September 27, 2021

Machine à données : les assureurs utilisent l’IA pour remodeler l’industrie

Prenez vos médicaments lorsque l’application vous le dit, faites de l’exercice et mangez bien. Tant que vous « faites preuve d’une bonne conformité » et partagez les données, vous réduisez vos risques pour la santé et votre prime d’assurance.

C’est ainsi que Xie Guotong – le scientifique en chef de la santé de l’assureur chinois Ping An – décrit son service combiné d’assurance et de « gestion numérique des maladies » pour les personnes atteintes de diabète de type 2. Propulsé par l’intelligence artificielle, ce n’est qu’un exemple d’un grand changement en cours dans l’industrie.

L’IA, qui passe au crible les données et vise à apprendre comme les humains, permet aux assureurs de produire des profils de risque client très individualisés qui évoluent en temps réel. Dans certaines parties du marché, il est utilisé pour affiner ou remplacer le modèle traditionnel d’une prime annuelle, créant des contrats qui sont influencés par des facteurs tels que le comportement des clients.

Dans certains cas, les assureurs l’utilisent pour décider s’ils veulent prendre un client en premier lieu.

L’assureur automobile Root, coté à New York, propose aux clients potentiels un essai routier, les suit à l’aide d’une application, puis choisit s’il souhaite les assurer. Le comportement au volant est également le facteur numéro un dans le prix de la politique, a-t-il déclaré.

La start-up britannique Zego, spécialisée dans l’assurance automobile pour les travailleurs de l’économie locale tels que les conducteurs Uber, propose un produit qui surveille les clients après avoir acheté une couverture et promet un prix de renouvellement inférieur pour des conducteurs plus sûrs.

La théorie avec de telles polices est que les clients finissent par payer un prix plus juste pour leur risque individuel et que les assureurs sont mieux à même de prévoir les pertes. Certains assureurs affirment que cela leur donne également plus d’opportunités d’influencer le comportement et même d’empêcher les sinistres de se produire.

L’assureur automobile Root, coté à New York, propose à ses clients potentiels un essai routier, les suit à l’aide d’une application, puis choisit s’il souhaite les assurer © Assurance Root

“L’assurance passe fortement du paiement après sinistre à la prévention”, a déclaré Cristiano Borean, directeur financier de Generali, le plus grand assureur italien.

Pendant une décennie, Generali a proposé des polices de paiement à la conduite qui récompensent les conducteurs plus prudents avec des primes plus faibles. Sur son marché d’origine, il propose également un retour d’information des conducteurs activé par l’IA dans une application et prévoit de le piloter dans d’autres pays. « Tout ce qui peut vous permettre d’interagir et de réduire votre risque, est dans notre intérêt en tant qu’assureur.

Mais la montée en puissance des assurances alimentées par l’IA inquiète les chercheurs que cette nouvelle façon de faire les choses crée des injustices et pourrait même saper le modèle de mutualisation des risques qui est la clé de l’industrie, rendant impossible pour certaines personnes de trouver une couverture.

“Oui, vous ne paierez pas pour les réclamations de votre voisin sujet aux accidents, mais là encore, personne d’autre ne paiera pour vos réclamations – juste vous”, a déclaré Duncan Minty, consultant indépendant en éthique dans le secteur. Il y a un danger, a-t-il ajouté, de “tri social”, où des groupes de personnes perçus comme plus risqués ne peuvent pas acheter d’assurance.

Couverture axée sur le comportement

Le produit d’assurance contre le diabète de type 2 de Ping An est alimenté par AskBob, son « système d’aide à la décision clinique » alimenté par l’IA et utilisé par les médecins dans toute la Chine.

Pour les diabétiques, l’IA est formée sur les données montrant l’incidence des complications telles que les accidents vasculaires cérébraux. Il analyse ensuite la santé du client individuel via une application pour développer un plan de soins, qui est examiné et ajusté par un médecin avec le patient.

L’IA surveille le patient – via une application et un moniteur de glycémie – en affinant ses prédictions de la probabilité de complications au fur et à mesure. Les patients qui achètent l’assurance liée se voient promettre une prime inférieure au renouvellement s’ils suivent le plan.

Graphique montrant que les leaders de l'adoption de l'IA ont également l'intention d'investir davantage dans un avenir proche

Mais les experts en IA s’inquiètent des conséquences de l’utilisation des données de santé pour calculer les primes d’assurance.

Une telle approche “enracine une vision de la santé non pas comme le bien-être humain et l’épanouissement, mais comme quelque chose qui est axé sur les objectifs et axé sur les coûts”, a déclaré Mavis Machirori, chercheur principal à l’Institut Ada Lovelace.

Cela pourrait favoriser ceux qui sont connectés numériquement et vivent à proximité d’espaces ouverts, tandis que “le manque de règles claires sur ce qui compte comme données de santé laisse la porte ouverte à une utilisation abusive”, a-t-elle ajouté.

La « couverture intelligente » de Zego, comme l’appelle l’entreprise, offre une réduction aux conducteurs qui s’inscrivent à la surveillance. Son modèle de tarification utilise un mélange d’entrées, y compris des informations telles que l’âge, ainsi que des modèles d’apprentissage automatique qui analysent des données en temps réel telles que le freinage rapide et les virages. Une conduite plus sûre devrait faire baisser le coût du renouvellement, a déclaré Zego. Il prévoit également de fournir des commentaires aux clients via son application pour les aider à gérer leur risque.

“Si vous avez souscrit une politique de renouvellement mensuel avec nous, nous envisagerons de suivre cela au fil du temps avec vous et de vous montrer ce que vous pouvez faire pour réduire vos coûts mensuels”, a déclaré Vicky Wills, responsable de la technologie de la start-up. officier.

Elle a ajouté: “Je pense que c’est une tendance que nous allons en fait voir de plus en plus – l’assurance devenant davantage un outil de gestion des risques proactif plutôt que le filet de sécurité qu’elle était auparavant.”

Biais de surveillance

Les militants avertissent cependant que les données peuvent être sorties de leur contexte – il y a souvent de bonnes raisons de freiner fortement. Et certains craignent les conséquences à plus long terme de la collecte d’autant de données.

« Votre assureur utilisera-t-il cette photo Instagram d’une voiture puissante que vous êtes sur le point de publier comme signe que vous êtes un conducteur à risque ? Ils pourraient », a déclaré Nicolas Kayser-Bril, journaliste à AlgorithmWatch, un groupe à but non lucratif qui étudie la « prise de décision automatisée ».

Les régulateurs s’inquiètent clairement de la possibilité que les systèmes d’IA intègrent la discrimination. Un document de travail publié en mai par Eiopa, le principal organisme de réglementation des assurances de l’UE, a déclaré que les entreprises devraient « faire des efforts raisonnables pour surveiller et atténuer les biais des données et des systèmes d’IA ».

Selon les experts, des problèmes peuvent survenir lorsque l’IA reproduit un processus décisionnel humain qui est lui-même biaisé ou utilise des données non représentatives.

Diagramme à barres du pourcentage d'assureurs américains interrogés qui prévoyaient d'augmenter leurs dépenses dans le domaine montrant que les assureurs augmenteraient leurs dépenses en IA et en données

Shameek Kundu, responsable des services financiers chez TruEra, une entreprise qui analyse les modèles d’IA, propose quatre vérifications aux assureurs : que les données soient interprétées correctement et dans leur contexte ; que le modèle fonctionne bien pour différents segments de la population ; que l’autorisation est demandée à un client dans une communication transparente ; et que les clients ont un recours s’ils pensent avoir été maltraités.

Détecter la fraude

Les assureurs tels que Root utilisent également l’IA pour identifier les fausses déclarations, par exemple pour essayer de repérer les écarts entre le moment et le lieu d’un accident et les informations contenues dans la déclaration.

Des prestataires tiers tels que le français Shift Technology, quant à eux, proposent aux assureurs un service permettant d’identifier si la même photo, par exemple d’une voiture endommagée, a été utilisée dans plusieurs réclamations.

Lemonade, coté aux États-Unis, est également un grand utilisateur d’IA. L’assurance est « une activité qui consiste à utiliser des données passées pour prédire des événements futurs », a déclaré le co-fondateur de l’entreprise, Daniel Schreiber. « Plus les données d’un assureur sont prédictives. . . le meilleur.” Il utilise l’IA pour accélérer le processus et réduire le coût du traitement des réclamations.

Mais il a provoqué une fureur sur les réseaux sociaux plus tôt cette année lorsqu’il a tweeté sur la façon dont son IA parcourt des vidéos pour des indications de fraude, reprenant des “indices non verbaux”.

Lemonade a ensuite précisé qu’il utilisait un logiciel de reconnaissance faciale pour essayer de détecter si la même personne faisait plusieurs déclarations sous différentes identités. Il a ajouté qu’il ne permettait pas à l’IA de rejeter automatiquement les allégations et qu’il n’avait jamais utilisé la « phrénologie » ou la « physionomie » – évaluant le caractère d’une personne en fonction de ses traits ou de son expression faciale.

Mais l’épisode résumait les inquiétudes quant à la construction par l’industrie d’une image de plus en plus détaillée de ses clients.

“Les gens demandent souvent à quel point l’IA d’une entreprise est éthique”, a déclaré Minty. “Ce qu’ils devraient se demander, c’est dans quelle mesure l’éthique est prise en compte par les personnes qui conçoivent l’IA, lui fournissent des données et l’utilisent pour prendre des décisions.”