(AOF) - D’après le rapport sur l’assurance dommages (World Property and Casualty Insurance Report 2024) du Capgemini Research Institute, les capacités de souscription des assureurs sont limitées par des contraintes organisationnelles. Seuls 8% des assureurs en assurance dommages (IARD - incendie, automobile et risques divers) sont considérés comme des "précurseurs" en matière de souscription, tirant parti de l’IA et de l’automatisation pour prendre des décisions éclairées et évaluer les risques de manière précise et efficace.
Ces précurseurs obtiennent également une meilleure collaboration entre équipes et une plus grande clarté vis-à-vis des clients en plaçant les souscripteurs au cœur de toutes les décisions.
Tandis que les pressions inflationnistes pèsent sur les assurés, ceux-ci demandent de plus en plus à leurs assureurs des primes abordables, claires et transparentes. 42% des assurés trouvent le processus de souscription actuel complexe et long. En outre, 27% des assurés ont changé d'assureur au cours des deux dernières années, à la recherche de primes moins chères (60%) et de couvertures plus étendues (53%).
Alors que les primes ont augmenté, la souscription a néanmoins connu des difficultés, et les ratios combinés ont dépassé les 100%. Cela est dû aux catastrophes naturelles, à l'évolution des risques inhérents aux innovations technologiques, telles que les cybermenaces et l'émergence de l'IA générative, et à la complexité règlementaire.
Les dirigeants du secteur mentionnent des obstacles organisationnels importants qui affectent leur capacité à satisfaire les clients : un accès insuffisant aux données (54%), des systèmes technologiques dépassés (51%) et le manque de talents qualifiés (47%).
62% des dirigeants reconnaissent que l'IA améliore la qualité de la souscription et réduit la fraude. Malgré ces avantages, seuls 43 % des souscripteurs font confiance et acceptent régulièrement les recommandations automatisées des outils d'analyse prédictive d'aide à la décision. Cette hésitation est due à un sentiment de trop grande complexité (67%) et à des craintes quant à l'intégrité et explicabilité des données (59%).
