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4 avantages de l’IA pour le secteur de l’assurance

Les compagnies d’assurance étant riches en données, tirer parti du potentiel de l’analytique est une évidence que de nombreux assureurs n’ont pas su exploiter jusqu’à récemment. Les assureurs ont commencé à comprendre les avantages de l’analytique en raison de l’évolution récente du secteur vers une approche plus centrée sur le client, ainsi que de l’augmentation constante de la quantité de données recueillies.

Les assureurs devraient se concentrer sur l’exploitation de la puissance de l’intelligence artificielle (IA) pour rester en tête de la concurrence et tirer le meilleur parti de toutes ces données afin de rester en tête de la concurrence et tirer le meilleur parti de toutes ces données. Les avantages de l’IA vont bien au-delà des réductions classiques de temps et de coûts. Ceux qui utilisent efficacement cette technologie deviendront des leaders du secteur, tandis que ceux qui ne le font pas prendront rapidement du retard.

Dans cette optique, examinons quatre domaines où vous pouvez gagner le plus d’argent et comment leur mise en œuvre dans votre plan d’assurance vous aidera à développer votre entreprise.

L’IA permet d’accéder à davantage de données et d’informations

L’introduction de l’IA dans un processus nécessite la création d’une base de données meilleure et plus précise, ce qui profite aux employés avant même l’utilisation de l’IA.

Prenons le cas d’un travailleur qui tente d’établir si certains clients passent trop de temps dans le centre de services, en particulier si leur valeur estimée à vie est faible. Il reçoit un score de valeur à vie estimée et peut l’utiliser pour faire une meilleure sélection de prix grâce à l’accès aux analyses et aux informations sur le parcours du client.

Toutes les activités précédentes, ainsi que les informations sur les clients, peuvent être transmises au modèle d’apprentissage automatique après la mise en œuvre de l’IA. Cela améliore les résultats futurs et garantit que les équipes de vente et de marketing se concentrent sur les clients les plus rentables tout en évitant ceux qui ne le sont pas.

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Les informations appropriées sont transmises aux personnes concernées au moment opportun

Une fois qu’une demande est transmise à la souscription, elle est d’abord évaluée en temps réel par rapport à des modèles de prédiction pour des choses comme « l’honnêteté du courtier » et « le ratio de pertes anticipé pour cette classe. » L’IA peut ensuite utiliser ces contributions pour développer un système de notation, qui peut aider à répondre à des questions telles que « Quel est le prochain risque sur lequel je dois travailler et qui sera le plus utile à notre entreprise ? »

Le souscripteur peut alors choisir la ligne de conduite appropriée sur la base des faits fournis en numérisant le processus de souscription avec l’IA. Dans cette situation, l’IA aide à combler l’écart entre la perspicacité de l’employé et l’action effectuée sur la base des conseils du moteur d’IA.

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L’IA garantit que les performances des employés soient constantes

Les décisions deviennent plus précises, correctes et cohérentes car l’IA élimine la plupart des conjectures associées à la prise de décision. Bien qu’une formation soit toujours nécessaire, l’application de l’IA aide le personnel moins expérimenté à apprendre beaucoup plus rapidement puisqu’il reçoit des suggestions basées sur des jugements déjà éprouvés. Cela élimine une grande partie du risque lié à l’embauche d’un nouvel employé.

Si un expert moins compétent peut surcompenser un client pour un sinistre, un expert doté de l’IA peut être orienté vers des actions futures recommandées sur la base d’expériences précédentes, le tout dans un seul système analytique.

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Les employés peuvent prendre des décisions fondées sur des données qui sont plus rapides, plus intelligentes et plus précises

Imaginez une entreprise d’assurance qui tente de lutter contre la fraude. En l’absence d’humains, l’IA peut lire et puiser dans des volumes massifs de données historiques basées sur de fausses affirmations. Cela permet à l’IA d’accroître rapidement sa compréhension des comportements frauduleux courants, ce qui se traduit par une détection nettement plus rapide et plus précise des fraudes futures. Bien au-delà de ce qu’un équivalent humain serait capable de calculer et d’agir.

En outre, si un plan frauduleux est découvert, la demande est rapidement transmise à l’unité d’enquêtes spéciales (SIU), qui est chargée d’examiner les cas de fraude probables, et fait l’objet d’une enquête approfondie. À chaque nouvelle demande adressée au SIU, les résultats et les commentaires de cette enquête permettent aux modèles de fraude, sur lesquels l’IA est basée, d’évoluer, devenant ainsi plus intelligents et plus précis.

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