plus rapides que prévus grâce à l'utilisation de l'intelligence artificielle générative, avec des conséquences sur la capacité de souscription, les coûts d'exploitation et l'intégration du portefeuille. Les récentes déclarations de l'entreprise lors d'une Journée des Investisseurs méritent l'attention des décideurs en matière d'IA, car elles contiennent des affirmations sur le débit mesurable et la refonte des flux de travail.

Les Bénéfices Anticipés de l'IA Générative chez AIG

AIG a esquissé les avantages potentiels de l'IA générative. Le directeur général Peter Zaffino a d'abord décrit les premières prévisions de l'entreprise comme "aspirationnelles", mais lors d'un appel sur les résultats du quatrième trimestre, il a déclaré que "nous voyons que les capacités sont bien plus grandes". Ce changement de ton indique des résultats internes positifs. Selon Zaffino, "Nous assistons à un changement radical dans notre capacité à traiter un flux de soumissions de manière autonome, sans ressources humaines supplémentaires. C'est la plus grande surprise."

Capacité de Traitement des Soumissions Accrue

L'IA générative d'AIG a augmenté la capacité de traitement des soumissions, avec un impact économique direct. AIG indique qu'en 2025, il a "fait des progrès en intégrant l'IA générative dans nos processus de souscription et de réclamations, et en l'étendant". L'outil interne de l'entreprise, AIG Assist, est mis en œuvre dans la plupart des secteurs d'activité commerciaux.

• Lexington Insurance, l'unité excédentaire et de surplus d'AIG, a pour objectif d'atteindre 500,000 soumissions d'ici 2030.
• Zaffino rapporte que Lexington a déjà dépassé 370,000 soumissions en 2025.

Orchestration et Intégration des Flux de Travail

AIG utilise des modèles génératifs pour extraire et résumer les données entrantes, et a développé une couche d'orchestration dans la pile technologique "pour coordonner les agents d'IA afin d'améliorer la prise de décision et réduire les coûts dans l'organisation". Lors des précédentes Journées des Investisseurs, ce niveau d'orchestration n'était pas un sujet central.

Zaffino décrit les agents d'IA "comme des compagnons qui opèrent avec nos équipes", fournissant des informations en temps réel, s'appuyant sur des cas historiques et remettant en question les décisions de souscription. L'entreprise se fie à sa capacité à gérer les données entrantes "en une fraction de temps" et à orchestrer les agents pour qu'ils puissent "analyser des informations non biaisées tout au long du flux de travail".

Intégration Serrée des Processus

AIG relie l'orchestration à une compression de ce qu'elle appelle un "flux de travail de bout en bout", une intégration plus étroite entre l'entrée, l'évaluation des risques et le traitement des réclamations. L'entreprise affirme que plusieurs agents, coordonnés via une couche d'orchestration, rationalisent les processus répétitifs et auparavant longs.

Cas Concrets d'Application de l'IA Générative

AIG a appliqué sa pile d'IA générative dans des transactions spécifiques. Lors de la conversion de l'activité commerciale de détail d'Everest, l'entreprise rapporte que les comptes ont été priorisés pour renouvellement "en un temps record". La direction affirme qu'elle a créé une ontologie du portefeuille d'Everest et l'a combinée avec le sien, ce qui "a permis de prioriser comment les portefeuilles pouvaient se mélanger". L'alignement ontologique est techniquement exigeant et crée souvent des coûts sous-estimés.

Le lancement du Syndicat Lloyd’s 2479, en partenariat avec Amwins et Blackstone, a étendu l'approche ontologique à un véhicule à vocation spéciale. En collaboration avec Palantir, AIG a utilisé des modèles de langage pour évaluer si le portefeuille de programmes d'Amwins s'alignait avec l'appétit pour le risque déclaré par le syndicat. Zaffino a déclaré qu'AIG a un "fort pipeline d'opportunités SPV".

Conclusion pour les Décideurs en IA

Pour les décideurs en matière d'IA, l'exemple d'AIG illustre l'avantage que l'orchestration et l'intégration des flux de travail peuvent fournir lorsque les modèles génératifs sont intégrés dans les processus principaux, et à quel point l'impact économique dépend des changements mesurables en termes de capacité et de temps de cycle.

@ReservoirLive

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