Pour une IA efficace, les assureurs doivent mettre de l'ordre dans leurs données

Le tableau brossé par ce rapport est celui d'un secteur structurellement grippé, où les inefficacités opérationnelles freinent autant la rentabilité que la transformation numérique. La fragmentation des données, l'héritage de systèmes informatiques obsolètes et le manque d'expertise interne constituent les principaux obstacles identifiés. Ces blocages ne sont pas nouveaux, le rapport souligne lui-même que ses conclusions précédentes étaient déjà connues, mais ils persistent, aggravés par les fusions-acquisitions qui multiplient les silos de données.

Les chiffres sont éloquents : 14 % des budgets opérationnels partent en correction d'erreurs manuelles, 22 % des répondants imputent leurs hausses de coûts à la complexité des réconciliations, et près de la moitié des entreprises opèrent des cycles de règlement dépassant 60 jours. Les volumes de transactions devraient par ailleurs augmenter d'environ 29 % d'ici deux ans, ce qui risque de faire peser une pression accrue sur des OPEX déjà sous tension. Les entreprises sondées gèrent en moyenne 17 sources de données distinctes, rendant tout déploiement IA sur cette architecture fragmentée difficile à mettre à l'échelle sans explosion des coûts.

Autorek préconise de cibler en priorité les processus de réconciliation comme terrain d'expérimentation initial pour l'IA : domaine borné et fondé sur des règles, il offre des gains rapides et mesurables. Le rapport suggère également de s'appuyer sur des plateformes IA cloud plutôt que sur des solutions internes, pour mieux absorber la complexité des données fragmentées. La conclusion est sans appel : les assureurs qui résoudront leurs problèmes de gouvernance et de standardisation des données en premier creauseront un écart de performance durable sur leurs concurrents.