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High-tech

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

La nature riche en données des organisations d’assurance fait de l’exploitation de la puissance de l’analytique une évidence qui, jusqu’à récemment, a été négligée par de nombreux assureurs. Cependant, avec la récente évolution du secteur vers une orientation plus axée sur le client, ainsi que l’augmentation constante de la quantité de données collectées, les assureurs ont commencé à prendre conscience des avantages de l’analytique.

Afin de rester en tête de la concurrence et de tirer le meilleur parti de toutes ces données, les assureurs devraient s’efforcer d’exploiter la puissance de l’intelligence artificielle (IA), dont les avantages vont bien au-delà des réductions de temps et de coûts habituelles. Les organisations qui exploitent cette technologie deviendront des leaders du secteur, tandis que celles qui ne le font pas se retrouveront rapidement à la traîne.

Ainsi, avec ce qui précède à l’esprit, examinons quatre domaines dans lesquels les gains les plus importants peuvent être réalisés et comment leur intégration dans votre stratégie d’assurance peut contribuer à faire avancer votre entreprise.

L’IA offre un accès accru aux données et aux informations.

L’introduction de l’IA dans un flux de travail exige des entreprises qu’elles construisent une base de données meilleure et plus précise, et cette amélioration commence à aider les employés avant même que l’IA ne soit utilisée.

Prenons l’exemple d’un employé qui essaie de déterminer si certains clients passent trop de temps dans le centre de service, en particulier s’ils ont une faible valeur de vie attendue. Grâce à l’accès aux analyses et aux informations sur le parcours client, le souscripteur obtient un score de valeur de vie prévue et peut l’utiliser pour prendre une meilleure décision en matière de tarification.

Une fois l’IA introduite, toutes les actions déjà entreprises, ainsi que les informations sur le client, peuvent être envoyées au modèle d’apprentissage automatique. Cela permet d’améliorer les résultats futurs et de s’assurer que les équipes de vente et de marketing ciblent les clients les plus rentables et évitent ceux qui risquent de ne pas l’être.

Les bonnes informations sont fournies aux bonnes personnes au bon moment.

Lorsqu’une proposition est envoyée à la souscription, elle est d’abord évaluée en temps réel par rapport à des modèles prédictifs dans des domaines tels que la « sincérité du courtier » ou le « ratio de pertes prévu pour cette catégorie ». L’IA peut ensuite créer un système de classement pour ces soumissions, aidant ainsi à répondre à des questions telles que « Quel est le prochain risque sur lequel je dois travailler et qui sera le plus avantageux pour notre entreprise ? ».

La numérisation du processus de souscription avec l’IA permet donc au souscripteur de déterminer le meilleur plan d’action en fonction des informations présentées. Dans ce cas, l’IA aide à combler l’écart entre l’aperçu et l’action prise par l’employé sur la base de la recommandation fournie par le moteur d’IA.

L’IA assure une performance constante des employés

Comme l’IA élimine une grande partie des conjectures associées à la prise de décision, les décisions deviennent plus précises, correctes et cohérentes. Bien que la formation reste un élément nécessaire, l’utilisation de l’IA permet aux employés moins expérimentés d’apprendre beaucoup plus rapidement, car ils reçoivent des recommandations fondées sur des décisions antérieures qui ont déjà été validées. Cela permet d’éliminer une grande partie du risque associé à un nouvel employé.

Alors qu’un expert en sinistres moins expérimenté peut surcompenser un client pour un sinistre, un expert soutenu par la puissance de l’IA peut être guidé dans les étapes suivantes recommandées sur la base d’expériences passées, le tout dans un seul système d’analyse.

Les employés prennent des décisions plus rapides, plus judicieuses et fondées sur des données.

Prenons l’exemple d’une compagnie d’assurance qui tente de lutter contre la fraude. Contrairement aux humains, l’IA est capable de lire et de s’appuyer sur d’énormes quantités de données historiques basées sur des demandes frauduleuses. Cela aide l’IA à améliorer rapidement sa compréhension des schémas de fraude typiques, le résultat final étant que les fraudes futures sont identifiées beaucoup plus rapidement et précisément. Bien au-delà de ce qu’il est possible à un homologue humain de calculer et d’agir.

En outre, lorsqu’un schéma frauduleux est reconnu, la demande est immédiatement acheminée vers l’unité d’enquêtes spéciales (SIU), chargée d’approfondir les cas de fraude potentiels, et fait l’objet d’une enquête approfondie. Les résultats et le retour d’information obtenus à l’issue de cette enquête permettent aux modèles de fraude, dont dépend l’IA, de s’améliorer en permanence, devenant plus intelligents et plus précis à chaque nouvelle demande adressée à l’UES.

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