Au cours des trois dernières années, les rendements des placements ont connu une forte baisse tandis que les ratios combinés n’ont cessé d’augmenter. Les assureurs se demandent donc : « Que pouvons-nous changer sur le plan opérationnel pour réduire nos coûts et augmenter les sources de revenu ? »
Heureusement, des réponses concrètes sont désormais disponibles grâce à l’intelligence artificielle – en particulier la technologie d’IA axée sur le traitement des connaissances et des informations textuelles. Il existe trois domaines dans lesquels cette technologie offre d’importants gains de productivité, identifie les informations stratégiques les plus pertinentes et entraîne des changements profonds dans la manière dont les assureurs exercent leurs activités.
Pourquoi l’intelligence artificielle répond-elle aux défis du secteur de l’assurance ?
L’assurance est un secteur très consommateur de papier, où la gestion documentaire est encore très manuelle. Les processus de souscription et de gestion des sinistres dépendent de la collecte d’informations à partir de documents – tels qu’une police d’assurance ou un dossier de sinistre – qui reprennent les spécificités du dossier de l’assuré. Il s’agit de tâches chronophages qui dépendent fortement des opérateurs humains et qui, en moyenne, représentent 14% (santé) à 20% (IARD) du ratio combiné.
Les technologies d’IA (notamment le NLP – Natural Language Processing – et le NLU – Natural Language Understanding -) se sont révélées particulièrement efficaces pour réduire le temps et les efforts nécessaires à l’accomplissement de ces tâches, en offrant une analyse des documents complexes, à fort contenu textuel, avec une précision semblable à celle d’un humain. L’IA localise et extraie les informations clés dont ont besoin les conseillers pour traiter les déclarations de sinistre et proposer de nouvelles offres de souscription. C’est ce que nous appelons l’automatisation intelligente.
Il a été prouvé que l’IA permet de réduire le temps consacré à la souscription et à la gestion des sinistres de plusieurs heures à quelques minutes. Les professionnels de l’assurance peuvent ainsi se concentrer sur l’analyse des données et sur la prise de décision.
Voici trois cas parmi les plus courants dans le monde de l’assurance pour lesquels l’IA est capable d’apporter une vraie valeur.
Cas n°1 : Réduire les pertes et éviter les versements indus
Les pertes constituent le premier poste de dépenses des assureurs. Les versements de primes indus étant couramment estimés à plusieurs milliards (voir : Claims at a Crossroads d’Accenture ou The Challenge of Auto Insurance Premium Leakage de Verisk), les assureurs doivent prendre des mesures pour identifier et colmater ces fuites, un domaine dans lequel l’IA excelle.
L’IA apporte notamment une aide précieuse pour la gestion des sinistres en détectant des modèles de fraude possibles, tels que des incohérences dans les descriptions d’accidents. Cela permet de mettre en évidence des détails clés dans les cas les plus difficiles à traiter pour les gestionnaires de sinistres et de prioriser les cas à examiner.
L’IA s’est également avérée efficace lors du processus de revue des polices d’assurances et des différentes clauses. Non seulement elle peut identifier et détecter les surexpositions, les désalignements et autres signaux d’alarme, mais elle peut aussi comparer les polices les unes aux autres afin de mieux détecter les fuites potentielles.
Cas n° 2 : Amélioration de la souscription
L’évaluation des risques est essentielle au travail de tout souscripteur. Il s’agit du processus par lequel les souscripteurs notent les clients potentiels en fonction de certains facteurs de risque et d’atténuation afin de déterminer le niveau de couverture qu’ils sont prêts à fournir. Traditionnellement, ce processus est réalisé manuellement par l’analyse de rapports de risque fournis par des tiers.
Avec l’IA, vous pouvez extraire rapidement chacun de ces indicateurs, puis communiquer à l’assuré une note de risque globale, basée sur des critères objectifs et cohérents. Les ingénieurs en gestion des risques peuvent ainsi consacrer une plus grande partie de leur temps à la vérification de cas très complexes. En retour, les souscripteurs peuvent établir plus rapidement les devis pour de nouveaux contrats, ce qui constitue un avantage concurrentiel essentiel.
Lorsqu’elle est appliquée à la revue des polices existantes, l’IA peut analyser les clauses et les comparer aux polices de référence pour signaler les désalignements et les risques excessifs. Les souscripteurs peuvent ainsi plus facilement repérer et hiérarchiser les clauses qu’ils devront peut-être renégocier à l’avenir.
Cas n°3 : Accélérer la gestion des déclarations de sinistre et réclamations
Les processus liés à la gestion des sinistres dépendent d’une bonne communication des informations. Aujourd’hui, les conseillers continuent de consacrer une part disproportionnée de leur temps à des tâches auxiliaires de tri des informations. L’IA peut régler en grande partie ce problème. Par exemple, dans le domaine des sinistres automobiles, elle peut :
- examiner automatiquement les dossiers de sinistres pour évaluer leur complexité et les envoyer au bon département,
- récupérer les éléments essentiels des descriptions d’accidents pour aider à déterminer la responsabilité,
- faire des suggestions sur la base des faits (quelles blessures ont été subies, quels tests ou traitements médicaux ont été appliqués, etc.), en faisant la distinction entre le pronostic actuel et les antécédents médicaux.
Tout cela conduit à un traitement des dossiers accéléré, ce qui libère du temps pour les conseillers qui peuvent ainsi se concentrer sur la partie la plus critique de leur travail : la prise de décision. Ce n’est pas seulement au niveau du rendement que les entreprises constatent une différence, mais aussi au niveau de la satisfaction du client. La vitesse de règlement des sinistres est régulièrement citée comme l’un des principaux facteurs de satisfaction des clients.
Liens utiles :
L’IA au service du Risk Engineering : Vidéo – Infographie – Brief
L’IA pour la revue des clauses de garantie : Vidéo – Infographie – Brief
DEMO – Lecture et analyse automatisée des rapports médicaux avec l’IA : Vidéo
