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      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