5 cas d'utilisation de l'IA dans l'assurance

#1 Distribution

La distribution de l'assurance est la première étape de l'identification et de l'acquisition de clients. C'est un terme qui englobe les stratégies de vente et de marketing qui mettent en relation les assureurs avec les clients potentiels et ouvrent la voie à des produits ciblés. En appliquant le big data et les algorithmes, l'IA peut accroître l'attention et l'engagement des clients de plusieurs façons. Les exemples ici incluent une meilleure segmentation de la clientèle, la sélection des canaux de distribution les plus efficaces, et des prédictions sur la demande future basées sur l'analyse de données provenant d'un large éventail de sources. Les connaissances issues de l'IA peuvent améliorer l'efficacité des équipes de vente et renforcer la génération de leads. Elles peuvent également identifier les opportunités de vente croisée et de vente incitative de produits et services.

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#2 Souscription

Une souscription plus rapide et plus précise est possible lorsque l'IA soutient l'analyse humaine des risques et la modélisation traditionnelle. Les modèles basés sur des règles et les moteurs de risque ne suffisent plus pour obtenir des estimations précises, car les risques se diversifient et deviennent plus complexes en raison des cybermenaces, du changement climatique et de nombreux autres scénarios de risque et dépendances émergents. Les assureurs peuvent évaluer les risques et souscrire des polices avec plus de rapidité et de précision lorsqu'ils utilisent l'intelligence artificielle pour interpréter les données et identifier des risques qui pourraient autrement passer inaperçus.

Les systèmes de souscription soutenus par l'IA peuvent passer au crible un nombre et une variété énormes de points de données provenant de sources d'information publiques, d'enregistrements historiques, de tiers, de médias sociaux et d'autres canaux. Cela minimise le traitement manuel et réduit les erreurs. La fraude à la demande est plus facile à repérer et des profils de risque plus transparents aideront les assureurs à façonner les polices et à rejeter les mauvais risques.

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#3 Traitement des sinistres

L'évaluation et le règlement des sinistres sont des activités exigeantes en termes de main-d'œuvre. Les assureurs doivent vérifier et valider soigneusement chaque soumission, un processus qui repose souvent sur le papier et peut entraîner des erreurs et des oublis. L'IA peut réduire la charge administrative et rationaliser les flux de travail tout en augmentant la précision de chaque évaluation. Avec la croissance de l'internet des objets et l'utilisation de la télématique, des wearables et d'autres appareils connectés, les assureurs peuvent recueillir automatiquement une grande variété de données liées aux sinistres qui peuvent être analysées avec des outils d'IA. Par exemple, l'IA visuelle peut analyser des images de dommages causés aux voitures ou aux biens et fournir des évaluations et des estimations de coûts instantanées. Grâce aux algorithmes d'apprentissage automatique, les assureurs peuvent examiner et interpréter toutes les données entrantes. Cela peut aider à l'acheminement initial des réclamations, au triage, à la prévention des fraudes et à la durée globale des cycles.

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#4 Prévention des fraudes

Les demandes et réclamations frauduleuses sont un défi constant pour le secteur de l'assurance, notamment parce que les fraudeurs sont habiles à trouver de nouvelles façons d'exploiter les vulnérabilités et de tromper les souscripteurs et les gestionnaires de sinistres. L'IA peut renforcer et améliorer les contrôles et méthodologies existants en matière de fraude, et éliminer l'erreur humaine. Les systèmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond peuvent examiner de grands ensembles de données et identifier des anomalies et des schémas de fraude qui peuvent ne pas être apparents pour les examinateurs humains, et l'analyse prédictive peut identifier la probabilité d'une fraude. Les tromperies et les activités suspectes peuvent être révélées à toutes les étapes du cycle d'assurance et à chaque point de contact avec le client, ce qui conduit à des scores de fraude plus précis.

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#5 Expérience client

L'expérience client - qui signifie aujourd'hui très majoritairement l'expérience numérique - est un facteur de réussite essentiel pour toutes les entreprises. L'IA peut grandement améliorer la façon dont les assureurs s'engagent avec les clients et ajouter de la valeur aux relations pendant la durée de vie d'une police. La rapidité du service est l'un des facteurs les plus importants pour les clients, tout comme la possibilité de se connecter par n'importe quel canal et de fournir des conseils personnalisés. L'IA peut guider les clients à travers de nombreuses étapes, des demandes aux réclamations, et fournir des réponses instantanées et un service sur mesure sans intervention humaine. Les chatbots - assistants virtuels alimentés par l'IA, disponibles 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 et de plus en plus sophistiqués - en sont un bon exemple. Grâce à l'introduction d'outils et de systèmes d'IA, les assureurs peuvent suivre l'exemple des entreprises centrées sur le client et mieux comprendre les besoins et les attentes de ce dernier.

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