L'adoption des chatbots dans l'assurance
Les chatbots alimentés par l'IA seront bientôt la norme pour les assureurs, car de plus en plus d'entreprises les déploient pour traiter bien plus que les simples questions des clients. Ils sont également utilisés pour fournir des conseils financiers de grande envergure et pour gérer les sinistres : 7 % des clients d'assurance déclarent faire confiance aux chatbots lorsqu'ils font une demande d'indemnisation.
Une autre étude approfondie montre que si les consommateurs peuvent se méfier des chatbots, la satisfaction des clients augmente en réalité pour ceux qui les utilisent : L'analyse par Freshdesk de 107 millions d'interactions avec le service client de 4 500 entreprises révèle que les scores de satisfaction client augmentent de 7 % lorsque des bots sont utilisés.
La qualité de la demande et des conseils est essentielle
Cela dit, la première impression est vitale. "Les fournisseurs de chatbots doivent s'assurer de la qualité du service et de l'information, car de mauvaises expériences initiales peuvent créer des doutes et entraîner une perte de confiance", rapporte Himanshu Joshi de l'International Management Institute de New Delhi, en Inde, le deuxième pays le plus peuplé au monde. "Les interactions professionnelles, la qualité des demandes et des conseils, la garantie de la confidentialité, etc. peuvent contribuer à instaurer la confiance", écrit-il dans son article de 2021 intitulé "Perception and adoption of customer service chatbots among millennials" (Perception et adoption des chatbots de service à la clientèle parmi les milléniaux).
Donner des conseils, c'est ce que fait l'insurtech riskine, et ses chatbots peuvent faire bien plus que répondre à des questions simples : "Nous fournissons des logiciels pour conseiller numériquement les clients des assureurs - notre seul objectif est le bon conseil", explique Johannes Seebacher, cofondateur et directeur technique de riskine. L'entreprise a été fondée en 2016 en tant que fintech B2B créant des solutions de conseil numérique basées sur l'intelligence artificielle, y compris des chatbots.
Exemples de cas d'utilisation actuels
Répondre aux questions fréquemment posées par les clients est un cas d'utilisation convaincant pour un chatbot. Mais M. Seebacher estime que les chatbots peuvent aller plus loin, en donnant des conseils aux clients financiers lors de l'achat d'un produit, notamment en parlant des risques encourus par le client et en faisant des projections financières pour les investissements.
Un assureur numérique allemand utilisant le modèle de données d'assurance open source de Riskine a identifié d'autres domaines dans lesquels la technologie des chatbots de l'entreprise pourrait apporter une valeur ajoutée. "L'un de ces domaines était le processus d'avis de sinistre, dont l'objectif était d'accroître l'automatisation et la satisfaction des clients", explique M. Seebacher.
riskine travaille également avec une compagnie d'assurance autrichienne pour répondre aux questions des utilisateurs et les guider vers les ressources appropriées. "Dans le cas où le client souhaite souscrire une police d'assurance, le robot l'accompagnera dans une conversation consultative comprenant un devis en temps réel", explique M. Seebacher. "L'objectif est d'amener l'utilisateur aussi près que possible de la décision, tout en lui donnant des conseils de qualité. Une fois que l'utilisateur est prêt, il est dirigé vers la fin du parcours habituel du devis, où toutes les données pertinentes sont déjà pré-remplies."
Une plus grande précision grâce à des modèles spécifiques au domaine
Afin d'éviter certains des problèmes associés aux chatbots généralistes, des fournisseurs comme riskine misent sur des chatbots sectoriels construits sur des systèmes propriétaires de traitement du langage naturel.
Natural language processing systems allow users to ask questions in their own language and in whatever form they choose. An AI-powered engine translates that into something the computer can recognise as a question for which it has an answer.
"Si vous allez chez Google, qui propose un traitement du langage naturel en source ouverte par le biais d'une interface de traitement d'application (API), vous obtenez ce moteur général et vous devez le former vous-même", explique M. Seebacher. "Il n'est tout simplement pas possible d'aller en profondeur. Il y aura toujours un modèle général qui fera des économies. Avec des modèles plus profonds et spécifiques à un domaine, vous pouvez faire des choses qui ne sont pas possibles autrement.
"Comme nous offrons l'intelligence du langage naturel dès le départ, chaque chatbot fraîchement installé a déjà une compréhension complète des contextes de l'assurance et de la finance et peut également les rassembler dans une conversation cohérente.
Le développement futur des chatbots
Les assureurs et les jeunes clients étant prêts à adopter les chatbots, cette technologie est là pour durer - mais elle pourrait se transformer en quelque chose de différent : M. Seebacher est convaincu que les chatbots que nous voyons aujourd'hui, typiquement cachés dans le coin d'un site web, seront remplacés par quelque chose de plus puissant. Selon lui, "il existe un énorme potentiel pour les bots intégrés dans des solutions de dialogue en ligne avec les clients, où les utilisateurs peuvent dialoguer avec un agent humain qui est invité par un bot à automatiser une partie de la conversation".
"Nous pensons que le principal avantage n'est pas le gain de temps, mais l'amélioration de la qualité des conseils, puisque l'agent humain est en mesure de profiter des connaissances du robot", ajoute M. Seebacher. "L'interaction humaine reste essentielle dans le secteur des conseils financiers et d'assurance", ajoute-t-il. "Il peut y avoir des décisions financières importantes que le client final souhaite discuter avec un professionnel humain. D'un autre côté, il est important pour nos clients de rester en contact avec leurs clients." Et les chatbots peuvent leur fournir des points de contact pertinents supplémentaires.
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