Accueil » Data Use Principles

Advert

Accueil » Data Use Principles

Data Use Principles

octobre 21, 2024

IBAC supports PIPEDA fair information principles, which include the understanding that:

  • Any and all purposes for which a consumer’s personal information is collected must be
    disclosed to him or her; and
  • Consumers have the right to grant or withhold their consent for the collection, use,
    and/or disclosure of their personal information with respect to any collection purposes.
  • Personal information shall not be used or disclosed for purposes other than those for
    which it was collected, except with the consent of the individual or as required by law.

 

Read More

Faites partie de la communauté.

Abonnez-vous dès aujourd’hui!
Obtenez les nouvelles d’intérêt, les mises à jour et les contenus exclusifs directement dans votre boîte de courriels.

By submitting this form, you are consenting to receive marketing emails from: My WordPress. You can revoke your consent to receive emails at any time by using the SafeUnsubscribe® link, found at the bottom of every email. Emails are serviced by Constant Contact

© 2025, Insurance Brokers Association of Canada

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