Cas d'utilisation de l'IA de la semaine : l'IA réduit le temps de traitement des réclamations de 90 % dans le secteur des assurances

L'IA sera une GROSSE victoire pour l'industrie de l'assurance. ⚡️ Mais pourquoi cela devrait-il vous importer ?

Innovation : Lemonade utilise son robot de réclamation basé sur l'IA, « AI Jim », pour gérer l'ensemble des processus de réclamation en quelques secondes, de la vérification à l'approbation.

Impact : Grâce à AI Jim, Lemonade a réduit le temps de traitement des réclamations de 90 %, améliorant considérablement la satisfaction client et minimisant les coûts.

Comment l'IA transforme-t-elle votre secteur ?

L'intelligence artificielle (IA) révolutionne les industries à travers le monde, et le secteur des assurances n'est pas en reste. Le potentiel de l'IA pour transformer le secteur des assurances est immense, promettant une efficacité accrue, une expérience client améliorée et des solutions innovantes de gestion des risques. De l'automatisation des processus de réclamation à la personnalisation des interactions avec les clients, l'IA offre aux compagnies d'assurance les outils pour innover et rester compétitives dans un marché en constante évolution.

La promesse de l'IA dans les assurances

L'intelligence artificielle (IA) est sur le point de révolutionner le secteur des assurances en débloquant de nouveaux niveaux d'efficacité, de précision et de satisfaction client. En exploitant le pouvoir de l'IA, les assureurs peuvent rationaliser leurs opérations, améliorer l'évaluation des risques, personnaliser les interactions avec les clients et développer des produits innovants qui répondent aux besoins évoluant des consommateurs d'aujourd'hui. L'intégration de l'IA ne promet pas seulement de générer des économies de coûts importantes, mais elle permet également aux assureurs d'offrir des services plus réactifs et personnalisés, les positionnant pour prospérer dans un paysage de marché concurrentiel et dynamique.

Expérience client : Les chatbots et les assistants virtuels basés sur l'IA offrent un soutien client 24/7, rationalisent les processus de réclamation et personnalisent les recommandations de police en fonction des besoins et des comportements individuels.

Efficacité opérationnelle : L'IA peut automatiser les tâches routinières, telles que la saisie de données et l'adjudication des réclamations, réduisant les coûts administratifs et libérant les ressources humaines pour des activités plus stratégiques.

Gestion des risques : Les analyses prédictives et les modèles d'apprentissage automatique améliorent l'évaluation des risques et les processus de souscription, permettant une tarification plus précise et une réduction de la fraude.

Innovation dans les produits : L'IA facilite le développement de nouveaux produits d'assurance adaptés aux risques émergents et aux préférences des clients, tels que les assurances basées sur l'utilisation et les modèles de tarification dynamique.

Malgré ces opportunités prometteuses, le parcours pour exploiter pleinement le potentiel de l'IA dans les assurances est semé d'obstacles, en particulier autour de l'alignement des objectifs commerciaux avec les exigences de risque et de conformité.

Navigation des désalignements : Le rythme lent de l'adoption de l'IA

Récemment, des discussions avec des dirigeants du secteur des assurances ont révélé un désalignement important au sein des organisations. Les dirigeants des unités commerciales sont impatients d'investir dans l'IA, reconnaissant son potentiel transformateur. Cependant, les équipes de risque et de conformité freinent souvent les choses, insistant pour que toutes les politiques et les risques soient entièrement abordés avant de passer à l'action. Cette tension conduit à un rythme d'adoption de l'IA frustrantement lent, entravant l'innovation et l'avantage concurrentiel.

Cas d'utilisation clés pour l'IA dans les assurances

Pour relever ces défis, il est essentiel de se concentrer sur les cas d'utilisation de l'IA à forte incidence qui démontrent une valeur claire et peuvent créer un élan pour une adoption plus large. Voici les 10 cas d'utilisation de l'IA les plus importants dans le secteur des assurances :

Automatisation des réclamations : La rationalisation du processus de réclamation avec l'automatisation basée sur l'IA réduit les temps de traitement et améliore la satisfaction client.

Détection de la fraude : Les algorithmes d'IA peuvent analyser les modèles et détecter les activités frauduleuses plus précisément que les méthodes traditionnelles.

Souscription : L'IA améliore la précision de la souscription en analysant un plus large éventail de points de données, conduisant à une meilleure évaluation des risques.

Service client : Les chatbots basés sur l'IA offrent un soutien instantané et des informations, améliorant l'expérience client et réduisant les volumes des centres d'appel.

Marketing personnalisé : L'IA permet aux assureurs de personnaliser leurs efforts de marketing en fonction des données et des comportements des clients, augmentant l'engagement et les taux de conversion.

Évaluation des risques : Les analyses prédictives aident les assureurs à évaluer les risques plus précisément et à développer des modèles de tarification plus précis.

Télématique : L'IA analyse les données des appareils de télématique pour offrir des assurances basées sur l'utilisation, récompensant les comportements de conduite sécuritaires.

Traitement des documents : La reconnaissance optique des caractères (ROC) et le traitement du langage naturel (TLN) rationalisent le traitement des documents et des formulaires.

Connaissances client : Les outils d'IA analysent les données client pour fournir des informations qui alimentent les stratégies de développement de produits et de rétention des clients.

Conformité réglementaire : L'IA aide à garantir la conformité en surveillant les changements réglementaires et en automatisant les processus de déclaration.

Histoires de réussite puissantes dans l'assurance basée sur l'IA

La révolution de l'IA dans le secteur des assurances est déjà en cours, avec des entreprises pionnières qui démontrent le pouvoir transformateur de l'intelligence artificielle. Ces histoires de réussite illustrent les avantages importants de l'adoption de l'IA, de l'efficacité et de la précision améliorées à la satisfaction client et aux offres de produits innovants. Comme le montrent ces exemples, adopter l'IA n'est plus un choix, mais une nécessité pour les assureurs qui souhaitent rester compétitifs et répondre aux exigences du marché moderne.

Le cas de Lemonade :

Lemonade : Révolutionner l'expérience d'assurance

• Défi : Les entreprises d'assurance traditionnelles ont souvent du mal avec des processus de réclamation longs et fastidieux, entraînant une insatisfaction client et des coûts administratifs élevés. Le processus implique généralement plusieurs étapes, notamment la soumission de formulaires, la vérification des documents et les évaluations manuelles, qui peuvent prendre des jours ou même des semaines pour être terminées. Cette inefficacité ne déçoit pas seulement les clients, mais elle lie également des ressources précieuses qui pourraient être mieux utilisées ailleurs.

• Solution : Lemonade, une entreprise d'assurance technologique, a exploité le pouvoir de l'IA pour révolutionner complètement le processus de réclamation. En intégrant l'IA et l'apprentissage automatique dans ses systèmes, Lemonade a développé un robot de réclamation basé sur l'IA appelé « AI Jim » qui peut gérer l'ensemble du processus de réclamation de la vérification à l'approbation. AI Jim peut vérifier les réclamations, les contrôler avec les termes de la police et approuver les paiements en seulement trois secondes. L'utilisation de l'IA va au-delà des réclamations, avec Lemonade employant des chatbots pour le service client et la gestion des polices, offrant une expérience utilisateur fluide et intuitive.

• Avantages : La mise en œuvre de l'IA a permis à Lemonade de réduire considérablement le temps et les coûts associés au traitement des réclamations. Les clients bénéficient d'un service rapide et sans soucis, améliorant leur satisfaction et leur loyauté. Les gains d'efficacité ont également permis à Lemonade d'offrir des tarifs compétitifs tout en maintenant la rentabilité. En exploitant l'IA, Lemonade s'est positionnée en tant qu'assureur moderne et centré sur le client, attirant une clientèle technophile et axée sur la valeur.

Le cas de Progressive :

Progressive : Personnaliser l'assurance automobile avec la télématique

• Défi : La tarification de l'assurance automobile a traditionnellement été basée sur des facteurs démographiques larges et des données historiques, ce qui conduit souvent à des tarifs qui ne reflètent pas fidèlement les comportements de conduite individuels. Cela peut entraîner une insatisfaction parmi les clients qui estiment être injustement facturés. De plus, les assureurs sont confrontés au défi de se différencier dans un marché concurrentiel où la sensibilité aux prix est élevée.

• Solution : Progressive a introduit son programme Snapshot, qui utilise la technologie de télématique pour collecter des données de conduite en temps réel des clients. En utilisant un appareil de branchement ou une application mobile, Snapshot collecte des informations sur les habitudes de conduite, notamment la vitesse, les modèles de freinage et les heures de la journée où la conduite se produit. Ces données sont ensuite analysées par des algorithmes d'IA pour créer des profils de risque personnalisés et offrir des tarifs d'assurance personnalisés en fonction du comportement de conduite réel.

• Avantages : Le programme Snapshot a transformé la manière dont Progressive évalue les risques et tarifie les polices. Les conducteurs prudents sont récompensés par des primes plus basses, incitant à de bons comportements de conduite et augmentant la satisfaction client. L'approche personnalisée n'aide pas seulement à attirer et à retenir les clients, mais elle permet également à Progressive de mieux gérer son portefeuille de risques, réduisant la fréquence et la gravité des réclamations. En conséquence, Progressive a acquis un avantage concurrentiel sur le marché de l'assurance automobile en offrant un modèle de tarification plus équitable et plus transparent.

Le cas d'Allstate : Améliorer la détection de la fraude et l'automatisation des réclamations

• Défi : Les réclamations frauduleuses constituent un défi important pour le secteur des assurances, entraînant des pertes financières importantes et une augmentation des primes pour les polices honnêtes. Les méthodes traditionnelles de détection de la fraude sont souvent réactives et manuelles, rendant difficile la poursuite des schémas de fraude sophistiqués. De plus, le traitement manuel des réclamations peut être long et sujet à des erreurs, impactant encore la satisfaction client.

• Solution : Allstate a adopté l'IA et les technologies d'apprentissage automatique pour améliorer ses processus de détection de la fraude et d'automatisation des réclamations. La société a mis en œuvre un système basé sur l'IA qui analyse de vastes quantités de données pour identifier les modèles et les anomalies indicatives d'activités frauduleuses. Cette approche proactive permet à Allstate de signaler les réclamations potentiellement frauduleuses pour une enquête plus approfondie. De plus, Allstate utilise l'IA pour automatiser les tâches de traitement des réclamations routinières, de l'extraction des données à la prise de décision, réduisant la dépendance à l'intervention manuelle.

• Avantages : En exploitant l'IA, Allstate a considérablement amélioré sa capacité à détecter et à prévenir la fraude, réduisant les pertes financières et maintenant l'intégrité de ses offres d'assurance. L'automatisation du traitement des réclamations a conduit à des délais de traitement plus rapides, améliorant l'expérience client globale. Les clients bénéficient de résolutions plus rapides et d'évaluations de réclamations plus précises, tandis qu'Allstate profite d'économies de coûts et d'efficacité opérationnelle. L'adoption de l'IA a positionné Allstate en tant qu'assureur innovant et centré sur le client, s'engageant dans l'innovation et la satisfaction client.

Recommandations clés pour une transformation de l'IA réussie

• Créer un sentiment d'urgence et aligner la direction : Favoriser une vision partagée parmi tous les parties prenantes, soulignant l'importance stratégique de l'IA. La direction doit être le champion de l'agenda de l'IA et créer un environnement qui encourage l'innovation tout en abordant les préoccupations de risque et de conformité de manière collaborative.

• Sélectionner les bons cas d'utilisation et les exécuter : Se concentrer sur des projets d'IA à forte incidence et réalisables qui démontrent des avantages clairs et des gains rapides. Donner la priorité aux cas d'utilisation qui répondent à des besoins commerciaux critiques et ont des résultats mesurables.

• Mesurer continuellement la maturité et assurer le succès : Utiliser des outils comme l'indice de maturité de l'IA de Digitopia pour évaluer l'état actuel, se comparer aux pairs et identifier les domaines d'amélioration. La mesure et l'itération continues sont essentielles pour maintenir l'élan et atteindre le succès à long terme.

Veuillez noter que la version française est assistée par Ai, des erreurs mineures peuvent donc exister.

Auteur

AiUTOMATING PEOPLE, ABN ASIA a été fondée par des personnes ayant des racines profondes dans le milieu académique, avec une expérience professionnelle aux États-Unis, aux Pays-Bas, en Hongrie, au Japon, en Corée du Sud, à Singapour et au Vietnam. ABN ASIA est l'endroit où l'académie et la technologie rencontrent l'opportunité. Avec nos solutions de pointe et nos services de développement logiciel compétents, nous aidons les entreprises à se développer et à s'imposer sur la scène mondiale. Notre engagement : Plus vite. Mieux. Plus fiable. Dans la plupart des cas : moins cher également.

N'hésitez pas à nous contacter chaque fois que vous avez besoin de services informatiques, de conseils en matière de numérique, de solutions logicielles prêtes à l'emploi, ou si vous souhaitez nous envoyer des demandes de propositions (RFP). Vous pouvez nous contacter à l'adresse [email protected]. Nous sommes prêts à vous aider avec tous vos besoins technologiques.

© ABN ASIA