Les compagnies d’assurance investissent de plus en plus massivement dans l’IA. Parmi les nombreux gains qu’offre cette technologie, le plus important est sans doute l’optimisation et la facilitation du traitement des réclamations. Réduction des coûts, amélioration de l’expérience client, équipes humaines mieux valorisées : sur cette question, l’IA est une option “gagnant-gagnant”.
L’Intelligence Artificielle (IA) et le Machine Learning (ML) sont en train de bouleverser le secteur des assurances. Les grandes compagnies en font ainsi une de leur cible d’investissement privilégiée. Dans une tribune pour Economie Matin, l’économiste Pierre Ménard pointe en particulier ses applications dans la gestion des réclamations.
Réclamations : l’IA permet de les analyser, de les classer et de traiter les moins complexes
“Souvent récurrentes et d’un niveau de complexité plus ou moins élevé, ces réclamations sont des opérations chronophages et sans valeur ajoutée pour les gestionnaires. C’est pourquoi les compagnies ont tout intérêt à les automatiser et à les prioriser afin de gagner en productivité”, détaille Pierre Ménard.
Le deep learning (en particulier le traitement naturel du langage) permet en effet d’analyser dès leur réception les réclamations des clients. Elles sont alors triées automatiquement et classées par niveau de complexité et de priorité. Les modules d’IA et de ML transmettent ensuite les demandes complexes aux équipes compétentes, selon leur degré d’urgence. Ces mêmes modules traitent eux-mêmes les réclamations les plus simples.
Des gestionnaires concentrés sur les tâches les plus complexes
Autre avantage de ce mode opératoire : il réduit les erreurs humaines en supprimant de nombreuses phases de saisies dans des bases de données variées. L’IA permet aussi aux équipes humaines de se concentrer sur leur coeur de métier. “Délestés de leurs tâches sans valeurs ajoutées, les gestionnaires se concentrent sur des missions plus complexes dont le nombre ne cesse d’ailleurs de croître au regard des conditions climatiques ou sanitaires actuelles”, expose Pierre Ménard.
L’économiste cite le cas d’une société d’assurance new-yorkaise. Grâce à l’IA et au ML, elle a considérablement optimisé son délai de remboursement des sinistres. En moyenne, un assuré est désormais remboursé en moins d’une journée. D’où une satisfaction client au beau fixe, une image de marque exemplaire, et une hausse du nombre de nouveaux assurés.
