Assurance : l’IA analytique comme partenaire ?

Plus encore, elle permet de soulager les collaborateurs de tâches fastidieuses et à faible valeur ajoutée. Voici quelques cas d’usages pertinents qui répondent aux attentes des professionnels de l’assurance.

Gestion automatique des demandes entrantes des assurés et des prospects

L’IA analytique permet d’automatiser le traitement des demandes entrantes, qu’il s’agisse de demandes de renseignements, de réclamations, de souscriptions... Par exemple, les systèmes d’IA peuvent analyser instantanément les requêtes des clients et fournir des réponses rapides et précises, améliorant ainsi l’efficacité opérationnelle et réduisant les délais de traitement. De surcroît, elle simplifie la gestion des sinistres et permet la bonne catégorisation ainsi que le bon routage des différentes demandes et pièces jointes. Elle offre enfin la possibilité de vérifier la cohérence des justificatifs reçus tout en préparant des brouillons de réponse pour les conseillers.

Personnalisation des réponses pour une Expérience Client enrichie

Grâce à ce type de technologie, il est désormais possible d’analyser le contexte et les préférences des clients, permettant ainsi une personnalisation des réponses. Cela conduit à des interactions plus pertinentes améliorant l’expérience client et renforçant la fidélisation. Ce cas d’usage de l’IA analytique est crucial : 88% des clients d’assurance exigent plus de personnalisation de la part de leurs fournisseurs (source: Étude Accenture)

L’IA comme gage de confiance pour des prises de décisions éclairées

L’IA analytique permet aux assureurs de définir des tendances en analysant les grandes quantités de données non structurées. Cela inclut l’identification des tendances de sinistralité, l’évaluation des risques de fraude et la prévision des évolutions du marché. Ces informations aident les assureurs à ajuster leurs produits et tarifs de manière plus dynamique et personnalisée.

Fluidifier les parcours de souscriptions

En associant automatiquement les pièces jointes au bon contrat (CNI, permis de conduire, courriers, etc.), en contrôlant la cohérence des justificatifs et autres pièces jointes entre eux, et en envoyant automatiquement une demande personnalisée d’informations complémentaires à vos prospects, L’IA analytique permet un gain de temps considérable quant aux différents parcours de souscriptions, pour ainsi dégager plus de temps aux tâches à haute valeur ajoutée.

Dès lors, l’IA analytique s’avère être un atout de taille pour les courtiers comme les experts en assurance. D’une part, les courtiers peuvent s’aider de ce type d’IA pour traiter en grande quantité des données non structurées en données structurées, ce qui leur permet d’analyser au mieux les besoins des clients, d’optimiser leurs offres, et de se soulager de tâches fastidieuses.

D’autre part, les experts en assurance pourront analyser une grande quantité de données pour évaluer au mieux les risques possibles. Plus encore, l’IA analytique permet de traiter les sinistres de manière plus efficace en évaluant au mieux les dommages et les paiements dus, tout en détectant les tentatives de fraudes.

Quid du respect des normes RGPD ?

L’IA analytique couplée d’une approche symbolique, soit l’utilisation de symboles et règles logiques pour modéliser le raisonnement humain, permet de faciliter le respect les normes RGPD par défaut. En effet, de par son explicabilité, sa transparence, et son faible besoin de données, elle permet aux assureurs d’à la fois accroître leur efficacité de traitement des messages entrants tout en respectant la protection des données sensibles de leurs assurés.