Développer, acheter ou les deux ? Cinq questions pour les assureurs qui mettent l'IA à profit.

Le choix d'un logiciel d'assurance basé sur l'IA ne se résume pas à une simple décision entre « développer » et « acheter ». Les assureurs doivent faire des choix entre différents modèles et fournisseurs ; entre agents et applications ; entre données et contexte d'assurance ; entre flux de travail et orchestration ; entre exécution de base ; et entre gouvernance, assurance qualité et surveillance. L'approche la plus adaptée peut varier selon chaque niveau. 

Le défi consiste à créer une infrastructure flexible, spécifiquement adaptée au secteur de l'assurance, qui relie le contexte et l'expertise d'un assureur à l'IA, aux collaborateurs, aux flux de travail et aux processus opérationnels clés, sans que les équipes aient à reconstruire les capacités d'intégration et d'exploitation nécessaires pour mettre l'intelligence artificielle au service de l'entreprise. 

Voici cinq questions que les dirigeants du secteur de l'assurance devraient se poser avant de décider quoi développer, acquérir et regrouper. 

#1 Que devrions-nous posséder, construire ou acheter ? 

Ce qui distingue un assureur, c'est la manière dont il met en œuvre son expertise : définitions des produits, appétit pour le risque, règles d'Souscription , processus opérationnels, modèles de service, stratégie de distribution et pouvoir de décision. Tels sont les éléments sur lesquels les assureurs doivent conserver le contrôle. 

Cela ne signifie pas pour autant qu’il faille reconstruire l’infrastructure autour d’eux. Les assureurs peuvent définir ce qui fait la spécificité de leur activité tout en adoptant une infrastructure native au secteur de l’assurance qui relie cette expertise à l’IA, aux flux de travail et aux processus opérationnels clés. 

Le configurateur de produits Agentic en est un exemple. Il permet de transformer la documentation produit d’un assureur et ses modèles de configuration établis en configurations contrôlées et prêtes à être déployées, ce qui laisse aux équipes plus de temps pour affiner l’intention métier et moins de temps à consacrer à la recréation des exigences, des fichiers XML et des validations. 

#2 L'intelligence artificielle peut-elle s'intégrer aux processus opérationnels réels du secteur de l'assurance ? 

L'automatisation des processus d'assurance crée de la valeur lorsqu'elle transmet un contexte pertinent à l'étape suivante du processus. Cela nécessite de relier des données fiables, ainsi que le contexte lié aux produits, à l'Police d’assurance, et aux clients, aux règles métier, à la vérification humaine et aux systèmes centraux couvrant les domaines suivants : Souscription, Police d’assurance, Facturation, Sinistres et les paiements. 

Duck Creek Clarity Data Foundation harmonise les données d’assurance dans un environnement réglementé, fournissant ainsi aux outils d’analyse et à l’IA le contexte nécessaire pour prendre des décisions « Assistance ». Au sein de l’ Socle intelligent, ce contexte s’articule avec les flux de travail, le jugement humain et les processus opérationnels clés tout au long du cycle de vie de l’assurance. 

Duck Creek + Send concrétise ce modèle dans « Souscription », en reliant les données de soumission, l’appétit pour le risque, l’IA, le jugement humain et les flux de travail, depuis la réception jusqu’à l’ Devis, la conclusion et l’ Police d’assurance . 

Découvrez pourquoi la transformation « Souscription » repose sur l'interconnexion des flux de travail et des systèmes centraux → 

#3 Comment expliquerons-nous les décisions influencées par l'IA ? 

Lorsqu'une décision prise avec l'aide de l'IA est remise en cause par la suite, l'assureur est-il en mesure de reconstituer le déroulement des faits ? 

Cela nécessite davantage qu'un simple enregistrement du résultat. Les assureurs doivent pouvoir retracer les informations utilisées et leur source ; le modèle et la version concernés ; les règles métier et les pouvoirs décisionnels appliqués ; tout examen humain requis ; ainsi que les actions entreprises par l'agent. 

L'architecture d'IA éprouvée de Duck Creek allie explicabilité, traçabilité des décisions et intelligence spécifique au secteur de l'assurance, permettant ainsi aux assureurs de comprendre non seulement ce qu'un système d'IA a recommandé ou fait, mais aussi le contexte qui sous-tend ces actions. Son approche neurosymbolique associe la capacité de l'IA à interpréter des informations complexes à des règles d'assurance déterministes, aidant ainsi les agents à agir dans les limites des pouvoirs qui leur sont conférés tout en prenant des décisions traçables et vérifiables. 

Regardez la discussion Creekside sur l'architecture d'une IA fiable → 

#4 Comment réguler l'IA à mesure qu'elle évolue ? 

La gouvernance et le contrôle humain doivent être intégrés dès le départ dans l'architecture opérationnelle. Les assureurs ont besoin de mécanismes de contrôle pour définir les pouvoirs décisionnels, déterminer quand un examen humain est nécessaire, surveiller les performances et gérer les modifications apportées aux modèles, aux règles et aux cas d'utilisation. 

Ces mécanismes de contrôle aident les assureurs à s'adapter à l'évolution des conditions d'activité et des priorités, tout en garantissant une répartition claire des responsabilités à mesure que l'IA endosse différents rôles au sein de l'entreprise. 

Duck Creek intègre la gouvernance dans son propre processus de développement de l'IA ainsi que dans l'architecture opérationnelle de sa plateforme « Plateforme d’IA agentique ». Cette plateforme permet aux assureurs de configurer les pouvoirs décisionnels, de définir les domaines dans lesquels une supervision humaine s'applique et d'adapter les contrôles à mesure que leur utilisation de l'IA évolue. 

Découvrez l'Plateforme d’IA agentique de Duck Creek → 

#5 Peut-on déployer à grande échelle ce qui fonctionne sans générer de dette technique ? 

Une démonstration de faisabilité peut résoudre un problème immédiat, mais sa mise à l'échelle nécessite davantage qu'un simple modèle qui a fait ses preuves. Les assureurs doivent l'intégrer à leurs systèmes existants, l'adapter aux processus métier et l'actualiser au fur et à mesure que l'activité évolue. 

Lorsque chaque nouveau cas d'utilisation nécessite des connexions sur mesure et des processus ponctuels, la complexité augmente et les changements futurs deviennent plus difficiles à mettre en œuvre. Une infrastructure évolutive permet aux assureurs de réutiliser les intégrations et les fonctionnalités, ce qui facilite l'extension des cas d'utilisation qui ont fait leurs preuves et la gestion du coût récurrent du changement. 

La base de Duck Creek, axée sur la configuration et privilégiant les API, est conçue pour relier le contexte de l'assurance, l'IA, les flux de travail et les systèmes centraux. Cela peut aider les assureurs de déployer le prochain cas d’utilisation sans accroître la complexité. Évaluez les progrès à l’aune des résultats commerciaux que ces fonctionnalités permettent d’améliorer, puis utilisez les enseignements tirés par les équipes pour les affiner et les étendre progressivement à de nouveaux flux de travail. 

Achetez les bases. Construisez votre avantage. 

Les assureurs ont besoin d’une infrastructure régie et spécifiquement conçue pour le secteur de l’assurance, capable de relier des données fiables, l’IA, les flux de travail, les collaborateurs et les processus opérationnels clés. Cette infrastructure doit leur permettre d’ Assistance r l’approche en matière d’IA la mieux adaptée à leurs besoins — qu’il s’agisse des fonctionnalités de Duck Creek, de l’IA fournie par des partenaires ou de modèles qu’ils développent eux-mêmes — tout en appliquant le contexte métier, les règles et la supervision nécessaires pour garantir que l’intelligence artificielle reste pertinente pour leurs opérations. 

Cette flexibilité permet aux assureurs de mettre à profit leur expertise spécifique et de passer de cas d'utilisation individuels à des capacités opérationnelles interconnectées, à mesure que les modèles et les priorités évoluent.