Joël Turcotte, Spécialiste marketing - Assurance vie
Nous avons pu le constater, au cours des dernières années, la diminution constante des exigences médicales pour des montants de protections d’assurance de plus en plus élevés. Cette tendance nous est présentée comme étant irréversible. La grande question : Comment les compagnies d’assurance-vie peuvent-elles faire pour arriver à ce résultat ? Est-ce réaliste de penser qu’elles sont prêtes à accepter le même risque tout en connaissant moins les conditions de santé du client, et ce, sans augmenter les primes ?
Au cours des derniers mois, par exemple, iA Groupe Financier a aboli, pour certaines classes de risque, les électrocardiogrammes (ECG) pour les remplacer par une simple mesure spécifique dans la prise de sang afin de vérifier la santé coronarienne. Beaucoup moins intrusif et, surtout, beaucoup moins de dérangement pour le client. Cet exemple fait peut-être partie de la solution. La tarification d’assurance est en pleine évolution. La voie que certaines compagnies, telles que Manuvie, Financière Sun Life, Humania, iA Groupe Financier (et bien d’autres !), ont adoptée se nomme l’analyse prédictive.
Qu’est-ce que l’analyse prédictive ?
À la base, l’analyse prédictive se nourrit de différentes sources d’études statistiques, d’extraction de connaissances obtenues, d’expériences internes et de la théorie de la boule de cristal ! L’intelligence artificielle analyse ainsi des faits présents et passés pour faire des hypothèses prédictives sur des risques futurs. Incroyable, mais vrai : cette intelligence artificielle apprend même de ses bons coups et de ses erreurs !
En d’autres mots, les compagnies, toujours à l’écoute de nos besoins, ont choisi d’utiliser des milliers d’études, de dossiers passés, de données de Statistique Canada, le MIB , etc. pour diminuer le temps d’étude et les exigences de dossiers soumis, sans trop naviguer dans l’inconnu. Comme on dit : Les bénéfices surpassent largement les risques !
Une proposition soumise aujourd’hui pourrait passer dans un processus automatisé d’étude du risque avant même de toucher le bureau d’un tarificateur en chair et en os. Le cerveau mécanique peut ainsi décider si un cerveau humain doit regarder le dossier ou s’il peut être approuvé sur-le-champ. Également, l’analyse prédictive décide si des examens médicaux supplémentaires doivent être commandés, et ce, même si cela n’était pas requis comme exigence de base dans le dossier.
Mais pourquoi et comment?
C’est un algorithme, tel que celui utilisé par les réseaux sociaux pour connaître nos habitudes de consommations, qui explore, collige et croise toutes ces données afin d’éviter à plus de 80 % des clients de passer inutilement des tests. Il restera donc environ 20 % des clients pour lesquels des exigences supplémentaires « non prévues » seront demandées.
Peut-on obtenir une exception quand notre client se retrouve dans un tel engrenage ?
Malheureusement non, même si ceci paraît injuste. Même si l’on connaît le client ou toutes autres raisons qui puisse paraître valable.
La meilleure chose à faire dorénavant, est d’inclure dans votre discours au client qu’une telle situation pourrait survenir et que cela n’est pas nécessairement une mauvaise nouvelle.
En résumé, l’utilisation de l’analyse prédictive par les compagnies d’assurance permet aux conseillers de gagner du temps sur différentes tâches quotidiennes, leur laissant ainsi plus de temps pour se concentrer sur la gestion de la relation client et la gestion des situations complexes. Les données de l’analyse prédictive et l’intelligence artificielle permettent l’amélioration de la connaissance client et les prédictions sur les besoins futurs des clients. L’analyse prédictive sert donc non seulement à réduire le temps de traitement de dossiers, à mettre en valeur l’expertise des professionnels d’assurance, mais également à proposer une offre compétitive et adaptée aux besoins des clients, qui a une corrélation directe sur la satisfaction client.