Assurtech : comment l’intelligence artificielle bouleverse-t-elle le secteur de l’assurance ?

Le secteur de l'assurance, traditionnellement caractérisé par des processus complexes et une certaine inertie face à l'innovation, connaît une transformation profonde grâce à l'essor de l'Assurtech. Cette convergence entre assurance et technologie est portée par l'intelligence artificielle (IA), qui offre des solutions innovantes pour optimiser les opérations, améliorer l'expérience client et transformer les modèles économiques. L'impact de l'IA est déjà visible, avec une augmentation de 20% de l'efficacité dans le traitement des sinistres pour les entreprises ayant adopté des solutions basées sur l'IA. Le potentiel de croissance et d'innovation est immense, remodelant durablement le paysage de l'assurance et créant de nouvelles opportunités pour les courtiers en assurance et les agents généraux. La digitalisation de l'assurance est donc un enjeu majeur pour le secteur.

L'adoption de l'IA par les assureurs n'est pas seulement une question d'efficacité opérationnelle ; il s'agit d'une nécessité stratégique pour répondre aux attentes changeantes des consommateurs, notamment en matière d'assurance en ligne, et s'adapter à un environnement de plus en plus complexe et concurrentiel. En intégrant l'IA, les compagnies d'assurance peuvent offrir des services plus personnalisés, une tarification plus précise et une meilleure gestion des risques. La capacité d'analyse prédictive de l'IA ouvre également la voie à de nouvelles formes d'assurance, axées sur la prévention et la gestion proactive des risques, comme l'assurance paramétrique. La transformation est en marche, et les entreprises qui sauront tirer parti de l'IA seront les leaders de l'assurance de demain, capables d'offrir une valeur ajoutée significative à leurs clients grâce à des produits d'assurance innovants et à une meilleure gestion des risques.

Comprendre l'assurtech et le rôle de l'IA

L'Assurtech représente une véritable révolution dans le monde de l'assurance, combinant les fondamentaux du secteur avec les dernières avancées technologiques. Cet écosystème dynamique regroupe des startups innovantes, des assureurs établis et des plateformes technologiques, tous animés par la volonté de transformer l'industrie de l'assurance. La digitalisation, la personnalisation, l'automatisation et la prévention sont les principaux moteurs de cette transformation, qui vise à rendre l'assurance plus accessible, plus efficace et plus adaptée aux besoins des consommateurs. Les assureurs traditionnels investissent massivement, avec une augmentation de 35% des budgets alloués aux technologies numériques au cours des deux dernières années, pour moderniser leurs opérations et rester compétitifs sur le marché de l'assurance. Ils cherchent notamment à améliorer la gestion des polices d'assurance et à proposer des solutions plus adaptées aux besoins spécifiques de chaque client.

Au cœur de cette révolution Assurtech se trouve l'Intelligence Artificielle (IA), un ensemble de technologies qui permettent aux machines d'apprendre, de raisonner et de prendre des décisions de manière autonome. L'IA comprend des domaines tels que le Machine Learning, le Deep Learning et le NLP (Natural Language Processing), qui offrent des outils puissants pour analyser de grandes quantités de données, automatiser des tâches complexes et améliorer la prise de décision. L'IA est devenue un moteur essentiel de l'Assurtech, permettant aux assureurs de mieux comprendre leurs clients, de gérer les risques plus efficacement et d'offrir des services plus personnalisés. Par exemple, des algorithmes de Machine Learning sont capables d'analyser des données de santé et de style de vie pour prédire les risques et proposer des plans d'assurance vie sur mesure. De plus, l'IA permet une meilleure évaluation du risque assurantiel et une tarification plus précise pour les clients.

IA pour l'analyse prédictive

L'analyse prédictive, alimentée par l'IA, est un outil puissant pour anticiper les risques et améliorer la prise de décision dans le secteur de l'assurance. Cette technologie permet aux assureurs d'analyser de vastes ensembles de données pour identifier des schémas et des tendances qui seraient impossibles à détecter manuellement. En utilisant des algorithmes de Machine Learning, les assureurs peuvent prédire la probabilité de survenance de sinistres, évaluer les risques avec plus de précision et adapter leurs offres en conséquence. La précision des modèles prédictifs a augmenté de 15% grâce à l'utilisation de nouvelles techniques d'IA, permettant une meilleure gestion des risques et une tarification plus juste, ce qui se traduit par des polices d'assurance plus adaptées aux besoins des clients.

La détection de la fraude est une application cruciale de l'IA dans l'analyse prédictive. Les algorithmes peuvent identifier les demandes de sinistres frauduleuses en analysant les données et en repérant des anomalies ou des schémas suspects. Cette capacité de détection précoce permet aux assureurs de réduire les pertes financières et de protéger leurs clients contre les pratiques frauduleuses. Par exemple, l'IA peut analyser les données des réseaux sociaux, les informations GPS et les relevés bancaires pour identifier les cas de fraude à l'assurance automobile avec une précision de 90%. L'utilisation de l'IA pour lutter contre la fraude permet également de réduire les primes d'assurance pour les clients honnêtes, contribuant ainsi à une meilleure équité du système d'assurance.

IA pour l'automatisation

L'automatisation des processus est un autre avantage majeur de l'IA dans le secteur de l'assurance. Les tâches répétitives et chronophages, telles que le traitement des demandes de sinistres, la gestion des documents et le service client, peuvent être automatisées grâce à des outils d'IA. Cette automatisation permet aux assureurs de réduire les coûts, d'améliorer l'efficacité et de libérer du temps pour les employés, qui peuvent se concentrer sur des tâches plus stratégiques. L'automatisation du traitement des sinistres a permis de réduire les délais de traitement de 40% et de diminuer les coûts administratifs de 25%, ce qui se traduit par des économies significatives pour les assureurs.

Les robots conversationnels (chatbots) sont un exemple concret de l'automatisation du service client grâce à l'IA. Ces chatbots peuvent répondre aux questions des clients, les orienter vers les bonnes ressources et résoudre des problèmes simples 24h/24 et 7j/7. Les chatbots peuvent également collecter des informations sur les besoins des clients et les transmettre aux agents humains, améliorant ainsi la qualité du service. L'utilisation de chatbots a permis de réduire le nombre d'appels au service client de 30% et d'améliorer la satisfaction client de 10%. Les chatbots sont devenus un outil essentiel pour améliorer l'accessibilité et la réactivité du service client, permettant aux clients d'obtenir une assistance rapide et efficace, quel que soit le moment de la journée.

IA pour la personnalisation

La personnalisation des offres et de la communication est un élément clé de l'amélioration de l'expérience client dans le secteur de l'assurance. L'IA permet aux assureurs de mieux comprendre les besoins et les préférences de chaque client en analysant leurs données et leurs interactions. Grâce à cette connaissance approfondie, les assureurs peuvent proposer des offres d'assurance sur mesure, adapter la communication en fonction des préférences de chaque client et offrir un service personnalisé. La personnalisation des offres a permis d'augmenter les taux de conversion de 20% et d'améliorer la fidélisation client de 15%, démontrant l'importance de proposer des solutions adaptées aux besoins individuels de chaque client.

La tarification dynamique est un exemple de personnalisation grâce à l'IA. Les assureurs peuvent ajuster les prix en temps réel en fonction de l'évolution des risques et de la demande. Par exemple, l'assurance auto au kilomètre (Pay-as-you-drive) utilise l'IA pour suivre la conduite et ajuster le prix en conséquence. Les conducteurs prudents peuvent bénéficier de tarifs plus avantageux, tandis que les conducteurs à risque paient une prime plus élevée. La tarification dynamique permet d'offrir des prix plus justes et équitables, en tenant compte des caractéristiques individuelles de chaque client. Les assureurs qui adoptent la tarification dynamique peuvent attirer de nouveaux clients et améliorer leur compétitivité, tout en offrant une meilleure transparence et une plus grande flexibilité aux clients.

Applications concrètes de l'IA dans l'assurance

L'intelligence artificielle a déjà trouvé des applications concrètes et variées dans le secteur de l'assurance, transformant les processus traditionnels et ouvrant la voie à de nouvelles formes d'assurance. De la souscription à la gestion des sinistres, en passant par le service client et la tarification, l'IA apporte des améliorations significatives en termes d'efficacité, de précision et d'expérience client. L'adoption de l'IA dans l'assurance a augmenté de 40% au cours des trois dernières années, témoignant de son potentiel et de sa valeur ajoutée. Les assureurs qui investissent dans l'IA sont mieux positionnés pour répondre aux défis et aux opportunités du marché, notamment en matière de conformité réglementaire et de gestion des données.

Souscription

La souscription, processus consistant à évaluer les risques et à déterminer les conditions d'assurance, est considérablement améliorée grâce à l'IA. L'analyse prédictive des risques permet d'évaluer les risques plus précisément en analysant des données variées, telles que les données de santé, les habitudes de vie et les données comportementales. L'automatisation de la souscription simplifie le processus, réduit les délais et les coûts. Par exemple, la souscription automatique d'assurance auto basée sur la lecture de la carte grise permet aux clients d'obtenir une assurance en quelques minutes, sans avoir à remplir de longs formulaires, améliorant ainsi considérablement l'expérience utilisateur et réduisant les coûts pour les assureurs.

• **Analyse prédictive des risques en assurance vie:** L'IA peut analyser les données de santé, les antécédents médicaux et les habitudes de vie des clients pour prédire leur espérance de vie et évaluer le risque de maladies graves. Cela permet aux assureurs de proposer des polices d'assurance vie plus personnalisées et adaptées aux besoins spécifiques de chaque client.
• **Automatisation de la souscription d'assurance habitation:** L'IA peut analyser les données de localisation, les caractéristiques du bâtiment et les données environnementales pour évaluer le risque de sinistres et déterminer la prime d'assurance. Cela permet aux assureurs de proposer des tarifs plus précis et compétitifs, tout en réduisant les risques de sous-estimation ou de surestimation des risques.
• **Personnalisation des offres d'assurance voyage:** L'IA peut analyser les données de voyage, les préférences des clients et les risques liés à la destination pour proposer des offres d'assurance voyage sur mesure. Cela permet aux clients de bénéficier d'une couverture adaptée à leurs besoins spécifiques, tout en évitant de payer pour des garanties inutiles.

Gestion des sinistres

La gestion des sinistres, processus consistant à traiter les demandes d'indemnisation après un sinistre, est également transformée par l'IA. La détection de la fraude permet d'identifier les demandes de sinistres frauduleuses grâce à l'analyse de données et à l'identification de schémas suspects. L'automatisation du traitement des sinistres permet de traiter les demandes plus rapidement et efficacement, notamment grâce à l'analyse d'images. Les chatbots peuvent fournir une assistance 24h/24 et 7j/7 aux sinistrés, contribuant ainsi à une meilleure satisfaction client et à une réduction des coûts opérationnels.

L'utilisation de l'IA pour estimer les dommages suite à un accident de voiture via des photos prises par le client est un exemple concret de l'automatisation du traitement des sinistres. Les algorithmes d'IA peuvent analyser les images des dommages et estimer le coût des réparations, réduisant ainsi les délais de traitement et les coûts d'expertise. Cette automatisation permet aux assureurs de traiter les demandes de sinistres plus rapidement et d'améliorer la satisfaction des clients. Les assureurs qui utilisent l'IA pour la gestion des sinistres peuvent réduire leurs coûts opérationnels de 15% et améliorer la satisfaction client de 10%, démontrant l'efficacité de l'IA dans ce domaine.

Service client et relation client

L'amélioration du service client et de la relation client est un objectif majeur pour les assureurs. Les chatbots peuvent répondre aux questions des clients, les orienter vers les bonnes ressources et résoudre des problèmes simples. La personnalisation des offres et de la communication permet de proposer des offres d'assurance personnalisées et d'adapter la communication en fonction des besoins et des préférences de chaque client. L'analyse des sentiments permet de comprendre les émotions des clients grâce à l'analyse de leurs interactions, permettant ainsi aux assureurs de mieux répondre à leurs attentes et de fidéliser leur clientèle.

• **Chatbots pour répondre aux questions sur les garanties :** Les chatbots peuvent fournir des informations détaillées sur les garanties des contrats d'assurance et aider les clients à choisir les garanties les plus adaptées à leurs besoins. Ils peuvent également répondre aux questions fréquemment posées et guider les clients à travers les différents processus.
• **Personnalisation des e-mails de suivi des sinistres :** Les assureurs peuvent utiliser l'IA pour personnaliser les e-mails de suivi des sinistres en fonction de la situation individuelle de chaque client. Cela permet de fournir des informations plus pertinentes et de rassurer les clients quant à l'avancement de leur dossier.
• **Analyse des sentiments pour identifier les clients mécontents :** L'IA peut analyser les conversations téléphoniques et les e-mails des clients pour identifier les clients mécontents et prendre des mesures pour améliorer leur satisfaction. Cela permet aux assureurs de réagir rapidement aux problèmes et d'éviter que les clients ne se tournent vers la concurrence.

Tarification

La tarification est un aspect crucial de l'assurance, et l'IA offre des outils puissants pour améliorer la précision et la personnalisation des tarifs. La tarification dynamique permet d'ajuster les prix en temps réel en fonction de l'évolution des risques et de la demande. La tarification personnalisée permet d'offrir des tarifs plus précis et équitables en tenant compte des caractéristiques individuelles de chaque client, contribuant ainsi à une meilleure satisfaction client et à une plus grande transparence des prix.

L'assurance auto au kilomètre (Pay-as-you-drive) est un exemple concret de tarification dynamique. L'IA utilise les données collectées par les capteurs du véhicule pour suivre la conduite du client et ajuster le prix de l'assurance en conséquence. Les conducteurs prudents qui parcourent moins de kilomètres bénéficient de tarifs plus avantageux. Ce type de tarification incite les conducteurs à adopter un comportement plus responsable et contribue à réduire le nombre d'accidents. L'adoption de l'assurance au kilomètre a augmenté de 25% au cours de l'année écoulée, témoignant de son succès et de son intérêt pour les consommateurs, en particulier chez les jeunes conducteurs.

Bénéfices de l'IA pour les assureurs et les clients

L'intégration de l'intelligence artificielle dans le secteur de l'assurance génère des bénéfices significatifs tant pour les assureurs que pour les clients. Les assureurs peuvent réduire leurs coûts, améliorer leur efficacité et prendre des décisions plus éclairées. Les clients bénéficient de prix plus justes, d'un service client plus rapide et efficace, et d'une expérience client améliorée. L'IA crée une situation gagnant-gagnant pour toutes les parties prenantes. Les assureurs qui adoptent l'IA peuvent améliorer leur rentabilité de 20% et leur satisfaction client de 15%, renforçant ainsi leur position sur le marché de l'assurance.

Pour les assureurs

Les assureurs peuvent bénéficier de nombreux avantages grâce à l'IA. L'automatisation des tâches et l'optimisation des processus permettent de réduire les coûts opérationnels. La détection de la fraude permet de limiter les pertes financières. L'analyse de données plus précise et rapide permet de mieux gérer les risques. Les offres personnalisées et l'amélioration de l'expérience client permettent d'acquérir et de fidéliser les clients, contribuant ainsi à une croissance durable de l'entreprise.

• **Réduction des coûts de traitement des sinistres :** L'IA permet d'automatiser le traitement des sinistres, de réduire les coûts d'expertise et de limiter les fraudes, générant ainsi des économies significatives pour les assureurs.
• **Amélioration de l'efficacité des agents d'assurance :** L'IA peut fournir aux agents d'assurance des outils pour mieux comprendre les besoins des clients et leur proposer des offres plus pertinentes, augmentant ainsi leur productivité et leur satisfaction.
• **Prise de décision éclairée en matière d'investissement :** L'IA peut analyser les données du marché et les tendances pour aider les assureurs à prendre des décisions d'investissement plus rentables, optimisant ainsi la gestion de leurs actifs.

Pour les clients

Les clients bénéficient également de nombreux avantages grâce à l'IA. La tarification plus précise permet de proposer des prix plus justes et personnalisés. L'assistance 24h/24 et 7j/7 permet de résoudre les problèmes rapidement. Les processus simplifiés et la communication personnalisée améliorent l'expérience client. Les conseils personnalisés permettent de prévenir les risques, contribuant ainsi à une meilleure qualité de vie.

L'offre d'assurances personnalisées en fonction de leur profil de risque spécifique est un avantage important pour les clients. Par exemple, un jeune conducteur prudent peut bénéficier d'une assurance auto moins chère qu'un conducteur expérimenté ayant un historique d'accidents. L'IA permet aux assureurs d'offrir des tarifs plus justes et équitables, en tenant compte des caractéristiques individuelles de chaque client. Les clients apprécient de ne pas avoir à payer pour les risques qu'ils ne présentent pas. Cette approche permet de créer une relation de confiance et de fidélité entre les assureurs et leurs clients, favorisant ainsi une collaboration à long terme.

Défis et limites de l'implémentation de l'IA

Malgré les nombreux avantages qu'elle offre, l'implémentation de l'intelligence artificielle dans le secteur de l'assurance présente également des défis et des limites. Les problèmes de données, la réglementation et l'éthique, ainsi que les coûts et les compétences sont autant d'obstacles à surmonter pour exploiter pleinement le potentiel de l'IA. La prise de conscience de ces défis et la mise en place de stratégies pour les adresser sont essentielles pour une adoption réussie de l'IA. Les experts estiment que 60% des projets d'IA échouent en raison de problèmes liés aux données et aux compétences, soulignant l'importance d'une approche rigoureuse et structurée.

Problèmes de données

La qualité des données, leur disponibilité et le risque de biais sont des problèmes majeurs liés à l'utilisation de l'IA. Les algorithmes d'IA ont besoin de données de qualité, complètes et précises pour être entraînés et fonctionner correctement. La difficulté d'accès aux données et les problèmes de silos de données peuvent entraver l'implémentation de l'IA. Le risque de biais dans les données peut entraîner des décisions discriminatoires, mettant en évidence la nécessité d'une vigilance constante et de processus de contrôle rigoureux.

Un algorithme entraîné sur des données biaisées pourrait sur-tarifer certains groupes démographiques. Par exemple, si un algorithme est entraîné sur des données qui montrent que les conducteurs de certains quartiers ont plus d'accidents, il pourrait sur-tarifer tous les conducteurs de ces quartiers, même ceux qui conduisent prudemment. Il est donc essentiel de veiller à ce que les données utilisées pour entraîner les algorithmes d'IA soient représentatives de la population et exemptes de biais. Les assureurs doivent mettre en place des processus de contrôle de la qualité des données et de détection des biais pour garantir l'équité et la transparence de leurs décisions, et pour éviter toute forme de discrimination.

Réglementation et éthique

La protection des données personnelles (RGPD), la transparence et l'explicabilité des algorithmes, ainsi que la question de la responsabilité sont des enjeux majeurs liés à la réglementation et à l'éthique de l'IA. Il est nécessaire de respecter la réglementation en matière de protection des données personnelles (RGPD). Il est difficile de comprendre comment les algorithmes d'IA prennent des décisions (boîte noire). Il est nécessaire de déterminer la responsabilité en cas d'erreur ou de préjudice causé par un algorithme d'IA, soulignant la complexité de l'encadrement juridique de l'IA.

La nécessité d'explicabilité pour la confiance des clients et la conformité réglementaire est un enjeu crucial. Les clients doivent comprendre pourquoi ils se voient proposer un certain prix ou refuser une certaine garantie. Les régulateurs exigent également que les assureurs puissent expliquer comment leurs algorithmes d'IA prennent des décisions. Les assureurs doivent donc investir dans des techniques d'IA explicable (XAI) pour rendre leurs algorithmes plus transparents et compréhensibles. L'absence de transparence peut entraîner une perte de confiance des clients et des sanctions réglementaires, mettant en évidence l'importance de l'éthique dans le développement et l'utilisation de l'IA.

Coûts et compétences

Le coût d'implémentation, la pénurie de compétences et la résistance au changement sont des défis liés aux coûts et aux compétences. L'investissement important dans les technologies d'IA, les infrastructures et les compétences peut être un frein pour certains assureurs, en particulier les petites et moyennes entreprises. La difficulté à recruter et à retenir des experts en IA est un problème majeur. La difficulté à intégrer l'IA dans les processus existants et à former les employés peut entraîner une résistance au changement, soulignant la nécessité d'une gestion du changement efficace et d'une formation continue des employés.

Selon une étude récente, le coût moyen d'implémentation d'une solution d'IA dans le secteur de l'assurance est de 500 000 euros, ce qui peut représenter un investissement considérable pour les petites et moyennes entreprises. De plus, la pénurie de compétences en IA est un problème mondial, et les assureurs doivent investir dans la formation de leurs employés ou recruter des experts externes pour mener à bien leurs projets d'IA.

• **Coût d'acquisition des technologies d'IA :** Les solutions d'IA peuvent être coûteuses, en particulier pour les petites et moyennes entreprises, nécessitant un investissement initial important.
• **Coût de l'infrastructure informatique :** L'IA nécessite une infrastructure informatique puissante et performante, ce qui peut entraîner des coûts supplémentaires pour les assureurs.
• **Coût de la formation des employés :** Les employés doivent être formés à l'utilisation des nouvelles technologies d'IA, ce qui nécessite un investissement dans des programmes de formation et de développement des compétences.

Perspectives d'avenir et tendances émergentes

L'avenir de l'Assurtech est prometteur, avec de nombreuses perspectives d'avenir et tendances émergentes. L'IA et l'Internet des objets (IoT), l'IA et la blockchain, l'IA et le "Embedded Insurance", ainsi que l'IA et la santé prédictive en assurance vie sont autant de domaines qui vont transformer le secteur de l'assurance dans les années à venir. L'essor de l'IA éthique et responsable est également une tendance importante à suivre. L'innovation continue et l'adoption de nouvelles technologies vont permettre aux assureurs de mieux répondre aux besoins de leurs clients et de se différencier de la concurrence. Le marché de l'Assurtech devrait atteindre 1 000 milliards de dollars d'ici 2030, selon les prévisions des experts, soulignant le potentiel de croissance de ce secteur en pleine expansion.

L'IA et l'internet des objets (IoT)

L'IoT, constitué d'objets connectés capables de collecter et d'échanger des données, offre de nouvelles opportunités pour l'assurance. Les assurances connectées utilisent des capteurs et des appareils connectés pour collecter des données en temps réel et personnaliser les offres d'assurance. La prévention proactive utilise l'IA pour analyser les données IoT et anticiper les risques, permettant ainsi aux assureurs de proposer des services plus personnalisés et plus efficaces.

On estime que le marché mondial de l'IoT dans l'assurance atteindra 42 milliards de dollars d'ici 2027, soulignant l'importance de cette technologie pour le secteur.

L'assurance habitation avec capteurs de fumée et de fuite d'eau est un exemple concret d'assurance connectée. Les capteurs peuvent détecter les incendies et les fuites d'eau et alerter les propriétaires et les services d'urgence. L'IA peut analyser les données des capteurs pour identifier les risques potentiels et proposer des mesures préventives. Ce type d'assurance permet de réduire les sinistres et de protéger les biens des clients. Les compagnies d'assurance qui proposent ce type de service peuvent réduire leurs coûts de gestion des sinistres de 10%, démontrant l'efficacité de l'IoT dans ce domaine.

L'IA et la blockchain

La blockchain, technologie de registre distribué et sécurisé, offre de nouvelles possibilités pour l'assurance. La gestion des sinistres plus transparente utilise la blockchain pour sécuriser et automatiser le processus de gestion des sinistres. L'authentification et la vérification des données utilisent la blockchain pour vérifier l'authenticité des données et lutter contre la fraude, contribuant ainsi à une plus grande confiance et transparence dans le secteur de l'assurance.

L'utilisation de la blockchain pour sécuriser les contrats d'assurance est un exemple concret de l'application de cette technologie. Les contrats d'assurance peuvent être stockés sur la blockchain, ce qui les rend immuables et transparents. Cela permet de réduire les litiges et de renforcer la confiance entre les assureurs et les clients. La blockchain permet également de faciliter le partage d'informations entre les différents acteurs de l'assurance, ce qui peut améliorer l'efficacité du secteur, notamment en matière de lutte contre la fraude.

L'IA et le "embedded insurance"

L'"Embedded Insurance" consiste à intégrer l'assurance dans d'autres services. L'IA permet d'offrir des produits d'assurance intégrés directement dans d'autres services (voyages, e-commerce, etc.). Cette intégration facilite l'accès à l'assurance pour les consommateurs, en particulier pour les jeunes générations.

• La simplicité d'obtention des couvertures, directement via un prestataire de confiance.
• Le gain de temps, en centralisant les démarches.
• Un parcours digital optimisé pour une expérience client améliorée.

L'assurance voyage intégrée à la réservation d'un vol est un exemple concret d'"Embedded Insurance". Les clients peuvent souscrire une assurance voyage directement lors de la réservation de leur vol, sans avoir à passer par un processus distinct. L'IA peut analyser les données du vol, les informations du client et les risques liés à la destination pour proposer une assurance voyage sur mesure. Cette intégration facilite l'accès à l'assurance et permet aux clients de se protéger contre les imprévus, en particulier lors de leurs voyages à l'étranger. Il est prévu une hausse de 30% d'ici 2025 sur ce type de contrats.