Le marché de l’assurance fait face non seulement à une inflation réglementaire sans précédent mais aussi à des problématiques opérationnelles qui croient régulièrement.
En parallèle, émerge une inflation de solutions « innovantes », un vrai paradoxe !
Reportings constants, de plus en plus précis, nouvelles normes et contraintes réglementaires à absorber, recherche d’optimisation des coûts, nouvelle approche client, big data, nouveaux risques comme par exemple la tarification du risque cyber… Autant de challenges qui mettent les compagnies d’assurance face à des problématiques complexes.
Or à écouter le marché, les solutions ne manquent pas : automatiser les tâches répétitives, faire appel au « big data », brancher des « RPA » (i.e. robotiser), on saupoudre le tout d’intelligence artificielle, et c’est réglé ! Les problèmes sont résolus.
Qu’en est-il vraiment ? Tout cela existe, est vrai. Encore faut-il savoir comment s’y prendre ? quelles technologies ? pour qui ? quels outils ? quels moyens ? quels processus ? quels accompagnements des ressources humaines ? et enfin, pour quels résultats ?
Bill Gates dit : « Je crois en l’innovation et, la manière dont on obtient l’innovation est en subventionnant la recherche et en apprenant les fondamentaux ».
Que faut-il comprendre ? Il faut commencer par les bases, les fondements. Et cela s’applique à tous les acteurs et à toutes les innovations. L’objectif est bien de disposer d’innovations efficaces avec des processus parfaitement robotisés, fiabilisés et sécurisés.
Il est parfois plus pertinent de rester sur des outils historiques (Excel par exemple) pour gagner des jours de production, sur des calendriers, ô combien chargés.
Cela résume la démarche de Galea : Notre objectif est d’accélérer concrètement les projets d’optimisation opérationnelle et de proposer ou appliquer la solution technique la plus adéquates : automatisation ou robotisation. Apporter à la fois notre expertise métier et notre vision d’ensemble sur les problématiques concrètes auxquelles un assureur fait face.