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

#1 Distribution

La distribution des produits d'assurance est la première étape de l'identification et de l'acquisition des clients. Ce terme englobe les stratégies de vente et de marketing qui mettent en relation les assureurs et les clients potentiels et ouvrent la voie à des produits ciblés. En appliquant le big data et les algorithmes, l'IA peut améliorer l'attention portée aux clients et leur engagement de plusieurs façons. Il s'agit par exemple d'une meilleure segmentation de la clientèle, de la sélection des canaux de distribution les plus efficaces et de prévisions de la demande future fondées sur l'analyse de données provenant d'un large éventail de sources. Les connaissances tirées de l'IA peuvent améliorer l'efficacité des équipes de vente et renforcer la génération de leads. Elles permettent également d'identifier les opportunités de vente croisée et de vente incitative de produits et de services.

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#2 Souscription

Une souscription plus rapide et plus précise est possible lorsque l'IA soutient l'analyse de risque humaine 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 risques émergents et de dépendances. 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 considérable et une grande variété de points de données provenant de sources d'information publiques, de dossiers historiques, de tiers, de médias sociaux et d'autres canaux. Cela minimise le traitement manuel et réduit les erreurs. Les fraudes à la souscription sont plus faciles à repérer et les profils de risque plus transparents aideront les assureurs à façonner les polices et à rejeter les mauvais risques.

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#3 Gestion des sinistres

L'évaluation et le règlement des sinistres sont des activités exigeantes et à forte intensité de main-d'œuvre. Les assureurs doivent soigneusement vérifier et valider chaque demande, un processus qui est souvent basé sur le papier et qui 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 le développement de l'internet des objets et l'utilisation de la télématique, des wearables et d'autres appareils connectés, les assureurs peuvent collecter automatiquement une grande variété de données relatives aux sinistres qui peuvent être analysées avec des outils d'IA. Par exemple, l'IA visuelle peut analyser des images de dommages causés à des voitures ou à des 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 sinistres, au triage, à la prévention de la fraude et aux temps de cycle globaux.

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#4 Prévention de la fraude

Les demandes et les réclamations frauduleuses sont un défi permanent 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 de fraude existants, et éliminer l'erreur humaine. Les systèmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond peuvent examiner de vastes ensembles de données et identifier des anomalies et des schémas de fraude qui ne seraient pas apparents pour les examinateurs humains, et l'analyse prédictive peut identifier la probabilité de la 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 permet d'obtenir des scores de fraude plus précis.

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#5 L'expérience client

L'expérience client - qui aujourd'hui signifie en grande majorité 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 ajoutent 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 capacité à se connecter via n'importe quel canal et à fournir des conseils personnalisés. L'IA peut guider les clients à travers de nombreuses étapes, des demandes d'adhésion aux réclamations, et fournir des réponses instantanées et un service sur mesure sans intervention humaine. Les chatbots en sont un bon exemple : des assistants virtuels alimentés par l'IA, disponibles 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, dont la sophistication ne cesse de croître. Avec l'introduction d'outils et de systèmes d'IA, les assureurs peuvent suivre l'exemple des entreprises centrées sur le client et mieux comprendre ses besoins et ses attentes.

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