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Les capacités de l’IA augmentent. Ce que tout courtier devrait savoir pendant que les efforts de gouvernance prennent forme. (Partie 1 : l’environnement canadien)

Il y a deux ans, l’IA générative dans un cabinet de courtage prenait la forme d’un agent conversationnel qui pouvait rédiger un courriel et, à l’occasion, halluciner une couverture inexistante. Aujourd’hui, le même type d’outil peut, dans une large mesure et pendant de longues heures, traiter des dossiers de renouvellement comportant plusieurs étapes, faire référence […]

La présence d’une technologie ne devrait pas se faire sentir. Son fonctionnement devrait être invisible. Les conseils obtenus d’une source de confiance ne devraient jamais être invisibles.

Kathryn Sinclair, présidente et cheffe de la direction, CSIO, et Peter Braid, chef de la direction, ACAC L’assurance a toujours été une activité fondée sur les relations. Chaque police d’assurance représente une famille, une entreprise ou une collectivité qui cherche à obtenir une protection et une tranquillité d’esprit. Derrière chaque transaction se trouve un client […]

L’outil, la partie facile

Vous avez fait la recherche. Vous avez sélectionné la plateforme. Vous avez signé le contrat. Votre nouvel outil d’IA entre en fonction dans 30 jours. Vous pensez que votre travail est terminé? Pas si vite. C’était seulement la partie facile de votre projet. Qu’il s’agisse d’IA ou d’un outil technologique plus traditionnel, la partie « technologie » est […]

Les clients veulent-ils traiter avec votre agent intelligent?

Demandez à un propriétaire de cabinet de courtage si ses clients sont prêts à interagir avec un agent intelligent qui utilise les ressources de l’IA. Il vous répondra « non ». Il pense que les questions liées à l’assurance doivent être traitées dans le cadre d’une relation d’affaires. Les clients veulent interagir avec un être humain et […]

L’IA peut produire des inexactitudes, mais l’assurance ne peut se le permettre

Le danger des modèles probabilistes en assurance de dommages Dans le secteur des technologies, une petite défaillance logicielle ou une réponse automatique inexacte est considérée comme un bogue. Sur le marché canadien de l’assurance de dommages, la même erreur peut donner lieu à une réclamation au titre de l’assurance E&O, à une atteinte à la […]

Comment l’IA peut-elle aider votre cabinet de courtage?

La dépense la plus importante dans un cabinet de courtage n’est pas le loyer ou la licence du système de gestion de courtage. Ce sont les heures que les membres de votre équipe consacrent à des tâches qui ne créent pas de valeur. Dans beaucoup de cabinets de courtage, les producteurs à forte valeur ajoutée […]

Pertinence d’une stratégie en matière d’IA?

Arguments en faveur d’un parcours stratégique Le secteur canadien de l’assurance de dommages n’est plus au stade des discussions sur l’IA, car beaucoup d’organisations sont maintenant passées à la phase d’implantation. Une stratégie officielle d’IA n’est plus un luxe pour les précurseurs dans le domaine des technologies des assurances (« insurtech »). Elle joue, en effet, un rôle […]

Le catalyseur d’innovation : un bond quantique pour le courtier connecté

Dans le monde de la technologie, la connectivité est souvent le « point de bascule » qui fait passer une industrie d’améliorations progressives à une transformation radicale. Pour le secteur de l’assurance de dommages au Canada, la passerelle API du Centre d’étude de la pratique des assurances (CSIO) est plus qu’un moyen de gagner du […]

Efficacité et innovation : pourquoi la passerelle API du CSIO est un gain stratégique pour les assureurs

Bien que l’essentiel des discussions sur la transformation numérique porte sur l’expérience des courtiers, la stratégie du Centre d’étude de la pratique des assurances (CSIO) et sa passerelle API centralisée offrent une proposition de valeur puissante pour les assureurs. Le soutien d’un écosystème API centralisé et standardisé n’est plus seulement une initiative « favorable aux […]

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

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

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