Le secteur des assurances connaît actuellement une grave pénurie de talents. Comment les leaders du secteur peuvent-ils combler un manque de compétences croissant ? En tirant parti de l'IA et du Machine Learning (ML) pour favoriser l'automatisation et fournir des insights qui feront évoluer les effectifs.
Avec la multiplication des catastrophes naturelles liées au changement climatique et la montée de l'instabilité géopolitique, les perspectives d'avenir s'assombrissent pour le secteur des assurances. Selon une étude IDC de 2023, 70 % des assureurs estiment ne pas être préparés aux disruptions futures ou sont pessimistes quant aux perspectives du marché. Ce chiffre s'élève même à 86 % au sein des équipes dirigeantes.
Pourquoi les leaders du secteur estiment-ils ne pas être préparés ? En raison notamment de la crise des talents qui menace le secteur. Selon les données du Bureau des statistiques du travail des États-Unis, les assureurs américains pourraient perdre 400 000 collaborateurs d'ici 2026 à cause de l'attrition.
Et comme la vague de départs à la retraite des baby-boomers ne cesse de s'amplifier, le secteur aura encore plus de mal à pourvoir les postes. Selon la Chambre de commerce des États-Unis, moins de 25 % des salariés du secteur des assurances ont moins de 35 ans.
Confrontés à une pénurie de talents qui tend à empirer, les assureurs se tournent vers la technologie pour trouver des solutions. La technologie est en effet la principale priorité des compagnies d'assurance dans le monde entier, et devance même la rentabilité et la satisfaction client, selon l'étude IDC.
La transformation digitale du secteur s'accélère, mais le manque de connaissances importantes en matière de technologies et d'analyse des données freine toutefois les efforts de certaines entreprises. Une étude internationale de Workday a révélé que seuls 41 % des leaders de l'assurance pensent qu'ils disposent des compétences nécessaires pour suivre le rythme des technologies financières émergentes.
Même les meilleures stratégies de recrutement ne résoudront pas les pénuries de talents et les écarts de compétences auxquels les assureurs ne manqueront pas d'être confrontés.
Les responsables RH du secteur devraient repenser leur approche du développement des collaborateurs, estime Nicole Carrillo, Managing Director, Financial Services Industry chez Workday. La valeur ajoutée que fournissent les outils intégrant l'IA et le Machine Learning (ML) dans les RH augmente certes au fil des mois, mais ces technologies ne reçoivent pas suffisamment d'attention en dehors des processus purement financiers.
« Pour les assureurs qui doivent gérer les écarts de compétences, l'évolution des rôles et les pratiques d'upskilling tout en facilitant le transfert de connaissances, la valeur potentielle de l'IA est sous-estimée par de nombreux DRH, explique Nicole Carrillo. Plus généralement, les dernières fonctionnalités de l'IA et du ML peuvent améliorer les compétences des assureurs en matière de gestion des risques et contribuer à attirer les meilleurs talents. »
Selon les données du Bureau des statistiques du travail des États-Unis, les assureurs américains pourraient perdre 400 000 collaborateurs d'ici 2026 à cause de l'attrition.
Si un secteur comprend la valeur ajoutée des données, c'est bien celui des assurances. Depuis des siècles, les assureurs utilisent des tables actuarielles pour identifier et atténuer les risques. Cependant, certains responsables RH peuvent ne pas totalement reconnaître la valeur potentielle que l'IA peut apporter, en particulier lorsque la technologie est appliquée aux données sur les effectifs pour gérer les risques liés aux talents.
« En deux mots, une plateforme RH qui intègre l'IA peut contribuer à combler les écarts de compétences et même les prévenir, précise Nicole Carrillo. La technologie peut faire évoluer les rôles et les approches de formation, ce qui finit par améliorer l'expérience collaborateur et contribue à attirer de nouveaux talents prometteurs. »
De quoi s'agit-il concrètement ? Les grands modèles de données peuvent capturer les données d'autoévaluation des collaborateurs et les compétences requises associées aux rôles, aux équipes et aux fonctions pour obtenir une vue d'ensemble des compétences actuellement disponibles.
Le résultat est une plateforme RH qui suit et signale les tendances en matière de compétences, comme un turnover anormalement élevé dans certains rôles ou groupes démographiques, ce qui donne aux RH la possibilité de résoudre les problèmes, voire d'inverser la tendance. Les responsables RH peuvent également tirer parti des prévisions concernant les futurs écarts de compétences pour anticiper les problèmes majeurs, comme l'attrition liée aux départs à la retraite. Les outils qui intègrent l'IA peuvent enfin contribuer à éviter les pertes de connaissances clés dues au départ à la retraite des baby-boomers.
« L'IA peut capturer ce que font les collaborateurs afin de créer des supports de formation et documenter les procédures et les processus, poursuit Nicole Carrillo. Cette méthode peut fournir plus de détails que de demander à un salarié de faire des listes par écrit. »
Non seulement la technologie contribue à transférer des décennies de connaissances institutionnelles des collaborateurs expérimentés à ceux qui vont les remplacer, mais elle aide également les nouvelles recrues à prendre leurs marques. À titre d'exemple, les chatbots peuvent servir d'assistants de formation pour compléter l'accompagnement humain.
Pour Nicole Carrillo, « les outils d'IA personnalisés vont aplanir les courbes d'apprentissage et combler les écarts entre, par exemple, les courtiers et experts en sinistres qui partent à la retraite et les nouveaux collaborateurs qui vont les remplacer ».
« Lorsqu'elle est adoptée de manière réfléchie et créative, l'IA peut aider les compagnies d'assurance à pérenniser leurs effectifs afin de gérer l'évolution rapide des risques qui deviendront la nouvelle norme du secteur. »
Nicole Carrillo
Managing Director, Financial Services Industry
Workday
Dans un paysage qui évolue rapidement, les compétences nécessaires pour évaluer, estimer et gérer les risques changent constamment. Heureusement, les assureurs peuvent utiliser l'IA pour mieux cartographier et combler les écarts de compétences en renforçant l'analytics et l'automatisation, et en accélérant le délai d'obtention d'insights.
L'IA peut s'avérer particulièrement utile pour permettre aux DSI et aux DAF du secteur d'atteindre les principaux objectifs de la transformation digitale, comme l'amélioration de la collecte d'informations et l'optimisation de la gestion des risques et de la conformité. Voici comment l'IA peut aider les assureurs dans ces deux domaines :
Collecte d'informations. La puissance de l'IA générative découle de la capacité à suivre des modèles dans les données, et l'on parle ici de quantités colossales de données. Les modèles d'IA personnalisés construits autour de scénarios de changement climatique spécifiques à certaines zones géographiques ou de millions de polices provenant de lacs de données du secteur et des clients peuvent générer de précieux insights qui aident les courtiers lorsqu'ils évaluent et estiment les nouveaux contrats.
Gestion des risques et conformité. L'IA peut automatiser les fonctionnalités qui renforcent l'efficacité du reporting et améliorent la hiérarchisation et le traitement des sinistres. Des outils entraînés sur des millions de sinistres peuvent réduire les tâches de routine, afin que les spécialistes puissent se concentrer sur des tâches plus stratégiques.
« La vue d'ensemble est limpide lorsque l'on parle d'analytics et d'automatisation, explique Nicole Carrillo. L'IA peut aider les assureurs, qu'il s'agisse de l'upskilling des actuaires ou de libérer l'équipe chargée des sinistres pour qu'elle puisse se concentrer sur des cas plus complexes, qui nécessitent davantage d'attention et d'expertise ».
« Les outils d'IA personnalisés vont aplanir les courbes d'apprentissage et combler les écarts entre, par exemple, les courtiers et experts en sinistres qui partent à la retraite et les nouveaux collaborateurs qui vont les remplacer. »
Les bénéfices que les assureurs peuvent tirer de l'utilisation de l'IA et du ML de nouvelles façons innovantes sont bel et bien réels. Permettre aux collaborateurs de gérer des tâches à plus forte valeur ajoutée contribue à créer des effectifs plus impliqués et plus satisfaits de leur travail, ce qui peut ralentir l'attrition et attirer davantage de talents recherchés.
« Dans la mesure où les assureurs adoptent de nouvelles technologies pour faire évoluer les compétences et les méthodes de travail, il est facile d'imaginer que de jeunes talents férus de technologie soient plus intéressés, explique Nicole Carrillo. Cela intéresse les gens de travailler dans des entreprises créatives et novatrices. »
Étant donné que la crise des talents ne cesse d'empirer dans le secteur des assurances, le statu quo n'est plus une option viable. Selon le rapport Global Talent Crunch de Korn Ferry, les services financiers et les services aux entreprises (dont les assurances) devraient être les plus durement touchés par les pénuries de talents dans les années à venir, avec un manque estimé à 10,7 millions de collaborateurs d'ici 2030.
Tous les DRH du secteur des assurances le savent, le test de résistance des effectifs a commencé. L'IA n'est pas une solution miracle, souligne Nicole Carrillo, mais « lorsqu'elle est adoptée de manière réfléchie et créative, l'IA peut aider les compagnies d'assurance à pérenniser leurs effectifs afin de gérer l'évolution rapide des risques qui deviendront la nouvelle norme du secteur ».
Pour mieux faire face à des défis toujours plus complexes, les assureurs doivent devenir des leaders du digital en adoptant des plateformes de gestion Cloud qui les aideront à exploiter tout le potentiel de leurs données.
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