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L’Intelligence Artificielle dans l'Assurance

Automatisation des processus et expérience client : cap sur la prochaine étape !

L’Intelligence Artificielle dans l'Assurance

Automatisation des processus et expérience client : cap sur la prochaine étape !

L'IA permet désormais d’automatiser des opérations de souscription ou de gestion des sinistres traditionnellement réservés à des équipes qualifiées.

Les défis du secteur de l'assurance relevés grâce à l’IA

Le secteur de l'assurance présente des caractéristiques qui la rendent particulièrement propice à la numérisation (la gestion à distance est possible, les données sont abondantes…). Toutefois, la nature hétérogène des données, la réglementation stricte et la complexité des processus rendent l’automatisation complexe. Heureusement, l'intelligence artificielle offre des solutions prometteuses pour relever ces défis.

Depuis des décennies, les assureurs aspirent à utiliser l'analyse prédictive et le machine learning pour détecter les fraudes. Cependant, le principal obstacle réside dans la faible quantité de données structurées disponibles. En effet, la plupart des informations restent cachées dans des documents et reposent sur l'expertise des analystes.

 

La gestion des sinistres et la souscription nécessitent l'analyse d'un volume important de documents et d'images, ainsi que la vérification de nombreux critères. Cette complexité exige le recours à de nombreux collaborateurs expérimentés. De plus, ce processus élaboré est susceptible d'erreurs.

Le secteur de l'assurance repose sur les conditions et les contrats. Les représentants des assureurs doivent être en mesure de répondre efficacement aux demandes de renseignements réglementaires et de gérer les risques contractuels. Pour les conseillers des centres d'appels, trouver la bonne réponse aux questions spécifiques des clients est crucial.

Compte tenu de l’activité de l’assurance, les attentes des clients sont fortes et l’aspect émotionnel est souvent présent. Les conseillers des centres d'appels doivent apporter des réponses claires et être dans l’empathie. Pour les managers, il est difficile, voire impossible, de suivre et d'intervenir sur l'ensemble des appels gérés par une équipe réduite face à des centaines d'appels quotidiens.

 

Il arrive qu'un client doive saisir plusieurs fois la même information lors de la déclaration d'un sinistre en ligne, avec peu d'aide. Ces données peuvent déjà exister dans les documents qu'il a joints. Il peut ensuite recevoir un avis de manque d'information plusieurs jours plus tard, entraînant de nouveaux délais d'attente pour une réponse adéquate.

Quelques exemples réussis d’utilisation de l’IA par les assureurs :

car riding the wrong road
Gestion des sinistres pour les assurances médicales, habitation, automobile, responsabilité civile, maritime
lost documents
Souscription d'assurances Entreprise
document to be analysed
Analyse des contrats pour la conformité et la gestion des risques
chatbot answering customer question
Chatbots pour les clients pour la notification de sinistres et le service client
human in the call centre
Coaching en temps réel et supervision des consultants en centre d'appels

Les outils d'IA se révèlent très efficaces

(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.

Les avantages de l'IA pour les assureurs

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 :

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Réduction des coûts opérationnels

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.

 

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Maitrise des coûts techniques

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.

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Réduction des frais consécutifs

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.

smiling face smiling face
Amélioration de l'expérience client

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.

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Meilleure analyse des fraudes, des tarifs et de l'efficacité

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.

 

 

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Visibilité accrue des contrats, conformité et évaluation des risques

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.

 

 

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Amélioration de l'expérience employé

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.

 

 

 

 

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Amélioration de la qualité du travail

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 ?

Les raisons pour lesquelles les assureurs peuvent avoir besoin de temps pour tirer parti de l'automatisation de l'IA

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.

Manque de connaissances en matière d'automatisation par l'IA

 

L'absence d'expertise interne en IA peut freiner la prise de décisions stratégiques pour l'automatisation des processus.

  • Quelles solutions d'automatisation devrions-nous envisager ?
  • Parmi les nombreux outils d'IA disponibles, lequel convient le mieux à la résolution de nos problèmes à un coût raisonnable ?
  • Comment gérer la complexité croissante de la logique métier et de l’évolution des processus ?
  • En tant qu'organisation, comment acquérir et gérer les connaissances nécessaires à l'automatisation par l'IA ?

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.

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managing complexity of company architecture

Gestion de la complexité de l'architecture d'entreprise/h3>

 

Les outils d'IA ne constituent qu'une pièce du puzzle. Leur intégration nécessite une réflexion globale sur l'architecture informatique existante :

  • L'arrivée de l'IA implique souvent l'intégration de nouvelles données et de nouveaux processus métiers dans les systèmes actuels, ce qui peut nécessiter une refonte de l'architecture d'entreprise.
  • Sans une adaptation de l'architecture, des coûts d'implémentation excessifs et une complexité accrue peuvent entraver le déploiement de l'IA.
  • Une expérience solide en gestion de changements d'architecture complexes liés aux transformations d'entreprise est essentielle pour réussir l'intégration de l'IA.
Sur la base de notre expérience, nous pouvons vous aider à relever ces défis - consultez notre offre de services

Sollers Consulting : les services d'assurance liés à l'IA

Nous aidons les assureurs dans tout le processus de transformation pilotée par l'IA

Conseil en solutions d’IA

Sollers vous aide à choisir les bons outils d'IA pour prendre les meilleures décisions :

  • Ateliers de formation et d’initiation : Inspirez-vous du potentiel de l'IA.
  • Analyse de vos processus actuels : Identifiez les opportunités d'automatisation et les bénéfices potentiels de l'IA.
  • POC (Proof of Concept) : Testez un outil d'IA en environnement hors production, sans risque et à moindre coût.
advisory for ai solutions
design of ai transformation

Conception de votre transformation IA

Sollers conçoit et planifie votre transformation vers l'automatisation par l'IA :

  • Conception et analyse d'impact des changements de processus.
  • Évaluation des outils d'IA nécessaires.
  • Planification de la roadmap d'architecture cible pour optimiser les efforts.
  • Définition d'une gouvernance pour assurer la prise en charge des nouveaux domaines.
  • Compréhension des coûts et des bénéfices de la transformation pour prendre de meilleures décisions.

Mise en œuvre la transformation IA

Sollers vous aide à :

  • Gérer la roadmap de transformation.
  • Configurer les outils d'IA et la logique métier.
  • Redéfinir les processus métier
  • Refondre l'interface utilisateur pour les utilisateurs professionnels ou les clients.
  • Mettre en œuvre les changements dans les systèmes informatiques centraux et frontaux de l'assurance.
implemention of ai

Solutions d’IA pour l'industrie de l'assurance

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.

Plateformes cloud avec des outils IA

 

 

 

 

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.

 

 

omni:us Digital Claim Adjuster

 

 

 

 

 

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.

SEND Smart Submission & Underwriting Workbench

 

 

 

 

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).

 

Plateformes de traitement intelligent des documents (IDP)

 

 

 

 

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.

 

IA générative / LLM

 

 

 

 

 

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.

 

Analytique prédictive

 

 

 

 

 

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.

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Piotr Kondratowicz
Business Architect