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Accueil » 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 qui compte sur le courtier pour obtenir des conseils fiables et des échanges aussi simples, fluides et efficaces que possible.

Comme les attentes des clients continuent d’évoluer, notre secteur a la possibilité et la responsabilité de changer pour répondre à leurs besoins.

La population canadienne continue de faire confiance au courtier d’assurances, car les conseils d’un professionnel, ses recommandations personnalisées et le soutien qu’il offre au client qui doit présenter une demande d’indemnisation sont valorisés. La proposition de valeur reste fondamentalement la même.

Les attentes par rapport à la prestation des services changent cependant. Les clients recherchent la simplicité et la rapidité et des services plus connectés.

Ces attentes ont des répercussions dans tous les secteurs d’activité, et l’assurance ne fait pas exception.

Pour les courtiers, il s’agit d’améliorer les façons de soutenir les clients en évaluant les risques plus efficacement, en renforçant les relations et en fournissant des conseils et le niveau de services auquel les clients s’attendent. Pour les assureurs, il s’agit de faciliter le travail des courtiers en fournissant des façons plus rapides, plus simples et plus connectées d’échanger des renseignements. Pour chacun d’entre nous, il s’agit de nous assurer que les technologies contribuent à supprimer les points de friction, à augmenter la productivité, à réduire les coûts et à fournir une meilleure expérience client.

Un langage commun

La bonne nouvelle, c’est que nous avons déjà une bonne partie de ces fondations.

Le travail de collaboration au sein de notre secteur a permis de créer des normes de données – un langage commun qui facilite la circulation des données entre les courtiers, les assureurs et les fournisseurs de technologie. Les normes de données soutiennent des millions d’opérations chaque année. Il n’est pas nécessaire de comprendre comment ces normes fonctionnent pour en estimer la valeur et le potentiel. Lorsque la circulation des données est fluide, les courtiers ne consacrent plus autant de temps aux tâches administratives, les assureurs reçoivent des données plus complètes et exactes, et les clients bénéficient d’un service plus rapide et plus simple. L’expérience client est améliorée.

Des systèmes plus rapides et des étapes moins nombreuses ont leur importance, mais la véritable valeur d’une technologie se mesure aux gains de temps qu’elle permet de réaliser, les courtiers accordant plus de temps au renforcement des relations clients et à la prestation de conseils fiables. Ils aident ainsi les clients à prendre des décisions éclairées.

Prenons un propriétaire qui a acheté une police d’assurance il y a dix ans. Pendant cette période, il se peut que des rénovations aient été effectuées dans la cuisine, que le sous-sol ait été aménagé et qu’une dépendance ait été ajoutée. Ces améliorations peuvent avoir une incidence importante sur la valeur de la maison. La hausse des coûts de reconstruction et de l’inflation ajoute un niveau de complexité à l’évaluation de ce risque. Il faut que les bonnes questions soient posées pour s’assurer que la couverture est adéquate. Une technologie ne peut avoir ce type de discussion avec le client. Le courtier le peut.

C’est exactement dans une telle situation que la technologie crée sa plus grande valeur. Pas en remplaçant l’expertise du courtier, mais en créant plus d’occasions de mettre cette expertise à profit.

Des normes de données aux connexions en temps réel

Les normes de données fournissent à notre secteur un langage commun. Pour la prochaine étape, il faut que ces données puissent circuler de façon instantanée et sécurisée entre les courtiers et les assureurs. C’est précisément ce que la passerelle API propose – la création d’un réseau de distribution de produits d’assurance par les courtiers qui est plus connecté, plus efficient et plus réactif.

En favorisant une connectivité sécurisée et en temps réel entre les systèmes de gestion de courtage et les systèmes des assureurs, la passerelle API proposée supprime les points de friction pour les opérations habituelles. Les courtiers peuvent donc se concentrer davantage sur les conversations au cours desquelles la prestation de conseils est particulièrement importante. Au lieu d’utiliser les multiples portails des assureurs ou de saisir les mêmes données dans de multiples systèmes, les courtiers peuvent se concentrer sur les services que les clients valorisent : la prestation de conseils dignes de confiance et la défense de leurs intérêts.

Pour les assureurs, les avantages sont tout aussi intéressants. La réception de données standardisées et en temps réel réduit les interventions manuelles, améliore le processus de traitement direct, accélère le temps de réponse et augmente l’efficience opérationnelle. Les courtiers trouvent qu’il est plus facile de faire affaire avec les assureurs, les relations sont renforcées et l’expérience client est améliorée.

La croissance est une autre retombée importante. Lorsque les courtiers passent moins de temps à naviguer d’un système à l’autre et que les assureurs passent moins de temps à gérer manuellement les processus, ils peuvent se concentrer sur le service clientèle, l’établissement de relations et les nouvelles occasions d’affaires. Si les courtiers trouvent qu’il est plus facile de faire affaire avec les assureurs, il sera ultimement plus facile de gagner des clients et de les fidéliser.

La passerelle API proposée est trop complexe – y compris trop interconnectée – pour qu’un seul assureur ou qu’un seul partenaire technologique puisse se charger de la mettre au point. Son succès dépend du même niveau de collaboration sectorielle qui a présidé à la création des normes de données. Ensemble, nous pouvons renforcer le réseau de courtage et améliorer l’expérience client. Nous pouvons aider les assureurs à être plus efficients et veiller à ce que les courtiers demeurent la source de confiance des générations à venir pour l’obtention de conseils fiables.

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.
C’est l’avenir que nous cherchons à créer ensemble.

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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