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.
Quelques exemples réussis d’utilisation de l’IA par les assureurs :
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 :
Réduction des coûts opérationnels
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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