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Accueil » 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 temps ; c’est le tremplin d’une nouvelle génération d’outils innovants qui redéfiniront la valeur qu’un courtier apporte à ses clients.

Leçons de la révolution financière

Il n’est pas nécessaire de chercher bien loin pour voir comment la connectivité déclenche une explosion d’innovation. Dans le secteur bancaire, l’essor du système bancaire axé sur le consommateur — propulsé par des API standardisées similaires à celles proposées par le CSIO — a transformé l’industrie. Une fois les silos de données brisés, un nouvel écosystème d’outils « Fintech » a émergé.

Par exemple, des plateformes comme Plaid ont permis aux distributeurs de regrouper toute la vie financière d’un client dans un tableau de bord unique, offrant des conseils budgétaires en temps réel et des recommandations de produits personnalisées qui étaient auparavant impossibles. De même, en gestion de patrimoine, les initiatives de « données ouvertes » ont permis aux conseillers d’intégrer des outils spécialisés pour le rééquilibrage de portefeuille et les rapports directement dans leurs systèmes centraux, passant de données traitées par lots à des perspectives accessibles en tout temps.

 

De la « saisie de données » à l’« hyper-personnalisation »

Avec la stratégie du CSIO offrant un flux de données fluide, le courtier d’assurance de demain aura accès à un véritable « terrain de jeu novateur ». Une connectivité fluide permet de collecter des données de soumission et de police plus riches, utilisables pour des analyses concurrentielles approfondies et le développement de nouveaux produits.

Imaginez un monde où votre BMS n’est pas seulement un classeur, mais un assistant intelligent offrant :

  • Analytique prédictive : Des outils qui analysent les données de soumissions conclues ou non pour vous indiquer quels clients risquent de partir et de quels produits spécifiques ils auront probablement besoin ensuite.
  • Concierges clients propulsés par l’IA : Des outils d’IA générative, basés sur les schémas de données standardisés du CSIO, capables de résumer automatiquement des changements de police complexes pour vos clients ou de traiter des demandes de tarification de routine en temps réel.
  • Occasions d’assurance intégrée : La capacité d’offrir une couverture « instantanée » au point de vente pour d’autres achats de grande valeur, étendant votre portée dans de nouveaux écosystèmes numériques.

CSIO et ACAC : construire les rails de l’innovation

Ce « bond quantique » n’est possible que si chaque acteur de l’industrie est connecté aux mêmes rails. Le CSIO dirige cet effort en construisant une passerelle API sécurisée et des cadres de gouvernance des données nécessaires pour soutenir un échange de données rapide, sécurisé et structuré. Cette infrastructure garantit que même les outils d’IA les plus avancés disposent des données structurées de haute qualité dont ils ont besoin pour fonctionner efficacement.

. L’Association des courtiers d’assurances du Canada (ACAC) demeure un défenseur vital dans cet espace, veillant à ce que, mesure que ces nouveaux outils sont développés, ils restent centrés sur la relation courtier-client. En validant que l’automatisation par API mène à une meilleure « intelligence d’affaires », l’ACAC a aidé à prouver que la connectivité n’est pas seulement un objectif technique — c’est le fondement de l’ère la plus innovante de l’histoire du réseau de courtage.

L’introduction de la passerelle API ne sert pas seulement à faire le travail d’aujourd’hui plus rapidement ; elle permet de déployer les outils qui feront le travail de demain de manières que nous commençons à peine à imaginer.

 

 

 

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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