Les assureurs se tournent de plus en plus vers l’intelligence artificielle pour lutter contre la fraude financière et mieux connaître leurs clients. Grâce aux algorithmes de machine learning, les compagnies d’assurance peuvent désormais détecter des schémas suspects dans les données de leurs assurés et ainsi identifier plus facilement les tentatives de fraude.

L’analyse prédictive permet aussi aux assureurs d’évaluer le risque que représente un nouveau client et d’ajuster en conséquence le montant des primes. En croisant un grand nombre de données comme l’âge, le lieu de résidence ou le type de profession, les algorithmes sont capables d’estimer la probabilité qu’un individu fasse une déclaration de sinistre dans l’année. Les clients à faible risque bénéficient alors de tarifs plus avantageux.

Pour lutter contre la fraude, les assureurs utilisent l’intelligence artificielle pour détecter des schémas anormaux dans les déclarations de sinistre et les demandes d’indemnisation. En comparant une déclaration avec un historique de données, le système peut par exemple relever des incohérences sur le lieu ou la date du sinistre. L’assureur peut alors mener une enquête plus approfondie.

L’intelligence artificielle permet aussi aux assureurs de gagner en efficacité dans le traitement des dossiers. Les robots logiciels sont capables de traiter automatiquement les cas simples et de ne soumettre à un expert humain que les dossiers complexes nécessitant une analyse plus poussée. Cette automatisation de certaines tâches répétitives fait gagner du temps aux assureurs et leur permet de réduire leurs coûts de fonctionnement.

Les techniques de machine learning offrent de nombreuses opportunités aux assureurs pour optimiser leur activité. Mais elles soulèvent aussi des enjeux éthiques, notamment liés à la protection des données personnelles. Les assureurs doivent s’assurer que leurs outils d’intelligence artificielle soient bien conformes au cadre réglementaire en vigueur et préserver la confidentialité des informations de leurs clients. Pour que ces nouvelles technologies inspirent confiance, les compagnies d’assurance doivent faire preuve de transparence sur leurs méthodes d’analyse de données.