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Accueil » 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 courtiers »; c’est une étape cruciale pour les assureurs afin de réduire leurs propres coûts opérationnels, d’améliorer la qualité des données et d’accélérer la mise en marché de nouveaux produits.

Réduction de la « taxe de portail » et des coûts opérationnels

Pour de nombreux assureurs, maintenir des portails de courtiers propriétaires représente un fardeau technique et financier important. Ces portails nécessitent une maintenance constante, du personnel pour les centres d’assistance et une formation continue pour les courtiers partenaires. En migrant vers la passerelle API du CSIO, les assureurs peuvent converger vers un point d’entrée unique et standardisé pour tous les systèmes de gestion de cabinet (BMS).

Les avantages de ce virage sont quantifiables :

  • Réduction des coûts de maintenance : Les API centralisées réduisent le besoin de soutenir de multiples intégrations sur mesure et des infrastructures de portails vieillissantes.
  • Réaffectation du personnel : Grâce à la réduction des interactions manuelles entre les tarificateurs et les courtiers, les assureurs peuvent recentrer leur personnel de tarification sur des risques plus complexes et à haute valeur, plutôt que sur le dépannage de transactions courantes.
  • Baisse du volume d’appels : L’intégration API en temps réel diminue considérablement le volume de demandes d’assistance concernant la formation sur les portails et les problèmes techniques.

Amélioration de l’intégrité des données et de la qualité de la tarification

L’un des plus grands défis pour les assureurs est la « donnée erronée » — les écarts entre les informations saisies dans un BMS et celles qui parviennent au système de gestion des polices de l’assureur. Les recherches indiquent qu’environ 38 % des soumissions BMS varient actuellement par rapport aux prix des portails d’assureurs, souvent en raison de la ressaisie manuelle des données.

En soutenant la passerelle de traduction API du CSIO, les assureurs s’assurent que les données qu’ils reçoivent sont structurées, précises et cohérentes entre tous leurs partenaires de distribution. Cela crée plusieurs avantages clés :

  • Tarification exacte : Les appels API en temps réel garantissent que les courtiers utilisent les taux les plus récents, réduisant ainsi le besoin de corrections de polices ou d’annulations dues à des erreurs de soumission.
  • Mise en œuvre rapide des tarifs : Les assureurs peuvent déployer des changements de taux via les API beaucoup plus rapidement que par des mises à jour manuelles de portails, leur permettant d’atteindre plus vite les bénéfices financiers prévus.
  • Intelligence d’affaires accrue : Les API standardisées permettent aux assureurs de collecter des données plus complètes sur les soumissions qui ne sont pas conclues, fournissant des renseignements essentiels pour l’analyse concurrentielle et le développement de produits.

Un fondement pour l’avenir

Le passage à une passerelle centralisée est un effort collaboratif. Tandis que le CSIO dirige le développement technique et travaille avec les principaux fournisseurs pour assurer une conformité native, l’Association des courtiers d’assurances du Canada (ACAC) a été un partenaire essentiel pour valider ces avantages grâce à son travail continu sur la connectivité avec des assureurs tels qu’Economical et Wawanesa. Cette coopération garantit que l’infrastructure bâtie aujourd’hui est assez robuste pour soutenir les innovations futures, telles que l’IA générative et la modélisation de données avancée.

En adoptant la stratégie du CSIO, les assureurs ne font pas que simplifier leurs opérations actuelles ; ils bâtissent un réseau de distribution évolutif, sécurisé et hautement efficace, prêt pour la prochaine génération de l’assurance.

 

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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