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L'adoption des chatbots dans l'assurance

31 May 2022
Les clients incitent les assureurs à s'engager davantage dans les technologies de messagerie automatisée alimentées par l'IA, comme les chatbots. Johannes Seebacher, cofondateur du fournisseur de logiciels riskine, décrit leurs avantages et explique comment ils peuvent même être utilisés pour offrir une analyse des risques aux clients.
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Les chatbots alimentés par l'IA seront bientôt la norme pour les assureurs, car de plus en plus d'entreprises les déploient pour traiter plus que les simples questions des clients. Ils sont également utilisés pour fournir des conseils financiers de grande envergure et pour la gestion des sinistres : 7 % des clients d'assurance disent faire confiance aux chatbots lorsqu'ils font une réclamation.

Une autre étude approfondie montre que si les consommateurs peuvent se méfier des chatbots, la satisfaction des clients augmente en fait pour ceux qui les utilisent : L'analyse par Freshdesk de 107 millions d'interactions avec le service client dans 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, entraînant une perte de confiance", rapporte Himanshu Joshi de l'International Management Institute de New Delhi, en Inde, deuxième plus grand pays du monde par sa population. "Des 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 intitulé "Perception and adoption of customer service chatbots among millennials", publié en 2021.

Donner des conseils, c'est ce que fait l'insurtech riskine, et ses chatbots peuvent faire bien plus que répondre à de simples questions : "Nous fournissons des logiciels pour conseiller numériquement les clients des assureurs - notre seul objectif est de donner de bons conseils", 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, notamment 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 Seebacher voit les chatbots aller plus loin, en donnant des conseils aux clients financiers lors de l'achat d'un produit, notamment en parlant des risques du client ainsi qu'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 de chatbot de l'entreprise pourrait apporter une valeur ajoutée. "L'un de ces domaines était le processus d'avis de sinistre, où leur objectif était d'augmenter l'automatisation et la satisfaction des clients", explique Seebacher.

riskine travaille également avec une compagnie d'assurance ménage autrichienne pour répondre aux questions des utilisateurs et les guider vers les ressources pertinentes. "Dans le cas où le client souhaite souscrire une police d'assurance, le bot emmènerait l'utilisateur dans une conversation de conseil incluant un devis en temps réel", explique 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 acheminé vers la fin du parcours habituel du devis, où toutes les données pertinentes sont déjà préremplies."

Une plus grande précision grâce à des modèles spécifiques au domaine

Afin d'éviter certains des problèmes liés aux chatbots généralistes, des prestataires comme riskine misent sur des chatbots spécifiques à un secteur, construits sur des systèmes propriétaires de traitement du langage naturel.

Natural language processing

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 vous rendez chez Google, qui propose un traitement du langage naturel en open source via une interface de traitement des applications ou API, vous obtenez ce moteur général et vous devez l'entraîner vous-même", explique Seebacher. "Il n'est tout simplement pas possible d'aller dans toute la profondeur nécessaire. Vous aurez toujours ce modèle général qui ne fera pas le poids. 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 bot fraîchement installé a déjà une compréhension complète des contextes de l'assurance et de la finance et peut également rassembler tout cela dans une conversation cohérente."

Le développement futur des chatbots

Avec les assureurs et les jeunes clients désireux d'adopter les chatbots, la technologie est là pour rester - mais elle pourrait se transformer en quelque chose de différent : Seebacher est convaincu que les chatbots que nous voyons aujourd'hui, généralement 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 les solutions de chat client où les utilisateurs peuvent discuter avec un agent humain où l'agent est invité par un bot à automatiser une partie de la conversation."

"Nous pensons que le principal avantage qui en découle 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 bot", poursuit M. Seebacher. "L'interaction humaine reste centrale dans le secteur du conseil en matière de finance et d'assurance", ajoute-t-il. "Il peut y avoir des décisions financières importantes dont le client final veut 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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