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Déploiement réelAutomatisation cognitive2021-10-28
Enquête des régulateurs d'États américains auprès de 193 grands assureurs automobiles : les modèles d'IA de sinistres informent surtout les gestionnaires, 55 les utilisent sur des images de dommages, 83 pour transmettre des soupçons de fraude, et aucun pour refuser des sinistres
Gestionnaire de sinistrespage du métier →
Date de l'événement / signalement
2021-10-28 · signalé 2022-12-08
Stade de la preuve
Déploiement réelUn employeur l'a mis en production. Cela peut déplacer la ligne de base — pondéré par l'échelle et par la ressemblance du cadre avec le vôtre.
Tâches concernées
Mettre un chiffre sur le dommage
Ce que coûte la réparation ou le remplacement, et la question de savoir si le devis devant vous est le vrai.
Augmentée✓ Appuyé sur des preuves
Dire non à quelqu'un
Refuser un sinistre à une personne qui se croyait couverte, et tenir cette conversation.
Encore menée par des humains✓ Appuyé sur des preuves
Repérer le sinistre inventé
La fraude : l'accident mis en scène, le dommage préexistant, le sinistre survenu trois jours avant le début du contrat.
Augmentée✓ Appuyé sur des preuves
Où ceci s'applique
Une enquête menée au titre des pouvoirs de contrôle des pratiques commerciales par neuf régulateurs d'assurance d'États américains auprès des assureurs automobiles de particuliers ayant souscrit plus de 75 millions de dollars de primes en 2020 ; 193 ont répondu, les réponses étant attendues pour le 28 octobre 2021. Sur les 193, 135 ont déclaré utiliser l'IA ou l'apprentissage automatique dans les sinistres. Les modèles servaient surtout de ressource d'information pour les gestionnaires (96 entreprises) ; d'autres servaient à déterminer les montants de règlement (50), à décider de l'attribution des dossiers (58) et à évaluer des images de dommages (55). Peu les utilisaient pour approuver des sinistres (9) et aucune pour les refuser. Pour la fraude, 95 utilisaient de tels modèles, surtout pour transmettre des sinistres à une enquête approfondie (83). Les données décrivent de grands assureurs automobiles américains en 2021, telles que déclarées par les entreprises à leurs régulateurs ; elles ne mesurent pas quelle part du temps d'un gestionnaire les modèles ont remplacée.
Ce que cela veut dire
Chez les grands assureurs automobiles américains, l'IA est arrivée dans les sinistres surtout comme aide au gestionnaire : estimer les indemnisations, lire les photos de dommages et signaler des dossiers à un enquêteur fraude. Refuser un sinistre est resté partout une affaire de personnes dans l'échantillon.
Ce que cela ne montre pas encore
Ce sont des données de 2021 sur de grands assureurs automobiles américains, déclarées par eux-mêmes aux régulateurs ; elles ne montrent ni quelle part des sinistres les modèles règlent aujourd'hui, ni aucune évolution du nombre de gestionnaires.
Ce que vous pouvez vérifier
Ouvrez le rapport des services de la NAIC « Private Passenger Auto Artificial Intelligence/Machine Learning Survey Results » et cherchez « Few companies are using AI/ML claims models for claims approvals (9) and none are using them for claims denials ».
Cela change-t-il l'évaluation ?
Non. L'indice d'impact n'est jamais déplacé par un seul événement. Ce que ce dossier a fait : 3 jugements de tâche liés ci-dessus reposes désormais sur une preuve au lieu d'une inférence.
Source
National Association of Insurance Commissioners — Private Passenger Auto Artificial Intelligence/Machine Learning Survey Results, NAIC Staff Report (December 8, 2022) · vérifié 2026-09-27 · Claude (VOLO agent) · interprété 2026-09-27 · Claude (VOLO agent)
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