Y aura-t-il une licorne insurtech genAI ?

Y aura-t-il une licorne insurtech genAI ?

Horodatage: 11 janvier 2024 4:39 AM
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Le financement des startups d’assurance dans le monde entier a connu des changements rapides, et un autre changement est en cours, alors que les compagnies d’assurance se précipitent pour tirer parti de l’intelligence artificielle.

Au cours des années de boom des taux d’intérêt nuls et de l’accélération du Covid de 2019 à 2021, la cohorte des licornes de l’industrie (ceux évalués en privé à 1 milliard de dollars ou plus) comprenait de nombreuses entreprises challenger.

En Asie, cela inclurait des acteurs technologiques de l’assurance générale tels que Acko General Insurance, CXA Group, Digit Insurance et ZhongAn Insurance. Ces entreprises ont ciblé des segments restreints tels que l’automobile et les voyages, où elles pourraient utiliser la technologie pour créer de nouvelles entreprises ou gagner des parts dans des segments que les opérateurs historiques n’avaient pas priorisés.

Il comprenait également des sites de comparaison (Policy Bazaar, PasarPolis, CompareAsiaGroup) qui ont tenté de devenir des places de marché. À l’échelle mondiale, l’assurance intégrée, le risque climatique et la cyberassurance sont devenus pertinents. (Ce qui n’a pas été financé par le monde du capital-risque : l’assurance-vie.)

Nouveau paradigme de financement

L’évolution du paradigme macroéconomique à partir du début de 2022 a conduit à mettre l’accent sur les startups aidant les opérateurs historiques à gérer leurs transformations numériques, ou sur les startups ayant un avantage en matière de santé et de bien-être. Il s’agissait généralement d’entreprises plus grandes, à un stade plus avancé et capables de démontrer leur rentabilité.

Cela a été une période douloureuse pour la plupart des startups d’assurance. De nombreux dirigeants, même les plus réputés, ont perdu leur statut de licorne à mesure que les valorisations ont été réduites : Waterdrop, par exemple, n’est plus considérée comme une licorne malgré son expertise sur les marchés chinois de la santé.

Il existe quelques exceptions : Bolttech de Singapour, une plateforme mondiale d'assurance intégrée/de marché, a vu sa valorisation passer de 1 milliard de dollars en 2021 à 1.6 milliard de dollars en mai 2023. L'indien Acko a également amélioré sa valorisation, à 1.5 milliard de dollars.

Dans l’ensemble, le secteur mondial de l’insurtech a vu le financement du capital-risque s’effondrer (mais pas aussi gravement que dans d’autres secteurs technologiques, tels que l’edtech ou la foodtech, ou même la fintech en général). Pour l’insurtech, le recul a été particulièrement sévère dans les investissements ultérieurs, de la série B jusqu’aux actions de croissance, reflétant le pessimisme quant à la capacité des entreprises non rentables à se retirer. Le financement de série A et de démarrage a été stable, bien que toujours modeste.

Le plus problématique a été la baisse des valorisations, qui a été brutale pour les assurtechs : dès juin 2023, le multiple moyen des revenus des assurtechs était tombé en dessous de celui des assureurs cotés, selon une étude de Dealroom.co.

Le financement a diminué pour les assureurs challenger ou full-stack numériques, et s'est tourné vers le courtage numérique ou les réseaux d'agents de soutien, ou vers des fonctions back-end telles que la gestion des sinistres et les paiements. Cependant, même dans les niches à succès, les fintechs sont susceptibles de se consolider.

IA générative : ça change la donne

À l’horizon 2024, l’intelligence artificielle, y compris l’IA générative, est largement acceptée par les dirigeants du secteur des technologies de l’assurance comme étant un facteur qui changera la donne.

Ce n’est pas le seul thème qui animera l’insurtech : l’automatisation du back-office et l’assurance intégrée resteront importantes, le secteur reste déterminé à construire dans le domaine de la santé, et la cyberprotection et la cybersécurité sont des besoins permanents.

Mais les compagnies d’assurance utilisent l’IA d’une manière différente de la façon dont elles ont adopté d’autres formes de numérisation.

Des formes antérieures d’IA étroite, telles que le traitement du langage naturel et la reconnaissance optique de caractères, sont appliquées à des domaines tels que le traitement des réclamations, la surveillance des risques et le marketing.

Selon OpenAI, la société derrière ChatGPT, l’IA générative va avoir un impact bien plus important. OpenAI a déclaré qu'elle estime que l'assurance et la banque sont les secteurs présentant le plus grand potentiel d'automatisation basée sur la genAI, plus que l'énergie, les marchés des capitaux, les logiciels, la vente au détail, les médias, l'automobile, la santé ou l'industrie.

Les assureurs font un bond en avant

Il s’agit d’un changement énorme, car jusqu’à présent, l’assurance était considérée comme un retardataire numérique, non seulement derrière les banques mais aussi derrière d’autres secteurs. La numérisation complète n’a commencé qu’avec l’apparition de la Covid, lorsque les agents ne pouvaient plus organiser de réunions en face à face, mettant ainsi en péril les revenus.

Les compagnies d’assurance, comme les banques, ont généralement eu du mal à travailler avec les fintechs. Leurs systèmes existants sont basés sur un ordinateur central et peu d’investissements stratégiques ont été consacrés à la transformation. Cela a permis l’émergence de challengers et de partenaires fintech B2B, mais ce n’est que maintenant que les leaders du secteur de l’assurance se tournent vers le cloud et automatisent la plupart des fonctions.

La deuxième différence avec genAI est qu'elle permet aux assureurs de commencer par se concentrer sur l'expérience utilisateur, les agents et la distribution, plutôt que de se limiter aux processus de back-office, aux réclamations ou à la gestion des risques.

Selon les dirigeants de l’industrie, les cas d’utilisation étudiés sont illimités.

L'assureur généraliste australien QBE teste genAI pour l'expérience client, afin de rendre ses agents et ses équipes de service client plus réactives. FWD Group cherche à l'utiliser comme outil de productivité interne, pour aider les employés à interroger les procédures et documents internes, ainsi qu'à des fins de marketing. FTLife souhaite l'utiliser non seulement pour soutenir la distribution, mais aussi pour prédire les besoins des assurés ou des agences.

Et comme CreusezFin rapporté dans notre interview exclusive Avec le responsable du numérique et de l’analyse du groupe AIA, le plus grand assureur d’Asie teste genAI pour embaucher et former des agents afin qu’ils deviennent les meilleurs vendeurs.

Assurtech GenAI ?

Alors, où est la prochaine génération de startups assurtech qui mèneront la charge ? La meilleure question est peut-être de savoir s’il y en aura un.

De nombreuses assurtechs interrogées par DigFin déclarent qu’elles intègrent la genAI dans leurs offres, mais elles ne sont pas natives de la genAI et ne sont pas sur le point de devenir des licornes. Il reste un besoin pour les choses que ces assurtechs fournissent ; L’IA ne les met pas en faillite. Mais il n’est pas clair si la genAI créera les licornes insurtech du futur.

Il existe trois domaines dans lesquels l’IA générative est la plus susceptible de faire sensation. Il sera utilisé dans la recherche en ligne par les clients à la recherche d'informations, il aidera les agents ou les vendeurs de bancassurance à comprendre les besoins individuels des clients, et il aidera les assureurs et leurs branches de distribution à interagir avec les clients.

Les compagnies d’assurance ont-elles besoin de partenaires insurtech pour atteindre ces objectifs ?

Le monde de l’insurtech a déjà compris que les opérateurs historiques ne peuvent pas être perturbés par la technologie, ou que l’assurance peut être vendue comme un accord Software-as-a-Service. Les assurtechs qui réussissent ont appris à naviguer dans le cycle de vente en place, tandis que les assureurs ont appris à faire confiance aux entreprises technologiques fournissant des services ciblés plutôt que de réinventer l’ensemble de la chaîne de valeur. Mais existe-t-il un service genAI que les opérateurs historiques souhaitent et que les assurtechs puissent fournir à grande échelle ?

Il s’agit d’une question vitale pour les investisseurs en capital-risque qui cherchent à soutenir la prochaine licorne. Ils auront du mal à trouver des assurtechs genAI. Au lieu de cela, ils devront se tourner vers des domaines qui n’ont traditionnellement pas attiré de financement par capital-risque, et où il existe encore une énorme opportunité d’automatisation.

Jeux possibles

Sur les marchés émergents d’Asie, où les coûts de main-d’œuvre sont inférieurs à ceux des marchés développés, l’administration tierce et d’autres entreprises peu prestigieuses ont renoncé à l’automatisation. Avec genAI, ils pourraient être mûrs pour le changement. De même, les compagnies d’assurance en Asie ne paient peut-être pas pour les logiciels, mais les logiciels associés à des appareils ou à des services permettant la vente peuvent s’avérer intéressants.

Il s’agit de domaines de niche qui pourraient ne pas prendre en charge une grande industrie de l’assurance, et qui nécessitent des personnes connaissant les tripes de l’industrie et capables de penser latéralement.

Mais les solutions genAI ne nécessitent pas beaucoup de capital : elles nécessitent beaucoup de calculs et de données, ce qui les rend adaptées à de larges utilisations adaptées aux données propriétaires. Il peut être plus logique pour une assurtech d’exploiter les LLM (modèles d’apprentissage des langues) d’une société d’IA pour ses services existants.

De plus, pour les entreprises, la genAI ne nécessite pas d’efforts lourds sur plusieurs années, comme l’entreposage de données ou le passage au cloud. Même dans le cadre de l’intelligence artificielle, le temps nécessaire pour entraîner les réseaux neuronaux à lire des textes est beaucoup plus pratique et long que pour organiser les invites genAI autour d’un ensemble de données propriétaires. Les compagnies d’assurance qui ont traversé une transformation numérique disposent des données et des data scientists ; ils ont juste besoin de quelques API, de cadres de conformité et de gouvernance, ainsi que d’un cas d’utilisation intelligent.

Cela signifie que les compagnies d’assurance peuvent utiliser elles-mêmes l’IA plutôt que de s’appuyer sur une fintech. Ce sont les grandes entreprises d’IA comme OpenAI, liées aux grands fournisseurs de technologies comme Microsoft et Google, qui peuvent répondre à la plupart de ces besoins.

Les assurtechs ont toujours besoin d’aider les assureurs dans leur transformation numérique, et les assurtechs ont encore un rôle à jouer pour créer de nouveaux marchés. Les assureurs se concentrent de plus en plus sur la santé, les soins de santé et le bien-être et sont avides de solutions pour les aider à prévenir ou à prévoir les maladies chroniques, à lutter contre l’inflation médicale, à modifier le comportement des assurés et à proposer des services pouvant être utilisés pour des bases de clientèle plus étroitement segmentées.

Cependant, le paradigme pourrait changer, passant d’assureurs maladroits à la recherche d’aide dans le domaine du numérique à des assureurs utilisant l’IA générative (et d’autres outils numériques) pour se développer dans de nouveaux secteurs d’activité.

Convergence de la santé

Aux États-Unis, certains assureurs se tournent vers la fourniture de services de santé, et pas seulement de protection. À Taïwan, la société mère de Cathay Life exploite également des hôpitaux et des cliniques. L’IA jouera un rôle déterminant dans la cohésion des agents, des cliniques et des clients. Le sens du changement peut également aller dans l’autre sens, certains réseaux hospitaliers américains créant leurs propres branches d’assurance. L’assurance intégrée évoluera également, plaçant la santé et l’assurance sur les marchés de détail.

S’il y a une place pour les startups genAI, ce pourrait bien être pour aider à rassembler les bras (et les données) disparates alors que les assureurs et les fournisseurs de bien-être se confondent autour des clients. Dans la mesure où une expérience liée à la santé peut ressembler à une navigation sur Netflix, avec une personnalisation qui couvre un éventail vertigineux de points de contact, cela nécessitera d’énormes quantités de données – et des IA spécialisées.

Les startups d'IA générative ont moins de dix ans et sont pour l'instant regroupées autour de grandes catégories : modélistes comme OpenAI ou Anthropic, génération d'images ou de texte (Midjourney), vidéo, outils (par exemple ingénierie rapide, gestion de données) et génération de code. .

Mais quelques domaines sectoriels émergent, notamment le droit, les jeux et l'éducation. Il n’y a aucune raison pour que les fintechs et les assurtechs ne suivent pas. Mais leur valeur repose probablement sur la transformation de l’ensemble du secteur de l’assurance, plutôt que sur les fonctions d’assurance telles que le soutien aux agents ou l’optimisation des processus internes. Les titulaires peuvent gérer cela seuls.

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