Récemment, nous avons organisé un petit-déjeuner exclusif dans le magnifique Leadenhall Building à Londres avec un groupe de hauts responsables de la souscription d'assurances et leurs spécialistes des données. La session a été sursouscrite (un signe clair que l'IA dans la souscription n'est plus un sujet de discussion théorique), et le secteur est prêt pour le changement et l'accueille à bras ouverts.
S'en est suivie une discussion ouverte sur l'état actuel de l'IA (copilote, traitement de certaines soumissions et deux cas d'utilisation en production) et sur la manière dont elle peut faciliter le processus de souscription.
La vraie question n'est pas « L'IA va-t-elle remplacer les souscripteurs ? »
La question est soit :
« Comment puis-je conclure davantage d'affaires sans nécessairement recruter davantage de souscripteurs ? »
ou
« Comment accélérer le processus de souscription et de devis en automatisant les tâches non liées à la souscription, telles que la collecte et la centralisation des données, et en fournissant aux souscripteurs tout ce dont ils ont besoin pour prendre une décision ? »
Un thème a été abordé tout au long de la matinée : les systèmes traditionnels de souscription ont été conçus pour imposer des décisions binaires : oui ou non. Mais la souscription n'a jamais été binaire ; elle repose bien davantage sur des jugements personnels.
C'est « oui, si... ».
C'est « ça dépend de... »
C'est « peut-être, mais... »
C'est cette nuance qui fait la qualité des bons souscripteurs. Les systèmes doivent les aider à prendre ces décisions en leur fournissant tout ce dont ils ont besoin.
Le coût du système binaire
De nombreux assureurs continuent d'utiliser des systèmes conçus pour simplifier les décisions en matière de gouvernance et d'auditabilité :
- Moteurs basés sur des règles
- Arbres de décision
- Seuils codés en dur
Cela signifie que :
- Les exceptions sont transmises à un niveau supérieur
- Les souscripteurs contournent le système
- Délai d'expiration des soumissions potentiellement rentables
- La capacité est consommée par la collecte de données plutôt que par le jugement.
De nombreuses propositions ne répondent pas automatiquement à un « oui », et la question devient alors : «Combien d'entre elles pourraient devenir des entreprises rentables dans un contexte plus favorable ? »
C'est ce qu'on appelle le « fossé décisionnel ».
Ce que font différemment les principaux assureurs
Les assureurs les plus avant-gardistes ne cherchent pas à supprimer les souscripteurs de l'équation. Ils investissent dans des plateformes qui :
- Ingérer automatiquement 100 % des soumissions
- Enrichissez les données provenant de multiples sources internes et externes.
- Triage par valeur, pas par urgence
- Obtenez instantanément des informations pertinentes sur les risques et les portefeuilles
- Fournir des recommandations assistées par l'IA, la décision finale revenant à un être humain.
Le résultat ? Les souscripteurs passent moins de temps sur les feuilles de calcul et la collecte de données, et consacrent davantage de temps à l'exercice de leur jugement.
Cela augmente la vitesse, améliore le débit et gagne en efficacité (en fait, Coforge a cité un exemple où un groupe de souscripteurs a réussi à tripler ses soumissions grâce à l'utilisation de les workflows automatisés les workflows l'IA).
De l'expérimentation à la production
Tout le monde a déjà utilisé ChatGPT, et une grande partie du groupe disposait d'une sorte d'assistant IA « de bureau ». Mais l'adoption des les workflows agentic les workflows, en particulier, était très faible.
Le passage s'effectue désormais des projets pilotes au déploiement en entreprise, de manière sécurisée, contrôlable et entièrement vérifiable. L'IA doit s'intégrer dans la couche d'intégration de l'entreprise, et non être considérée comme un outil autonome.
C'est là que nous voyons le marché évoluer : des agents IA travaillant aux côtés des souscripteurs, intégrés dans les workflows principaux les workflows, régis comme n'importe quel autre système d'entreprise.
Le bureau virtuel du souscripteur de demain
Nous avons montré à quoi cela pourrait ressembler dans la pratique :
- Aucune saisie manuelle
- Enrichissement automatisé des données
- Évaluation en temps réel des règles de politique
- Résumés et recommandations générés par l'IA
- Confirmation humaine en quelques minutes
Le test commercial
En fin de compte, le test commercial est simple :
Votre plateforme augmente-t-elle le pourcentage de décisions « non » et « si » qui deviennent «oui »?
Si ce n'est pas le cas, cela ne vaut pas la peine d'être fait.
L'enthousiasme manifesté dans la salle a clairement montré une chose : les dirigeants du secteur de l'assurance ne se demandent pas si l'IA va changer la souscription. Ils se concentrent plutôt sur la rapidité avec laquelle ils peuvent la mettre en œuvre de manière à obtenir des résultats commerciaux mesurables.
Enfin, notre approche a été validée par un rapport récent de McKinsey. En résumé, à mesure que l'IA générative et agentique progresse, les scénarios suivants sont susceptibles de se produire :
- Les tâches courantes telles que la saisie de données, la génération de documents et l'évaluation initiale des risques seront en grande partie automatisées.
- Une IA plus sophistiquée pourrait gérer les workflows de bout en bout les workflows les risques simples (par exemple, les renouvellements automatiques ou les lignes commerciales simples) sans supervision humaine constante.
- Les souscripteurs humains se concentreront davantage sur les exceptions, les jugements complexes, la gestion des relations et la supervision des modèles.
La prochaine ère de la souscription est celle de l'agent
L'avenir de la souscription est défini par les workflows agentiques, avec des agents IA intégrés directement dans la couche d'intégration, régis et entièrement vérifiables. Cette évolution alimentera le bureau du souscripteur du futur, éliminant la saisie manuelle des soumissions, fournissant une évaluation des risques en temps réel et délivrant des recommandations assistées par l'IA en quelques minutes.
Pour les responsables du secteur des assurances, l'objectif principal est d'obtenir des résultats commerciaux mesurables : augmenter de manière tangible le pourcentage de demandes rentables qui passent d'une décision complexe « Non » ou « Si » à un « Oui » définitif. Le temps des débats est révolu ; le secteur se concentre désormais sur une mise en œuvre rapide afin d'entrer dans une nouvelle ère où l'IA occupe une place prépondérante dans la souscription.
Prêt à découvrir comment SnapLogic optimise le bureau de l'assureur du futur ? Demandez une démonstration dès aujourd'hui.
