16 façons d’utiliser les données et l’IA pour les compagnies d’assurance

Il est de plus en plus reconnu que les assureurs peuvent introduire des données, des analyses et des composants d’IA dans pratiquement toutes les fonctions et tous les workflows importants de l’assurance, y compris le développement de produits, la tarification et la sélection des risques, la souscription, la gestion des sinistres, l’optimisation des centres de contact, la gestion de la distribution, la réassurance, ainsi que la compréhension et l’élaboration des parcours des clients.   

Voici quelques-unes des façons passionnantes dont les compagnies d’assurance peuvent exploiter les données. Pour en savoir plus sur les tendances en matière de données d’assurance, téléchargez l’eBook complet. 

Pour les assurances des particuliers et des petites entreprises, les assureurs les plus performants connectent leurs données internes, y compris les données IoT, comme la télématique et les objets connectés, à une collection croissante de données démographiques et firmographiques tierces afin de créer un profil plus complet d’un particulier ou d’une entreprise. Ces profils généraux de clients sont utilisés comme données d’entrée dans des modèles de machine learning afin de mieux informer la tarification et la sélection des risques. En les associant à l’automatisation et la configuration low-code, les entreprises s’orientent vers un processus de souscription plus automatisé, standardisé et objectif, tout en cherchant à améliorer la précision de la tarification et les ratios de pertes, à réduire les coûts et à raccourcir les délais d’établissement des devis. 

En outre, ces profils généraux peuvent également être utilisés comme données de pré-remplissage pour rationaliser le processus de devis d’une organisation, en réduisant le nombre de questions auxquelles l’agent ou le client doit répondre, et en créant une expérience client remarquable. 

Alors que les assureurs cherchent à innover plus rapidement et à lancer de nouveaux produits ou à intégrer des produits existants dans de nouvelles régions, il est essentiel de pouvoir ingérer plus efficacement les données des principaux systèmes et au-delà dans leurs modèles de tarification pour saisir les opportunités de marché avant que la concurrence ne le fasse. Avec toutes les données à portée de main, les actuaires et les data scientists peuvent modéliser plus rapidement la fréquence, la gravité et le coût des sinistres et permettre aux gestionnaires de produits d’assurance de déposer de nouveaux tarifs auprès des organismes de réglementation.  

La fonction de sinistres fournit un ensemble remarquable de cas d’usage pour l’application de l’IA, du ML et des capacités d’IA générative. En exploitant les données internes et tierces, les entreprises peuvent avoir un impact positif sur les dépenses administratives et de compensation des sinistres et, dans l’ensemble, profiter d’opportunités significatives pour améliorer l’efficacité, accroître la satisfaction des clients et réduire les activités frauduleuses.

Il existe plusieurs façons de présenter des analyses de sinistres aux experts en sinistres, y compris l’utilisation de copilotes de sinistres. Exploitant les données et l’IA d’un assureur, les copilotes sont des assistants virtuels interactifs qui peuvent aider à réaliser des tâches de routine. Les copilotes peuvent fournir des informations sur le résumé des sinistres, ainsi que des conseils et des recommandations qui peuvent améliorer la productivité des experts en sinistres, et libérer les équipes de sinistres pour se concentrer sur l'empathie et le soutien aux clients quand ils en ont le plus besoin. 

Modélisation prédictive de la fréquence et de la gravité des sinistres

Prévoyez la probabilité et le coût potentiel des sinistres futurs en vous appuyant sur des données historiques, ce qui permet une meilleure planification financière et la répartition des réserves, et que les assureurs soient préparés aux remboursements futurs.

Tri et hiérarchisation des sinistres

Les modèles de machine learning peuvent aider à trier automatiquement les déclarations de sinistres, en permettant aux assureurs de prioriser les sinistres à forte valeur ou à haut risque pour un traitement plus rapide, améliorant ainsi l’efficacité et la satisfaction des clients.

Détection des anomalies dans les déclarations de sinistre

Les modèles prédictifs peuvent tenter d’identifier les sinistres à coût élevé moins évidents à un stade précoce du processus, en alertant les professionnels des sinistres sur la nécessité potentielle d’orienter le sinistre vers des ressources dûment qualifiées. Une intervention aussi précoce peut aider à réduire la gravité des sinistres.

Détection des fraudes

Les modèles d’analyse avancée et de machine learning peuvent détecter des comportements inhabituels ou des incohérences dans les déclarations de sinistres, ce qui aide à repérer et à enquêter sur les demandes suspectes avant d’effectuer les paiements.

Maîtrise des coûts et réduction des fuites
Les analyses permettent d’identifier les secteurs de fuite des coûts en raison de dépenses inutiles ou d’inefficacités dans le processus de demandes de remboursement. Les assureurs peuvent utiliser ces informations pour resserrer leurs processus et réduire les coûts globaux des sinistres.

Analyse du texte et des opinions
Les fonctionnalités d'IA générative peuvent aider à analyser les données non structurées à partir des notes de sinistres, des e-mails des clients et des transcriptions d'appels afin de recueillir des informations sur la complexité des sinistres, l'opinion des clients et l'insatisfaction ou la fraude potentielle.

Modèles de détection des risques de litiges

Si un sinistre est signalé comme étant plus susceptible d’entraîner un litige, les assureurs peuvent se concentrer sur des stratégies de négociation et de règlement plus agressives, prioriser les domaines où les sinistres peuvent bénéficier des services d’experts en sinistres plus expérimentés ou établir une répartition plus éclairée des ressources dédiées aux sinistres. 

Optimisation du règlement des sinistres
En analysant les données historiques de règlement des sinistres, les assureurs peuvent identifier des stratégies de règlement optimales qui équilibrent l'efficacité des coûts et la satisfaction des clients. Cela peut inclure l'identification des cas où un règlement rapide pourrait être bénéfique ou des cas où d'autres modes de règlement des différends pourraient être plus efficaces.

Expérience et satisfaction des clients
Les analyses peuvent aider les assureurs à comprendre le processus de demande d'indemnisation du point de vue du client, en identifiant les goulots d'étranglement ou les points de friction. De telles informations peuvent contribuer à améliorer le processus de traitement des sinistres, tout en améliorant globalement l’expérience client et la fidélité.

Intégration avec des données externes
L’intégration des données sur les sinistres à des sources externes, telles que les données météorologiques pour les sinistres en cas de catastrophe naturelle ou les données télématiques pour les sinistres d’assurance automobile, peut fournir des informations plus approfondies sur les circonstances et la validité des sinistres, facilitant ainsi des évaluations plus précises et plus justes.

Alors que les assurances évoluent vers des modèles plus numériques, le rôle des données et des analyses dans la compréhension et l’engagement des clients est devenu plus crucial que jamais. 

Avec plus de points de contact (sites web, applications mobiles, réseaux sociaux, etc.), il y a un pool de données plus riche à exploiter pour les analyses clients. Associée aux attentes élevées des clients en matière d’expériences personnalisées, l’analyse client est essentielle pour offrir un plus grand niveau de personnalisation en permettant aux entreprises de comprendre et de prévoir le comportement et les préférences des clients. 

Les points d’intérêt courants pour l’analyse client sont les suivants :

Stratégies d’engagement client : l’ère numérique a étendu la façon dont les clients interagissent avec les entreprises, des réseaux sociaux aux chatbots et au-delà. Les analyses aident à comprendre l’efficacité et la satisfaction des clients sur ces différents canaux, permettant ainsi aux entreprises d’optimiser leurs stratégies d’engagement.

Analyse de segmentation client : les expériences personnalisées se traduisent souvent par une plus grande satisfaction et fidélité des clients. En segmentant leurs clients en groupes distincts en fonction de leurs comportements, de leurs préférences et de leurs besoins, les assureurs peuvent adapter plus efficacement leurs services et leurs communications. 

Analyse des opinions : les capacités de l’IA générative modifient la façon dont les assureurs peuvent déduire les opinions des clients, en aidant à obtenir des informations sur les émotions et opinions des clients de tous les points de contact et canaux. Ces informations permettent aux assureurs d’évaluer l’opinion globale des clients, d’identifier les sujets d’insatisfaction et d’apporter des améliorations ciblées pour améliorer l’expérience client.

Analyse des parcours : cela implique de suivre et d’analyser tous les points de contact qu’un client a avec l’assureur, de la demande d’informations initiale et de la souscription de police aux sinistres et au renouvellement. Les informations tirées de l’analyse des parcours aident les assureurs à identifier les goulots d’étranglement ou les points de friction dans le parcours client, ce qui leur permet d’optimiser les processus pour une expérience client plus fluide et plus satisfaisante.

Cependant, les compagnies d’assurance n’ont pas besoin de voler en solo. La bonne solution peut vous aider à mettre en place les capacités fondamentales nécessaires en matière de données et d’analyse afin que vous puissiez poursuivre vos activités en toute confiance et de manière rentable et vous préparer aux événements à venir.

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