Accélération de la transformation numérique intelligente, la compétition en IA des compagnies d'assurance cotées entre dans une zone critique

L’industrie de l’assurance traverse une « reconstruction intelligente » pilotée par l’IA. Récemment, les grandes compagnies d’assurance chinoises, notamment China Life, China Ping An, China Taiping, PICC, New China Insurance, CPIC et d’autres, ont tour à tour publié leurs résultats de 2025. Le 1er avril, un journaliste de Beijing Business Daily a constaté que la « transformation numérico-intelligente » est passée d’un slogan stratégique à des investissements concrets et tangibles pour les assureurs cotés ; à l’heure où l’IA progresse rapidement, plusieurs compagnies ont évoqué, lors de leurs rapports annuels et conférences de résultats, la construction de leurs capacités en technologies financières, y compris le développement et l’application des technologies d’IA, etc. Contrairement à la numérisation technologique de tâches isolées auparavant, le « AI+ » d’aujourd’hui couvre l’ensemble des processus métier, tant pour le segment C des assureurs que pour les employés en interne.

L’IA s’infiltre dans l’ensemble des processus métier

Les données des rapports annuels montrent que plusieurs grandes compagnies d’assurance ont renforcé, dans leur conception au niveau supérieur, la pondération stratégique de l’IA. Parallèlement, les technologies d’IA brisent les goulots d’étranglement des processus traditionnels, permettant la transition de « pilotage manuel » vers « entraînement par l’intelligence », améliorant nettement l’efficacité de service et l’expérience client, et devenant le moteur central de « hausse de l’efficacité ».

Depuis 2025, les applications de l’IA dans le secteur de l’assurance intérieur sont entrées dans une nouvelle phase de déploiement à grande échelle. Les assureurs cotés font de plus en plus de l’IA une prise stratégique clé et augmentent les investissements en ressources. Selon China Ping An, le groupe suit le principe de « AI in ALL » : orienté par les besoins des clients, centré sur l’habilitation de l’activité principale, il continue d’investir dans la recherche et le développement afin de bâtir une capacité technologique de pointe fondée sur les quatre éléments de l’intelligence artificielle (à savoir : algorithmes, données, scénarios et puissance de calcul). En 2025, plus de 230k employés de China Ping An utilisent la plateforme d’agents intelligents interne, développant plus de 70k applications d’agents ; le nombre d’appels de modèles sur l’année atteint 3,65 milliards.

China Life applique également l’IA pour améliorer la qualité et l’efficacité. Dans son rapport annuel, la société indique qu’elle a engagé une démarche proactive en lien avec le plan national « IA+ », afin de construire de manière exhaustive un système de capacités en IA, couvrant tous les maillons de la gestion et de l’exploitation de l’entreprise ; elle met aussi en place un espace de données de « données à l’échelle du milliard – caractéristiques à l’échelle des milliers – étiquettes à l’échelle des cent dimensions ».

Lorsque l’IA devient une « infrastructure », ce qu’elle apporte ne se limite pas à la réduction des coûts ; l’enjeu plus important est « amélioration de l’efficacité + amélioration de la qualité », s’infiltrant dans l’ensemble des processus métier. Par exemple, China Life mentionne que des grands modèles habilitent les agents à exercer de manière plus professionnelle et personnalisée, améliorant l’efficacité de contact des clients ; le nombre annuel de visites auprès des clients augmente de plus de 15 % d’une année sur l’autre. An insurance (Anxin) indique que la technologie IA est intégrée en profondeur dans l’ensemble de la chaîne, notamment la conception des produits, le marketing, l’assurance (souscription), le service, l’indemnisation et le contrôle qualité. Dans des scénarios de clientèle privée, l’assistant client IA aide un siège à servir plus de 100k utilisateurs finaux. Le taux d’audit automatisé des sinistres en assurance santé dépasse 45 % ; la clôture peut se faire en aussi peu que 15 secondes, et plus de 76 % des clients reçoivent l’indemnisation dans un délai d’un jour ouvré. Dans l’écosystème automobile, plus de 50 % des dossiers réalisent un traitement vidéo « prise en charge seconde par seconde, vue seconde par vue, indemnisation seconde par seconde » ; le temps le plus rapide pour l’estimation de dommages par IA est réduit à 116 secondes.

Comme l’analyse Wang Peng, chercheur adjoint de l’Institut des sciences sociales de Pékin, dans un contexte de fluctuations de l’effectif humain de l’industrie, l’IA peut augmenter de manière significative la productivité de tous les facteurs. Grâce à des outils tels que la souscription assistée par IA et des mécanismes de « paiement flash », les compagnies d’assurance parviennent à une clôture à l’échelle de la seconde et à un taux de forte automatisation, réduisant considérablement les coûts opérationnels tout en améliorant l’expérience client.

Des outils d’assistance au moteur stratégique

Du point de vue du développement futur, plusieurs assureurs cotés définissent clairement l’IA comme une direction stratégique de long terme. À un moment clé de la transformation numérique de l’industrie, l’IA n’est plus seulement un outil auxiliaire pour gagner en efficacité ; elle devient le moteur stratégique central qui stimule la croissance des activités et redéfinit la configuration concurrentielle.

« L’IA n’est pas une question à choisir, c’est une question à laquelle on doit répondre », a déclaré explicitement Guo Xiaotao, co-PDG de China Ping An, lors de la conférence de publication des résultats de la société. China Ping An fait avancer le plan « Unifier le tout sous ‘Neuf-Neuf’ de la finance intégrée », visant à intégrer plus de 700 millions d’utilisateurs enregistrés sur Internet dans une entrée super unifiée pilotée par l’IA, afin de réaliser une agrégation complète du trafic, des entrées et des données du back-office, permettant aux clients de boucler le cycle des services liés à la santé, à la retraite et à la finance intégrée via une entrée en un seul point.

Concernant l’expansion des applications de l’IA, Qin Hongbo, vice-président de New China Insurance, a déclaré qu’il fallait parvenir à « laisser les robots faire ce que les robots doivent faire, et laisser les employés faire ce qui a plus de valeur ». Avec l’arrivée de l’ère de l’IA, l’habilitation technologique s’est déjà infiltrée chez New China Insurance dans tous les maillons de l’activité et de la gestion, devenant le moteur central du développement de haute qualité de New China Insurance. New China Insurance maintiendra en continu sa constance stratégique : investir à la fois dans l’humain et dans la matière, afin de viser à produire une plus grande efficacité pour l’IA chez New China Insurance sous la direction des nouveaux plans technologiques du « 15e–15e cinq ans » (« 十五五 »).

Ding Xiangqun, président de PICC, a indiqué lors de la conférence de publication des résultats que la ligne « technologie » est positionnée comme un « accélérateur ». Il a proposé de « saisir plus activement les opportunités du développement de l’intelligence artificielle, d’approfondir la réforme du système technologique et la construction numérique, d’accélérer la libération de la productivité technologique et de prendre l’avantage au sommet de la transformation numérico-intelligente ».

La mise en œuvre stratégique a besoin d’un cadre méthodologique scientifique. Fu Yifu, chercheur associé de la SuShang Bank, a déclaré que, pour construire les capacités IA, les assureurs doivent saisir principalement trois dimensions de synergie. D’une part, construire une base unifiée données–puissance de calcul. L’efficacité de l’IA dépend de la qualité des données : les assureurs doivent percer les « îlots de données » internes existants sur le long terme, et construire en parallèle des infrastructures de cloud hybride et de puissance de calcul privatisée conformes aux exigences de la supervision, afin d’assurer une utilisation intensive des actifs de données sous un cadre de conformité. D’autre part, équilibrer l’amélioration de l’efficacité et le contrôle des risques. Le secteur financier impose des exigences très élevées en matière de précision et d’explicabilité : les applications IA doivent mettre en place un système de gouvernance des modèles adapté, comprenant notamment un audit des algorithmes, un mécanisme de recours humain et des normes éthiques, afin d’éviter que des opérations « en boîte noire » ne génèrent des risques de conformité. En outre, il faut recréer les capacités d’organisation de la collaboration homme-machine. La profondeur de pénétration de la technologie exige de redéfinir les responsabilités de poste : l’objectif est de développer la capacité des employés de première ligne à coopérer avec les outils IA, et non de remplacer simplement. Grâce à une redéfinition continue des compétences, on réalise une montée du niveau de cognition global de l’organisation.

Beijing Business Daily — Li Xiumei

(Rédaction : Qian Xiaorui)

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