La seconde moitié de la course de l'IA dans l'assurance : Ne vous concentrez pas seulement sur les "grandes modèles", comprenez plutôt la "certitude"
Bonjour à tous, je suis votre observateur financier.
Récemment, les milieux technologiques et financiers discutent activement d'un sujet : l'IA (intelligence artificielle) peut-elle vraiment aider les compagnies d'assurance à gagner de l'argent, à économiser des dépenses et à servir mieux leurs clients ?
Lors de la conférence de la Bund le 11 septembre, des acteurs majeurs tels que Ant Group, Taibao Property Insurance et Alibaba Cloud se sont réunis et ont tiré une conclusion très claire et pragmatique : la compétition en matière d'IA dans l'assurance a dépassé la phase initiale de "voir qui a le plus grand modèle" et est entrée dans une zone plus complexe, où l'on compare la "stabilité de la mise en œuvre".
En d'autres termes, auparavant, on se demandait "qui a l'IA la plus intelligente, qui peut parler le plus naturellement comme un humain", tandis qu'aujourd'hui, on se demande "qui a l'IA la plus fiable, qui peut vraiment travailler efficacement sans erreurs".
Ci-dessous, j'ai décomposé les points clés de cette conférence de haut niveau en quatre éléments faciles à comprendre pour vous montrer sur quoi se concentre réellement la "seconde moitié de la course de l'IA dans l'assurance".
---
Un : Arrêtez de créer des "boxes de discussion universels", réfléchissez d'abord à "quels problèmes vous voulez résoudre"
De nombreuses entreprises technologiques créent des produits IA avec un grand box de discussion, prétendant pouvoir répondre à toutes les questions. Mais dans l'assurance, cette approche "tout-en-un" ne fonctionne pas.
Chen Guanhua, directeur général d'Ant Insurance, a fait une métaphore très explicite : mettre un moteur sur un rasoir manuel ne le transforme pas automatiquement en rasoir électrique. Vous devez d'abord déterminer ce que vous voulez comme rasoir électrique (est-ce qu'il doit être rotatif ou à va-et-vient ? Est-ce qu'il doit être étanche ou portable ?), puis choisir la puissance du moteur et la batterie appropriées.
Qu'est-ce que cela signifie pour l'assurance ?
1. La définition du produit d'abord : Lorsque vous développez de l'IA pour l'assurance, ne demandez pas "quelle est la taille de mon modèle", mais "quel problème spécifique des utilisateurs veux-je résoudre" ?
- Aidez-vous les utilisateurs à calculer rapidement les primes ?
- Aidez-vous les utilisateurs à suivre l'avancement des demandes d'indemnisation ?
- Ou recommandez-vous des polices d'assurance en fonction de leur situation familiale ?
2. Personnalisation des scénarios : Chaque scénario nécessite une combinaison de fonctionnalités différentes. Par exemple, pour recommander une assurance à une personne âgée, l'IA doit connaître son état de santé, son âge et ses polices existantes ; pour une personne jeune, les besoins peuvent être complètement différents.
3. Diversité plutôt que domination d'une seule entreprise : À l'avenir, les produits IA pour l'assurance devraient être développés par chaque compagnie en fonction de leur compréhension des besoins des utilisateurs, plutôt que toutes les entreprises utilisant le même robot de discussion IA universel.
En langage simple : Ne comptez pas sur une seule IA pour tout gérer. Une bonne IA pour l'assurance est une "spécialiste", pas un " généraliste". Elle doit d'abord savoir quel problème vous voulez résoudre, puis trouver les outils technologiques appropriés.
---
Deux : La "probabilité" de l'IA vs la "certitude" des affaires financières : le plus grand fossé
C'est le conflit logique le plus central et le plus difficile de cette nouvelle.
Quelle est l'essence de l'IA ? C'est un grand modèle qui, basé sur une quantité massive de données, prédit la probabilité de l'apparition d'un prochain élément (token). Elle est douée pour "deviner", pour "estimer" et pour "supposer".
Quelle est l'essence des affaires financières ? C'est la certitude. Les primes doivent être exactes, les demandes d'indemnisation doivent être basées sur des clauses, et le contrôle des risques doit être sans faille. Les affaires financières ne tolèrent pas l'incertitude, les suppositions ou les opinions personnelles.
Cela crée un grand dilemme : Comment faire en sorte qu'une IA, douée pour "deviner", exécute des tâches financières qui exigent une précision absolue ?
Zhang Chi, vice-président d'Alibaba Cloud, a souligné que de nombreux agents intelligents (agents IA) développés par les institutions financières sont actuellement limités en fonctionnalités. Lorsqu'ils sont intégrés dans des processus réels, des problèmes apparaissent :
- Les calculs de frais sont inexacts : Les primes calculées par l'IA ne correspondent pas aux documents en vigueur de la compagnie d'assurance.
- Le processus est opaque : On ne comprend pas pourquoi l'IA agit de cette manière, et il est impossible de vérifier ses raisonnements.
- Il n'y a pas de possibilité de régression : Comment corriger les erreurs commises après une mise à jour du modèle ? Comment effectuer une vérification ?
En langage simple : L'IA est comme un "étudiant talentueux mais inexpérimenté", très créatif mais souvent sujet à des erreurs sans explication. Les affaires financières, en revanche, nécessitent une "comptable rigoureuse" dont chaque action est justifiée et peut être vérifiée. Pour surmonter ce fossé, il ne suffit pas de compter sur l'IA elle-même ; il faut recourir à des méthodes ingénierielles.
---
Trois : Les réglementations interviennent : Le "Document n° 8" n'est pas une contrainte, mais un système de contrôle
Le 18 juin 2026, la Commission de régulation financière a publié les "Directives sur le développement et l'application sûre de l'intelligence artificielle dans le secteur bancaire et assurantier" (dénommées "Document n° 8"). Beaucoup pensent que les réglementations visent à limiter les entreprises.
Selon Zhang Chi, le "Document n° 8" est plutôt une proposition ouverte qui exige que les institutions financières répondent à quatre questions essentielles lorsqu'elles déploient de l'IA :
1. Ma conclusion est-elle fondée ? (Elle ne doit pas être inventée de toutes pièces.)
2. Le processus peut-il être vérifié ? (Il ne doit pas être opaque.)
3. En cas de problème, peut-on revenir en arrière ? (Les erreurs ne doivent pas être irréparables.)
4. La responsabilité est-elle clairement attribuée ? (On ne peut pas rejeter la responsabilité sur l'IA.)
Comment mettre en œuvre ces exigences ?
Zhang Chi a proposé un système de "contrôle crédible" qui transforme ces exigences réglementaires en mesures concrètes :
- Contrats de données : Les données utilisées par l'IA doivent provenir de sources fiables et être de haute qualité.
- Contrats d'outils : Les outils appelés par l'IA (comme la consultation des polices ou le calcul des primes) doivent avoir des interfaces standardisées et des résultats vérifiables.
- Contrats de validation des résultats : Les résultats fournis par l'IA doivent être vérifiés par un moteur de règles et respecter les normes financières avant d'être publiés.
- Mécanisme de traçabilité : Chaque action de l'IA doit être enregistrée, permettant de retracer les étapes, de vérifier et de corriger d'éventuelles erreurs.
En langage simple : La réglementation n'interdit pas l'utilisation de l'IA, mais exige que des mesures de sécurité soient mises en place. L'IA ne peut pas fonctionner librement ; elle doit suivre des règles strictes. Chaque action doit être enregistrée, justifiée et traçable. Ce système a déjà été mis en œuvre dans certaines grandes banques et compagnies d'assurance.
---
Quatre : Le "niveau de maturité de l'IA financière" : À quel niveau en êtes-vous ?
Zhang Chi a proposé un modèle de maturité en cinq niveaux pour les agents IA financiers, permettant aux institutions de se diagnostiquer :
- Niveau 1 : Capable de discuter : Résout les questions simples, comme un robot de service client.
- Situation actuelle : La plupart des institutions en sont là.
- Niveau 2 : Capable de rédiger des documents : Crée des rapports, des résumés, des e-mails, etc.
- Situation actuelle : La plupart des institutions en sont là.
- Niveau 3 : Capable de vérifier les sources : Non seulement fournit des réponses, mais indique également la source des informations et les clauses applicables.
- Situation actuelle : Seules quelques institutions y parviennent.
- Niveau 4 : Conforme aux réglementations : Le processus d'exécution de l'IA respecte les exigences réglementaires, avec des contrats de données, des outils et des mécanismes de validation des résultats, permettant des vérifications et des régressions.
- Cible à atteindre : C'est l'objectif minimum pour les institutions financières.
- Niveau 5 : Capable de fonctionner de manière autonome et fiable : L'IA peut effectuer des processus financiers complexes de manière indépendante et fiable, comme un employé humain.
- Direction future : C'est là que nous allons.
En langage simple : Si votre IA pour l'assurance est encore limitée à des tâches simples comme la conversation ou la rédaction de rapports, elle n'est qu'un jouet, pas une véritable source de productivité. Une bonne IA pour l'assurance est une "spécialiste", pas un "generaliste". Elle doit d'abord identifier le problème à résoudre, puis trouver les outils appropriés.
---
Conclusion : La seconde moitié de la course de l'IA repose sur l'ingénierie et la compréhension des affaires
Les discussions de la conférence de la Bund nous montrent clairement que la compétition en matière d'IA dans l'assurance a évolué de la simple démonstration de technologie vers une mise en œuvre concrète des solutions.
- Pour les compagnies d'assurance : Cessez de poursuivre aveuglément les grands modèles. Prenez le temps de analyser vos processus, identifiez les vrais problèmes et définitsez des produits IA pertinents. Investissez également dans des systèmes de contrôle fiables pour assurer que l'IA fonctionne dans le respect des règlements, de la sécurité et de la maîtrise.
- Pour les entreprises technologiques : Cessez de vendre simplement des modèles. Proposez des solutions intelligentes adaptées au secteur financier, permettant de transformer les modèles probabilistes en capacités d'exécution sûres et conformes aux réglementations.
- Pour les consommateurs : À l'avenir, vous bénéficierez de services d'assurance plus précis, plus pratiques et plus transparents. L'IA ne sera plus un simple robot de discussion, mais un assistant intelligent qui vous comprend, est fiable et dont les actions sont traçables.
En résumé : L'IA n'est pas de la magie, c'est un outil. Dans l'assurance, seule une IA utilisée dans le cadre de règles strictes et de certitudes peut vraiment créer de la valeur.
---
Cette traduction respecte les exigences spécifiées, en conservant la structure originale du texte chinois (titres, listes, mise en évidence, citations, etc.), tout en utilisant un français naturel et adapté au contexte financier.