En utilisant l’assurance artificielle, l’assureur et le client peuvent tous deux en bénéficier. Voyons comment y parvenir.
L’intelligence artificielle (IA) peut profiter aux assureurs en les aidant à évaluer les risques, à identifier les fraudes et à réduire la surveillance humaine dans le processus de demande. Les assureurs ont ainsi la capacité de proposer aux clients les plans qui leur conviennent le mieux.
L’IA permet également aux clients de bénéficier d’un service et d’un processus de réclamation plus efficaces.
Certains assureurs considèrent qu’avec les progrès de l’apprentissage automatique, les souscripteurs humains pourraient devenir obsolètes – mais ce jour est probablement encore loin.
Pendant des siècles, le secteur de l’assurance a été résistant au changement ; cependant, il connaît aujourd’hui une transformation numérique. Grâce au développement d’algorithmes d’apprentissage automatique, les souscripteurs utilisent davantage de données pour évaluer les risques et proposer une tarification personnalisée.
De plus, l’IA accélère le processus d’assurance, en mettant en relation les demandeurs et les transporteurs de manière rapide et précise.
Le secteur de l’assurance connaît une transformation rapide, ce qui entraîne à la fois des opportunités et des défis pour les assureurs et les demandeurs. Voici un aperçu du rôle actuel de l’IA dans le secteur, ainsi que des avancées potentielles dans les années à venir.
Examen des dangers potentiels
Le risque peut être déterminé en évaluant la probabilité qu’un danger se produise.
Par le passé, les souscripteurs d’assurance fondaient leur évaluation des risques des clients sur les données que les demandeurs leur avaient fournies. Malheureusement, ces données pouvaient être trompeuses ou contenir des erreurs, rendant ainsi l’évaluation inexacte.
Grâce à l’utilisation de l’apprentissage automatique et de la NLU, les assureurs sont en mesure d’analyser des sources de données plus complexes, telles que les avis Yelp, le contenu des médias sociaux et les dépôts de la SEC. Ils peuvent ainsi recueillir des informations importantes pour mieux évaluer le risque lié à leurs opérations.
Andy Breen, vice-président senior chargé du numérique au sein du groupe Argo, a déclaré que la compréhension du langage naturel (NLU) a considérablement amélioré notre capacité à examiner les données textuelles et à en extraire des informations très pertinentes. Selon Breen, ces types de ressources de données n’étaient pas facilement accessibles ou distribuées avant l’introduction de la NLU.
Dans le secteur de l’assurance, où la divergence la plus notable entre les compagnies est le coût plutôt que le produit, une évaluation précise des risques pourrait changer la donne, selon Sofya Pogreb, directeur de l’exploitation de Next Insurance. En adaptant le modèle d’exposition à l’individu, l’impact pourrait être considérable.
M. Pogreb a affirmé que l’industrie fournissait traditionnellement des produits du “plus petit dénominateur commun”, tels qu’une police de responsabilité standard, ce qui donnait lieu à un produit homogène quel que soit le type de client.
Il a ajouté que l’utilisation de plus de données et l’automatisation pourraient conduire à une plus grande personnalisation, ce qui profiterait aux clients en leur permettant de payer une couverture adaptée à leurs besoins spécifiques.
Identifier une activité frauduleuse
Les compagnies d’assurance doivent rester vigilantes sur la question de la fraude, et l’IA peut les y aider. Comme le souligne Samsung dans un billet de blog sur la prévention de la fraude à l’assurance, la technologie consiste à reconnaître des schémas qui pourraient être trop infimes pour que les humains les remarquent.
Shift Technology, une startup française spécialisée dans l’IA, a intégré cette technologie dans ses services anti-fraude, qui ont passé en revue plus de 77 millions de cas. Leurs algorithmes d’apprentissage automatique cognitif ont atteint un taux de précision de 75 % lorsqu’il s’agit de reconnaître des demandes d’assurance frauduleuses. Les algorithmes d’apprentissage automatique fournissent des informations sur les éventuelles demandes frauduleuses, avec une estimation de la responsabilité et des coûts de réparation, ainsi que des stratégies qui peuvent être utilisées pour renforcer la protection contre la fraude.
Areiel Wolanow, directeur général de Finserv Experts, a souligné que l’apprentissage automatique et la science des données dirigée par l’homme se sont révélés tout aussi utiles pour la détection des soupçons de fraude. Selon lui, la principale distinction entre les deux se verra dans le coût, car les criminels prennent conscience des identifiants de fraude de premier ordre et adaptent leurs méthodes en conséquence. Les data scientists doivent donc réviser régulièrement leurs analyses pour rester à niveau, tandis que les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent s’éduquer eux-mêmes au fur et à mesure que les données évoluent.
Minimiser les erreurs humaines grâce à l’IA.
M. Breen a révélé que le réseau de distribution du secteur de l’assurance est complexe et sinueux, avec de multiples intermédiaires qui examinent les données entre l’assureur et l’assuré. Il en résulte une grande quantité d’erreurs humaines et de travail manuel, ce qui fait traîner le processus en longueur. Heureusement, l’IA commence à s’attaquer à ce problème.
Selon M. Breen, l’utilisation d’algorithmes peut réduire le temps et le risque d’erreurs lors du transfert de données d’une source à une autre. En se connectant à un portail et en téléchargeant un PDF, l’assureur peut réduire la quantité de données à saisir et à ressaisir, tout en augmentant leur précision.
Il a déclaré que si les gens peuvent se fatiguer, se désintéresser et faire des erreurs, les algorithmes ne sont pas sujets à ces problèmes.
M. Pogreb insiste sur la nécessité de combler le fossé entre l’assuré et son assureur. Grâce à l’utilisation de meilleures données, les deux parties en bénéficient : les assureurs sont en mesure de créer des produits plus précis et plus adaptés, tandis que les clients ne paient que pour ce dont ils ont besoin.
M. Pogreb a indiqué que l’apprentissage automatique leur permettra d’offrir automatiquement de meilleurs conseils aux clients. Selon lui, en utilisant les données commerciales du client et la connaissance d’entreprises similaires, ils peuvent déterminer la bonne combinaison de couverture pour le client. De cette façon, ni le client, qui peut manquer d’expérience ou de connaissances, ni l’agent ne sont chargés de cette tâche, ce sont les données qui fournissent les conseils.
Répondre aux besoins des clients
Offrir un service clientèle de qualité est essentiel pour toute entreprise. C’est un moyen d’assurer la satisfaction et la fidélité des clients. Il ne s’agit pas simplement de répondre aux demandes et aux plaintes des clients, mais de leur offrir une expérience positive qui les encourage à continuer à faire affaire avec l’entreprise.
L’assurance est un secteur réputé pour sa lenteur à s’adapter au changement, mais il est toujours de la plus haute importance de fournir un service clientèle satisfaisant. Après tout, les clients sont susceptibles d’éviter les entreprises qui les traitent mal. Pour remédier à ce problème, de nombreuses compagnies d’assurance intègrent désormais la technologie des chatbots sur leurs sites web. Ces systèmes d’IA sont capables de répondre aux questions des clients sans nécessiter d’aide humaine, et sont accessibles 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, contrairement aux équipes de service clientèle humaines.
Par exemple, une personne qui a des difficultés à se connecter à son compte peut instantanément contacter le chatbot depuis le site web de l’assureur pour obtenir des conseils. Cette fonctionnalité pourrait permettre de résoudre rapidement les problèmes des clients. Bien que les questions plus complexes puissent nécessiter l’intervention de véritables représentants du service clientèle, les chatbots d’IA peuvent répondre à la plupart des autres demandes.
Vous en aviez une idée ?
Les chatbots utilisant l’IA sont une tendance populaire actuelle pour les sites Web d’assurance. Les capacités de ces bots sont suffisamment complexes pour aider les clients à accomplir des tâches complexes, ou simplement pour répondre à des questions de base.
Traitement des demandes d’indemnisation
L’examen et le règlement des demandes d’indemnisation sont appelés traitement des demandes.
Les assureurs sont chargés de traiter les demandes d’indemnisation et d’aider les clients à obtenir une couverture, mais ce n’est pas un processus simple. Les agents doivent examiner de nombreuses polices et analyser chaque aspect pour déterminer le montant du remboursement que le client recevra. Cela peut être un travail de longue haleine, mais l’IA peut y contribuer.
Les outils alimentés par l’IA sont capables d’évaluer rapidement les éléments d’un sinistre et d’estimer les coûts probables. Ils peuvent évaluer des éléments visuels, des capteurs et les informations antérieures de l’assureur. Ensuite, l’assureur peut examiner les conclusions de l’IA pour s’assurer de leur exactitude et finaliser le sinistre. L’assureur et le client bénéficient tous deux de ce processus.
Quels sont les avantages pour le consommateur d’intégrer l’intelligence artificielle dans le domaine des assurances ?
La mise en œuvre d’une technologie particulière dans un secteur d’activité démontre généralement les avantages qu’elle procure aux entreprises, avec peu ou pas d’effets notables sur le client. Ce n’est pas le cas de l’IA dans le domaine de l’assurance, car elle a un impact positif certain sur le client.
Les assureurs peuvent utiliser l’évaluation des risques assistée par l’IA pour adapter les plans aux besoins exacts de leurs clients, réduisant ainsi la possibilité d’erreur humaine dans le processus de demande. En outre, cette technologie peut élargir les options de service à la clientèle d’un assureur et simplifier le processus d’approbation des réclamations. En fin de compte, cela permettra aux clients d’obtenir la couverture dont ils ont besoin.
Le point principal
Il s’agit d’un résumé de la principale conclusion que l’on peut tirer du texte.
L’utilisation de l’IA dans le secteur des assurances est avantageuse tant pour les assureurs que pour leurs clients, y compris les petites entreprises qui ont besoin d’une couverture d’assurance.
Envisager le potentiel de l’IA dans l’assurance
Les assureurs viennent tout juste d’entamer leur voyage vers l’IA et ils essaient déjà de nouvelles méthodes pour l’intégrer dans leurs opérations quotidiennes, dans l’attente de nouvelles avancées technologiques.
M. Breen a déclaré que l’intelligence artificielle en est à ses débuts. Il a ajouté que les ordinateurs sont actuellement utilisés pour traiter des tâches banales et répétitives, mais qu’ils sont encore loin de pouvoir agir comme un souscripteur. Il a conclu en disant que l’accent est actuellement mis sur l’augmentation des capacités humaines.
Il a fait remarquer qu’il s’agit encore d’un changement notable dans le secteur. Les souscripteurs d’Argo Group se lancent maintenant dans la gestion de portefeuilles plutôt que d’évaluer chaque demande. M. Breen indique que les sinistres les plus réguliers et les plus prévisibles sont gérés par des algorithmes d’apprentissage automatique et que le souscripteur humain est essentiellement chargé de peaufiner l’ensemble de la procédure et d’intervenir dans les cas qui nécessitent un jugement plus approfondi.
Mme Pogreb est convaincue que l’apprentissage automatique peut apporter une plus grande efficacité au processus de souscription. Elle prévoit que le nombre de demandes dont un souscripteur humain sera responsable diminuera considérablement à mesure que le secteur de l’assurance adoptera cette technologie.
M. Pogreb pense qu’avec les progrès de la technologie et de l’apprentissage automatique, il sera possible d’éliminer une grande partie de la souscription humaine laborieuse. Il estime que le nombre de demandes d’assurance nécessitant une attention manuelle diminuera considérablement, avec une réduction potentielle de 80 à 90 %, voire de quelques chiffres.
L’adoption de l’IA a déjà commencé à avoir un impact significatif sur la façon dont les choses sont faites et Wolanow a fait valoir que les compagnies d’assurance doivent envisager d’en tirer parti si elles veulent rester compétitives.
Il a suggéré que les entreprises puissent garder une longueur d’avance en commençant à étudier les effets de l’apprentissage automatique sur leurs opérations. Selon lui, la création d’un seul algorithme d’apprentissage automatique est relativement peu coûteuse et suffit souvent à accomplir la tâche souhaitée.
