Assurance : optimiser la gestion des réclamations grâce à l'IA

11,1 MILLIARS DE DOLLARS
Le marché potentiel de l?IA devrait atteindre 11,1 milliards de
dollars d?ici 2024.

Les réclamations sont des opérations souvent récurrentes, peu complexes et chronophages. Des solutions d’IA et de ML, permettent de traiter et d’automatiser certaines de ses opérations, et d’orienter les demandes plus complexes vers les équipes compétentes. Grace à ces outils les compagnies d’assurance réduisent le temps de traitement des dossiers, consacrent leurs équipes à des taches à plus forte valeur ajoutée, accroissent la satisfaction client, gagnent en productivité et diminuent leurs pertes. 

Catastrophes naturelles, industrielles, pandémie : les compagnies d’assurance sont depuis une quinzaine d’années soumises à rude épreuve. Des évènements qui, selon les experts, s’accentueront dans les prochaines années.  Fort de ces prévisions, ces entreprises ont tout intérêt à utiliser plusieurs leviers pour améliorer leurs processus que ce soit au niveau de la captation de nouveaux clients, de la personnalisation de leurs offres, de l’anticipation du churn,  de la prévision et prédiction des revendications, ou encore de la gestion des réclamations. Aujourd’hui tous ces processus sont au cœur des préoccupations de ces entreprises et la tendance est au déploiement de solutions d’Intelligence Artificielle (IA) et de Machine Learning (ML). Dans cette tribune, nous nous intéresserons aux bénéfices de ces technologies dans le processus de gestion des réclamations. 

IA : automatisation des réclamations de niveau 1

Toutes les compagnies d'assurance gèrent en permanence des problématiques de réclamations clients. 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. Ainsi, grâce à l'apprentissage en profondeur, et en particulier aux technologies de traitement du langage naturel (PNL), et à la vision par ordinateur, les compagnies d’assurance peuvent exécuter de façon automatique certaines réclamations. Les algorithmes d’IA et de ML peuvent par exemple analyser le contenu des messages et ainsi procéder à un triage rapide des demandes. Selon le type de réclamation, les problématiques complexes seront aiguillées vers les équipes compétentes et les réclamations élémentaires seront traitées rapidement par des algorithmes d’IA et de ML.  

Cette automatisation et priorisation des réclamations se déclinent sur l’ensemble du processus : de la réception au règlement en passant par l’évaluation. Outre le gain de temps, l'automatisation du processus réduit le nombre d'erreurs humaines en affranchissant les équipes de traitement de saisies d’informations dans différentes bases de données. Pour autant, l'automatisation des réclamations ne supprime pas toutes les interventions humaines. Au contraire, délestés de leurs taches 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. A titre d’exemple, l’entreprise New Yorkaise Lemonade, a, grâce à l’IA et au ML optimisé son temps de paiement de sinistres. Aujourd’hui un assuré de cette compagnie reçoit son versement en moins d’une journée. Un service qui accroit non seulement leur satisfaction et participe aussi à la captation de nouveaux clients.  

Détection des fraudes grâce à l’IA et au ML

Les compagnies d’assurance sont également la cible de fraudes en tout genre. Fausses réclamations, fausses facturations, procédures inutiles, incidents par étapes, rétention d'informations … en matière de abus l’imagination des assurés est foisonnante. Il est donc non seulement difficile de les repérer toutes et, de plus, les enquêtes menées sur les cas à faibles risques sont des pertes de temps. D’où l’importance pour les compagnies d’assurance de s’appuyer sur des solutions d'IA qui, à partir de petites quantités de données détaillées et spécifiques croisées à de grands volumes de données tierces, permettent d’extraire des informations sur le niveau de risque des fraudes. C’est ainsi qu’après avoir constaté des remboursements frauduleux provenant d’opticiens et de patients, le réseau de santé Santéclair, a mis en place des algorithmes d'apprentissage automatique permettant, à partir d’une grande quantité de données issues de l'historique du patient, du prescripteur, les caractéristiques de prescription et autres données contextuelles, de révéler la fraude aux remboursements des frais de lunettes. Ces solutions ont réduit les comportements frauduleux du réseau, lui permettant ainsi d’économiser des fonds. 

De plus en plus sollicités par les clients, les compagnies d’assurance doivent donc aujourd’hui entrer de plain-pied dans l’ère de l’IA et du ML. De l'acquisition au traitement des réclamations, en passant par les actions de prévention, le conseil, ou la personnalisation des offres, toutes les opérations doivent désormais intégrer ces outils pour optimiser les processus, réduire les coûts et permettre aux équipes de se consacrer à des taches à plus forte valeurs ajoutées. Toutefois, si les compagnies d’assurance s’équipent déjà de ces solutions, elles le font souvent sur des périmètres restreints. Or les bénéfices de ces outils ne seront efficients que si toutes les données sont centralisées et traitées sur une plateforme de sciences de données accessibles à tous.


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