Comment l'IA accélère la fidélisation sur le marché des risques d'entreprise ?

Pour quelles raisons les assureurs doivent-ils exploiter l'IA et utiliser les données comme un levier d'amélioration de la la rétention client ? Et comment procéder au mieux ?

L’un des plus importants gisements de valeur de l'assurance IARD est le marché des risques d'entreprise. Chaque année, les assureurs font face à la difficile balance du renouvellement, principalement géré par l’intermédiaire du courtage, qui oscille entre impératif de rentabilité et fidélisation.

Cette question s'est encore intensifiée ces derniers mois, en raison de conditions tarifaires de la réassurance devenues plus dures. Elément essentiel de l’équation tarifaire, la cession d'une partie du risque au réassureur est une nécessité pour couvrir des risques d’envergure ; cette situation place le souscripteur dans une position difficile, entre les demandes des réassureurs et celles du courtier.

Le renouvellement est un moment crucial qui détermine les positions de négociation de chaque acteur dans cette répartition des rôles au sein de la chaîne de valeur. De ce fait, savoir évaluer finement la qualité des risques en portefeuille n’est pas seulement utile à la souscription. En effet, les assureurs doivent être en mesure de mettre en avant leurs risques en portefeuille pour pouvoir proposer des solutions compétitives.

Bien plus qu’une simple transaction de gestion back-office, les assureurs ne sont pas toujours les mieux équipés pour l’échéance du renouvellement des polices. Exploiter l’IA et utiliser les données comme un levier essentiel pour améliorer la rétention client est désormais un moyen d’action puissant pour les assureurs, dans le contexte d’une optimisation de la fidélisation. Pour mieux fidéliser les clients, plusieurs initiatives peuvent être prises, en plus de disposer de données précises, structurés et à jour sur les risques couverts.

Intégrer l’analyse de l’ensemble des données

Les données des sinistres, de la souscription, de la facturation doivent être maximisées en priorité par les assureurs parmi les informations internes à disposition. De nombreuses données externes telles que les sources tierces géolocalisées, télématique des flottes, etc, peuvent enrichir la connaissance des risques selon les branches. Les équipes en charge des renouvellements doivent avoir accès à ces données et pouvoir les croiser, afin de pouvoir les exploiter pour améliorer leurs processus opérationnels.

Améliorer la satisfaction client grâce à l’IA

Dans l’optique de renforcer la fidélisation des clients, l'analyse prédictive permet d’exploiter en détail les données pour :

1. Optimiser la hiérarchisation des dossiers :

Il est important de prioriser l’utilisation de ressources rares qui nécessitent une expertise du souscripteur dans l'évaluation des risques. L’analyse prédictive permet, lors du travail préparatoire au renouvellement, d'évaluer le taux de perte du contrat, et donc de mesurer l’attention particulière à attribuer au dossier - sinon à contrario, de basculer vers un traitement back-office ou automatisé.

Les grandes compagnies d’assurance développent leurs propres modèles en plus de ceux qui sont disponibles sur le marché. L'outil de modélisation doit être compatible avec les langages d'apprentissage automatique tels que R et Python, et capable d'intégrer les résultats du modèle dans les processus de souscription pour segmenter les transactions opérationnelles.

2. Evaluer les risques

Utiliser les données est indispensable à la définition d’un tarif juste et adapté, mais aussi à la mise en place de mesures de prévention. En utilisant les données contextualisées et l’historique, l’IA a la possibilité de mesurer la qualité des risques au fur et à mesure ainsi qu’au moment des reconductions de contrats, offrant ainsi une gestion beaucoup plus précise, quel que soit le segment de marché, des risques complexes aux PME.

Ergo, l’engagement de l’assureur auprès des entreprises ne s’inscrit pas seulement lors du renouvellement mais bien tout au long du cycle de vie de la police. En outre, que ce soit parce qu'un risque nécessite une réassurance facultative, ou à l'échelle d'un portefeuille, disposer d'une vision précise de la qualité de risque permet de réassurer au meilleur coût.

3. Mettre en évidence les choix influençant la rétention

Les décisions des souscripteurs peuvent être mise en perspective par les solutions de modélisation qui n’ont pas vocation à remplacer leur analyse. Par exemple, elles peuvent fournir des informations nécessaires pour la négociation des courtiers, en prédisant les niveaux de prix acceptables ou la probabilité de non-renouvellement par le client.

Les assureurs ne doivent pas faire confiance aveuglément à l'IA, mais plutôt contrôler et améliorer constamment leurs modèles prédictifs et leurs processus grâce à des audits.  La transparence de la modélisation est un prérequis essentiel pour avancer en confiance. Les meilleures solutions offrent la possibilité de comparer les performances d’un modèle avant son déploiement, grâce à des tests A/B et permettent de vérifier les paramètres clés en temps réel.  Cela permet d'ajuster les prévisions au service des souscripteurs, qui peuvent alors prendre des mesures de fidélisation équilibrant probabilité de fidélisation et résultat technique.

Mettre en place des modèles et des solutions optimisées d’exploitation des données aide les assureurs à mieux fidéliser leurs clients, à adapter les coûts de protection de leur portefeuille de risque et à privilégier la prévention par un cercle vertueux avec les entreprises clientes.