Automatisation des données et des processus dans les fonctions actuarielles, financières et de gestion des risques

Alors que le secteur de l’assurance connaît une évolution technologique rapide, les fonctions en contact avec la clientèle, telles que les commerciaux et les équipes souscription et sinistres, ont été les premières à se moderniser. Parallèlement, les équipes actuarielles, risques, financières et comptables, traditionnellement tributaires du travail manuel, des tableurs Excel et de workflows lourds en calculs, sont désormais prêtes à bénéficier des mêmes innovations.

La complexité réglementaire croissante (IFRS 17 et Solvabilité II), combinée à des attentes toujours plus élevées de la part des clients, fait de l’automatisation non pas un simple avantage, mais un impératif face à la concurrence à long terme.

Historiquement, les équipes actuarielles, risques et financières opèrent dans des cadres contraints : cycles de reporting trimestriels ou annuels, traitement de données par lots, validations et réconciliations manuelles approfondies, intégration limitée entre silos fonctionnels.

La fragmentation des données demeure l’un des problèmes les plus persistants pour l’automatisation des processus. Les compagnies d’assurance conservent généralement leurs données dans de multiples systèmes hétérogènes : plateformes de gestion des polices, systèmes de gestion des sinistres, grands livres comptables et financiers, et autres outils de modélisation actuarielle. L’extraction, la transformation et la réconciliation des données provenant de ces sources sont extrêmement chronophages et augmentent notablement les risques d’erreurs. En outre, la saisie manuelle des données à l’aide de tableurs, bien que flexible, pose des problèmes de gestion des versions, limite l’auditabilité et dépend fortement de chaque expertise individuelle.

La multiplicité de ces processus crée des défis opérationnels importants. Comme indiqué dans un article récent, la norme IFRS 17 exerce une pression supplémentaire sur les valorisations actuarielles, les processus de clôture et les évaluations des risques. Les périodes de pointe, telles que les clôtures annuelles et trimestrielles, créent des goulots d’étranglement et des surcharges de travail. Cette dépendance à l’égard des processus manuels introduit également un risque d’exécution, car les erreurs dans les formules, le traitement des données ou la mise en œuvre des méthodes peuvent se répercuter en cascade sur les analyses critiques et les états financiers.

La RPA utilise des robots logiciels pour reproduire les interactions humaines avec les applications, ce qui la rend idéale pour les tâches structurées et basées sur des règles. Les cas d’utilisation typiques comprennent l’extraction, la validation et le chargement de données dans des modèles actuariels ou des systèmes comptables. Les bénéfices sont nombreux : réduction des traitements manuels, précision accrue et planification automatisée. La RPA prend également en charge les rapports comptables, les réconciliations et les calculs actuariels courants tels que les projections de primes et la comptabilisation des provisions.

L’IA et le ML automatisent les tâches cognitives nécessitant un jugement. Des techniques telles que les réseaux neuronaux et le gradient boosting révèlent des modèles complexes dans de grands ensembles de données, améliorant ainsi la tarification, la segmentation des risques et le provisionnement des sinistres. Le ML permet un provisionnement fin au niveau des sinistres ou des polices et une identification précoce des tendances émergentes. Le traitement du langage naturel (NLP) automatise quant à lui l’analyse de textes non structurés provenant de notes de sinistres, de dossiers médicaux ou de documents contractuels.

Les plateformes analytiques modernes permettent aux équipes actuarielles, financières, comptables et risques d’explorer les données de manière interactive, d’effectuer des analyses ad hoc et de visualiser les résultats. Ces outils améliorent la génération d’informations et accélèrent la prise de décision.

Les équipes actuarielles exercent diverses activités, telles que la tarification, le provisionnement, la modélisation du besoin en capital, la manipulation des données historiques, le calibrage d’hypothèses…

L’automatisation du processus de tarification permet aux actuaires de développer et de déployer plus efficacement des modèles tarifaires sophistiqués. Des flux de données automatisés extraient les données pertinentes et alimentent des algorithmes d’apprentissage automatique (ML) afin d’identifier les structures tarifaires optimales. Par exemple, des données géospatiales externes spécialisées peuvent désormais être facilement intégrées aux données internes afin d’aider les actuaires à évaluer l’exposition aux catastrophes naturelles et aux risques liés au climat.

En matière de provisionnement et de reporting réglementaire, les plateformes automatisées exécutent les étapes systématiques, de l’extraction des données à l’application des méthodes, générant une documentation complète et permettant des mises à jour plus fréquentes des provisions pour détecter au plus tôt les tendances émergentes. Ces plateformes peuvent également orchestrer la collecte, le calcul et le formatage des données nécessaires aux calculs règlementaires tels que Solvabilité II, réduisant considérablement la charge opérationnelle, les risques d’erreurs opérationnelles et améliorant la cohérence.

Enfin, la complexité croissante des cadres de gestion des risques rend l’automatisation essentielle. Les plateformes de modélisation des risques agrègent les expositions, modélisent les corrélations et effectuent des tests de résistance complets. Les flux de données automatisés garantissent que les modèles reflètent les expositions actuelles.

La fonction comptable et financière comprend notamment la planification et l’analyse financières, la comptabilité générale, le reporting financier et le budget.

Les calculs IFRS 17 dont nous avons parlé dans les articles précédents exigent une granularité accrue, ce qui, combiné à la complexité des calculs, rend l’automatisation de l’ensemble du processus très utile. Les principaux assureurs ont mis en place des moteurs de calcul IFRS 17 de bout en bout qui utilisent des données fines (niveau contrats), appliquent des modèles de mesure, et génèrent les données nécessaires aux états financiers et aux reportings quantitatifs. Cela améliore l’efficacité, la cohérence et l’auditabilité.

L’automatisation de la planification et du budget (FP&A) facilite la consolidation des données, l’analyse automatisée des écarts et la modélisation de scénarios. Les plateformes d’analyse en libre-service permettent aux professionnels de la FP&A d’explorer les résultats de manière interactive. La génération automatisée de commentaires, basée sur l’analyse par IA, permet également de créer des rapports de gestion préliminaires, économisant un temps significatif aux utilisateurs. L’automatisation permet de gagner en efficacité, d’accélérer les cycles, de réduire les erreurs et d’éliminer les activités redondantes. Elle renforce la planification stratégique grâce à une analyse rapide des scénarios et améliore la conformité grâce à des pistes d’audit transparentes et des méthodologies homogènes.

L’automatisation introduit différents défis. Les systèmes existants peuvent manquer de capacités d’intégration, et les problèmes de qualité des données, gérables dans le cadre de processus manuels, peuvent bloquer les workflows automatisés. Pour parvenir à une automatisation efficace, il faut une conception architecturale robuste et une gouvernance des données solide.

Les entreprises commencent généralement par cartographier les processus afin d’identifier les points d’amélioration et les possibilités d’automatisation. Elles procèdent ensuite à l’évaluation de la qualité des données et priorisent les processus en fonction des gains d’efficacité, des améliorations en termes de précision, de l’importance stratégique et de la complexité de la mise en œuvre. Les « gains rapides » initiaux contribuent à créer une dynamique.

Il est essentiel de disposer de cadres de gouvernance solides. Les rôles et les responsabilités doivent être adaptés aux flux de travail automatisés, tout en maintenant la responsabilité dans le nouvel environnement. Les cadres de contrôle doivent privilégier les contrôles automatisés, les rapports d’exception et la supervision continue plutôt que sur les vérifications manuelles.

Les technologies permettant l’automatisation des processus actuariels, comptables, financiers et risques ont atteint un niveau de maturité tel qu’elles offrent une valeur fiable et mesurable dans divers cas d’usage. Les assureurs les plus avancés démontrent que des programmes d’automatisation complets peuvent améliorer fondamentalement leur efficacité opérationnelle, leur capacité d’analyse et leur agilité stratégique.

Cependant, comme pour toute autre initiative stratégique, la technologie seule ne suffit pas. Une transformation réussie nécessite un engagement stratégique, une gouvernance robuste, une conduite du changement efficace et des investissements pérennes. À mesure que l’automatisation progresse, ceux qui s’adapteront en premier bénéficieront d’avantages concurrentiels en concentrant leurs talents experts sur les activités à plus forte valeur ajoutée, ce qui leur permettra d’être en meilleure position pour attirer des actuaires et autres professionnels qualifiés.

Enfin, en lançant un programme d’automatisation, les entreprises franchissent une étape cruciale pour préparer l’infrastructure IA de demain. Il est désormais évident que sans flux de données automatisés, de processus standardisés et de supervision en temps réel, les initiatives IA resteront bloquées au stade pilote, incapables d’accéder aux données de qualité et aux intégrations nécessaires à leur déploiement en production.