L'IA automatise les tâches répétitives auparavant réalisées par des humains, comme l'analyse de documents, d'images et d'informations complexes. Cela permet aux assureurs de réduire leurs effectifs et leurs frais de fonctionnement.
Automatisation des processus et expérience client : cap sur la prochaine étape !
Automatisation des processus et expérience client : cap sur la prochaine étape !
Chez Sollers Consulting, nous accompagnons nos clients dans la transformation complète de l'automatisation par l'IA. Nous évaluons et testons en permanence les différents outils d'IA disponibles sur le marché.
Nous aidons nos clients à faire les meilleurs choix d'outils d'IA pour maximiser la valeur.
En raison de la nature virtuelle de l'assurance, le secteur de l'assurance est idéal pour la numérisation.
Sur la base de notre expérience, nous avons sélectionné des domaines clés pour un retour sur investissement rapide de la mise en œuvre de l'IA.
(La reconnaissance intelligente de documents affiche par exemple un taux de réussite de 80 à 95%)
Mais il est crucial de choisir le bon outil pour adresser un problème spécifique.
L'intelligence artificielle offre de nombreux avantages aux compagnies d'assurance, leur permettant d'améliorer leur efficacité, de réduire leurs coûts et de proposer une meilleure expérience client.
Voici quelques points clés :
L'IA automatise les tâches répétitives auparavant réalisées par des humains, comme l'analyse de documents, d'images et d'informations complexes. Cela permet aux assureurs de réduire leurs effectifs et leurs frais de fonctionnement.
L'erreur humaine peut entraîner des paiements indus de sinistres. L'IA, une fois entraînée, est cohérente et ne subit pas la fatigue, ce qui minimise ce risque.
L'automatisation de la gestion des sinistres par l'IA peut accélérer le processus d'indemnisation, se traduisant par une location plus courte de véhicules de remplacement ou des indemnités moindres pour les interruptions d'activité.
L'IA permet de développer de nouveaux modes d'interaction avec les clients. Une réponse immédiate, empathique et précise de la part de l'assureur peut avoir un impact positif sur la perception du client.
La reconnaissance automatique par l'IA révèle des données cachées dans des documents non structurés et des photos, qui devaient auparavant être traitées manuellement. Ces données structurées alimentent l'analyse prédictive, permettant une meilleure évaluation des risques et une tarification plus juste.
L'IA permet la recherche et l'analyse automatique de différents types de contrats. Cela permet aux assureurs de répondre rapidement aux demandes de renseignements réglementaires et d'améliorer la visibilité des risques contractuels.
L'automatisation par l'IA réduit les tâches manuelles et favorise l'efficacité, permettant aux employés de se concentrer sur des aspects plus créatifs et à forte valeur ajoutée. De plus, cela crée de nouveaux emplois passionnants liés à la configuration et à la gestion des processus automatisés.
L'IA peut assister tous les employés, et pas seulement les experts. Elle renforce leurs capacités d'analyse et d'adaptation, leur permettant de dégager des informations exploitables et d'améliorer l'efficacité. Cela se traduit par une prise de décision plus rapide, une résolution de problèmes plus précise et une innovation accrue au sein de l'entreprise.
Les composants IA sont faciles à configurer
Vous ne programmez pas un composant IA, vous l'enseignez presque comme à un humain.
Alors pourquoi les entreprises n'adoptent-elles pas plus rapidement la révolution de l'IA ?
Quel est le cœur du problème ?
Si l’IA présente un fort potentiel d'automatisation dans le secteur de l'assurance, sa mise en œuvre nécessite une réflexion stratégique et la prise en compte de certaines limitations.
L'absence d'expertise interne en IA peut freiner la prise de décisions stratégiques pour l'automatisation des processus.
Une connaissance approfondie de l'IA et de ses applications est essentielle pour identifier les solutions pertinentes, évaluer les coûts et les avantages, et piloter efficacement les projets d'automatisation.
Les outils d'IA ne constituent qu'une pièce du puzzle. Leur intégration nécessite une réflexion globale sur l'architecture informatique existante :
Nous aidons les assureurs dans tout le processus de transformation pilotée par l'IA
Sollers vous aide à choisir les bons outils d'IA pour prendre les meilleures décisions :
Sollers conçoit et planifie votre transformation vers l'automatisation par l'IA :
Sollers vous aide à :
Les principaux fournisseurs de cloud proposent un ensemble de composants d'IA de pointe pour répondre à différents problèmes d'automatisation. Considérez-les comme des éléments de construction qui démocratisent l'utilisation de l'IA.
Exemples : AWS, Azure, GCP.
Exemples: AWS, Azure, GCP.
La solution permet l'automatisation de bout en bout du processus de gestion des sinistres. Elle comprend des composants d'IA, des processus de référence et une logique métier préconfigurée.
Les plateformes de souscriptions accompagnent le métier dans ses tâches quotidiennes de gestion des nouveaux contrats, des renouvellements et des avenants.
Ces plateformes proposent de nombreuses fonctionnalités d'automatisation qui optimisent les processus de saisine, de sélection des risques, de tarification, de cotation et de souscription. Certaines de ces fonctionnalités sont basées sur l'intelligence artificielle (IA).
Les plateformes d'IDP (Intelligent Document Processing) proposent un ensemble complet de fonctionnalités, intégrant l'intelligence artificielle (IA) et le traitement automatique du langage naturel (NLP), afin d'optimiser l'ensemble du flux de travail d'extraction d'informations à partir de différents types de documents.
Exemples de solutions : ABBYY, Appian, Hyperscience, Indico Data, Tungsten.
L'IA générative / Large Language Models (LLM), comme ChatGPT, peuvent assister les experts, accomplir des tâches complexes et améliorer les processus métier. Chez Sollers Consulting, nous exploitons les capacités des LLM pour répondre aux besoins des assureurs.
Exemples: Amazon Bedrock, Google Gemini, OpenAI.
L'analyse prédictive utilise des algorithmes statistiques et des techniques de machine learning pour analyser des données historiques, révéler des tendances et prédire des événements ou des évolutions futures. Cela permet aux organisations d'obtenir des informations précieuses, d'anticiper les résultats et de prendre des décisions éclairées. Ces solutions s'intègrent, entre autres, à différentes plateformes cloud d'intelligence artificielle et à des systèmes de moteurs de décision d'entreprise.