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Accueil » Association des courtiers d’assurances du Canada ACCORD DE COMMERCIALISATION BROKERCORE

JANVIER 2023

Au Canada, le réseau de courtage du secteur de l’assurance de dommages accuse un retard par rapport aux autres secteurs d’activité de l’économie en ce qui concerne le principe de connectivité en temps réel.

Les courtiers sont donc confrontés à des points de friction dans leurs processus et à l’obligation de saisir les mêmes données dans différents systèmes (charge de travail double), ce qui entraîne des coûts inutiles et une expérience client qui est loin d’être idéale.

Les courtiers utilisent leurs propres systèmes pour gérer les demandes des clients. Les assureurs utilisent des systèmes différents.
Une saisie initiale des données est faite dans le système de gestion de courtage et ces mêmes données doivent être de nouveau saisies sur le portail de l’assureur.

Le courtier doit donc entrer les mêmes données à deux reprises, ce qui cause des délais et des erreurs qui exigent une intervention manuelle et qui peuvent avoir des répercussions négatives sur l’expérience ultime du client

La plupart des autres secteurs d’activité ont fait d’énormes progrès à certaines étapes de la chaîne de valeur, notamment en ce qui concerne le partage ou la diffusion des données en temps réel. Dans le secteur de l’assurance de dommages en revanche, la connectivité des données en temps réel n’en est qu’à ses balbutiements. 

Nous constatons toutefois des progrès. Brokercore a présenté récemment des fonctionnalité qui sont particulièrement intéressantes, notamment :

  • Tarification agnostique
    • Brokercore figure parmi les premiers fournisseurs à avoir adopté les normes définies dans le cadre du projet de l’assurance des entreprises du CSIO et à avoir investi dans leur utilisation.
      Comme étape intermédiaire ou de transition, Brokercore a développé une solution qui permet aux courtiers de se connecter et d’obtenir des taux tout en préservant leur capacité de migrer vers les API standardisés quand ils seront disponibles.
      Ils utilisent notamment les tables de taux des assureurs, la fonction glisser-déposer des tarificateurs sous Excel et des offres de plugiciels spécialisés.
      Les courtiers traditionnels ou à qui on a délégué des pouvoirs peuvent adopter ces fonctionnalités dès maintenant, et faire la transition vers les API lorsqu’ils seront disponibles.
  • API de connectivité non lié à la tarification
    • Les API se sont multipliés à l’extérieur de la sphère de tarification. Brokercore a appliqué cette technologie à d’autres processus, y compris la consultation en temps réel des données produites par des tiers.
      La validation des données en temps réel réduit la charge de travail, améliore l’exactitude des données en réduisant les erreurs et les omissions.
  • Authentification unique et données utiles
    • Dans certaines situations, la connectivité en temps réel au moyen des API n’est pas la solution, car la mise en œuvre est trop difficile en ce moment.
      Brokercore a mis en place une solution qui permet de transmettre ou de recevoir des quantités importantes de données clients à l’aide d’un simple clic.
      Grâce à l’utilisation de jetons de style « authentification unique », nous permettons à des utilisateurs de confiance de s’authentifier automatiquement pour le transfert de données utiles dans un formulaire prérempli, pour lancer un processus ou, encore, pour effectuer d’autres tâches.
      Cette approche en matière de connectivité permet d’améliorer l’exactitude des données en évitant la double saisie.

La connectivité en temps réel ne sera pas réalisée du jour au lendemain au sein du réseau de courtage – les changements se feront progressivement.
Les courtiers sont invités à explorer les nouvelles fonctions offertes par votre fournisseur et à les utiliser.

Il est important que les assureurs et les fournisseurs d’outils informatiques continuent d’investir dans la connectivité en temps réel du réseau de courtage.
Comme il y a des avantages pour les consommateurs, les courtiers, et les assureurs, il ne faut ménager aucun effort pour réaliser cet objectif.

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Veiller à l’harmonisation avec les cadres réglementaires et les normes

Les principes s’harmoniseront avec les lignes directrices internationales en matière d’IA (p. ex., ISO 42001, cadres de l’OCDE) et les règlements propres à certains secteurs (p. ex., RIBO, BSIF, AMF) suivies par les parties prenantes. Le respect des normes juridiques aidera les organisations à composer avec les exigences des différents territoires, à promouvoir des pratiques durables et à prévenir l’utilisation abusive des données d’IA.

Encourager l’innovation responsable en IA

Les principes encourageront la communauté des courtiers à innover de manière responsable en développant des systèmes d’IA qui donnent la priorité au bien-être des consommateurs, à l’inclusion et à l’équité, tout en évaluant les répercussions sociales, environnementales et économiques de leurs solutions d’IA.

Promouvoir la responsabilisation dans la surveillance de l’IA

Les principes d’IA renforceront la responsabilisation à tous les niveaux des organisations et des tiers collaborateurs. La détermination des rôles et la surveillance humaine dans les processus d’IA améliorent la traçabilité, permettent la prise de décisions éclairées et intègrent des mécanismes de recours éthique lorsque des erreurs ou des résultats défavorables se produisent.

Assurer la confiance des consommateurs et l’équité

Les principes de gouvernance de l’IA appuient l’engagement envers la transparence, l’équité et la responsabilisation. Des résultats explicables et une communication proactive avec les consommateurs favorisent la confiance parmi la
communauté des courtiers en général, leurs clients et les parties prenantes externes.

Soutenir les normes de déontologie et la collaboration des parties prenantes

En intégrant les principes de gouvernance de l’IA, les courtiers membres peuvent s’aligner sur leur mission de favoriser une culture éthique parmi leurs parties prenantes. Lutter contre les préjugés, veiller à la protection des consommateurs et promouvoir l’inclusion, ce qui renforcera l’engagement envers des pratiques éthiques en matière d’IA en collaboration avec les intervenants du secteur, les organismes de réglementation et les fournisseurs de solutions tiers.

Cas d’utilisation no 2 de la preuve de concept pour l’IA : recherche de couverture et analyse des lacunes assistées par l’IA

Exigences techniques

Modèles d’IA avec contexte sur les données comparatives sectorielles et les structures des polices

Interprétation des modalités, avenants et clauses des polices existantes

Intégration au SGC pour récupérer le profil du client, les informations sur l’exposition et les données sur les polices passées

Fonctionnalités de sécurité et de conformité des données pour protéger les informations des clients

Périmètre fonctionnel

Analyser les données soumises par les clients, y compris les expositions, le contexte commercial, etc.

Extraire et interpréter les modalités des polices existantes (p. ex., avenants, exclusions, clauses)

Comparer avec les modèles de couverture habituels et les indications sectorielles pour identifier les lacunes de couverture

Établir l’ordre de priorité des lacunes de couverture identifiées et fournir une justification fondée sur des considérations (p. ex., normes sectorielles, risque)

Recommander des produits et des options de couverture adaptés au profil du client et générer des résumés pour les discussions avec le client

Cas d’utilisation de la preuve de concept pour l’IA no 1 : intégration des clients et prise de données alimentées par l’IA

Exigences techniques

Intégration au SGC : Intégration au SGC pour la saisie et le stockage sécurisés des données

Intégration au ARS appliqué : Intégration au ARS appliqué pour activer la génération automatique de soumissions

Analystes spécialisés pour le renouvellement : Capacité d’analyse de documents pour 5 à 6 assureurs avec une grande précision

Cadre d’extensibilité : Architecture modulaire pour prendre en charge les améliorations futures et l’automatisation accrue

Périmètre fonctionnel

Robot conversationnel pour l’intégration des clients : Recueillir les renseignements des clients, répondre aux questions d’intégration et guider les utilisateurs dans le processus d’intégration

Collecte et stockage des données : Saisir et stocker les données recueillies directement dans le SGC du courtier

Traitement des documents : Permettre aux clients de téléverser des documents de renouvellement et extraire des données clés pour accélérer le processus d’intégration

Génération des soumissions : Générer des soumissions en fonction des informations recueillies