L’industrie des assurances est en train de vivre une transformation radicale grâce à l’intégration des données, aux analyses avancées et à l’intelligence artificielle (IA). Du développement de produits à la gestion des sinistres, les assureurs utilisent ces technologies pour améliorer leurs opérations et fournir un meilleur service à leurs clients.

Les leaders du secteur des assurances ont commencé à inclure des données, des analyses et l’IA dans presque toutes les fonctions et flux de travail importants, notamment 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 et la compréhension et la modélisation des parcours clients.

Sélection des risques et souscription

Pour les offres destinées aux particuliers et aux petites entreprises, les meilleurs assureurs connectent leurs données de première partie, comprenant des données de l’Internet des Objets (IoT) telles que la télémétrie et les appareils portables, à une collection croissante de données démographiques et professionnelles de tiers. Ces profils clients étendus sont utilisés comme entrées pour des modèles d’apprentissage machine afin d’informer de manière plus précise la sélection des risques. Avec des configurations à code réduit et de l’automatisation, les organisations évoluent vers un processus de souscription plus automatisé, standardisé et objectif, améliorant la précision des tarifs et les taux de sinistralité, réduisant les coûts et raccourcissant les délais de devis.

De plus, ces profils étendus peuvent également être utilisés pour pré-remplir des données, simplifiant le processus de devis et réduisant le nombre de questions que l’agent ou le client doit répondre, créant ainsi une expérience client exceptionnelle.

Développement de produits et tarification

Les assureurs qui cherchent à innover rapidement et à lancer de nouveaux produits ou à introduire des produits existants dans de nouvelles régions doivent être capables d’ingérer des données plus efficacement depuis des systèmes centraux et au-delà dans leurs modèles de tarification. Avec toutes les données à leur disposition, les actuaires et les scientifiques des données peuvent modéliser plus rapidement la fréquence, la gravité et le coût des sinistres, permettant aux chefs de produit d’assurance de présenter de nouvelles tarifications aux régulateurs de façon plus rapide.

Analyse des sinistres et copilotes de sinistres

La fonction des sinistres offre un ensemble fantastique de cas d’usage pour l’application des capacités d’IA, d’apprentissage machine (ML) et d’IA générative. En exploitant des données de première et de troisième partie, les organisations peuvent avoir un impact positif sur les frais administratifs et d’ajustement des pertes, et en général, saisir des opportunités significatives pour améliorer l’efficience, accroître la satisfaction client et réduire les activités frauduleuses.

Il existe plusieurs façons de présenter l’analyse des sinistres aux ajusteurs, y compris l’utilisation de copilotes de sinistres. En utilisant les données et l’IA d’un assureur, les copilotes sont des assistants virtuels interactifs capables d’aider à compléter des tâches routinières. Ils peuvent fournir des résumés de sinistres ainsi que des orientations et recommandations améliorant la productivité des ajusteurs et libérant les équipes de sinistres pour se concentrer sur l’apport d’empathie et de soutien aux clients lorsqu’ils en ont le plus besoin.

Exemples d’opportunités dans l’analyse de sinistres

1. Modélisation prédictive pour la fréquence et la gravité des sinistres : Permet de prédire la probabilité et le coût potentiel de futurs sinistres sur la base de données historiques, améliorant la planification financière et l’allocation des réserves.
2. Priorisation et triage des sinistres : Des modèles d’apprentissage machine peuvent aider à prioriser les sinistres de grande valeur ou à haut risque pour un traitement plus rapide.
3. Détection des sinistres atypiques : Identifier tôt dans le processus les sinistres coûteux moins évidents, alertant les professionnels pour une intervention adéquate.
4. Détection de la fraude : Des modèles avancés peuvent détecter des comportements inhabituels ou des incohérences dans les déclarations de sinistres, aidant à identifier et à enquêter sur des réclamations suspectes avant de réaliser des paiements.
5. Contrôle des coûts et réduction des fuites : Identifier les domaines où les coûts peuvent être filtrés en raison de dépenses inutiles ou d’inefficacités dans le processus de sinistres.

Analytique du client

À mesure que l’assurance s’oriente davantage vers des modèles centrés sur le numérique, le rôle des données et des analyses dans la compréhension et l’engagement vis-à-vis des clients devient de plus en plus crucial. Avec plus de points de contact (sites web, applications mobiles, réseaux sociaux, etc.), il y a un plus grand volume de données pour extraire des informations précieuses.

Les approches courantes de l’analytique client comprennent :

1. Stratégies d’engagement client : Analyser l’efficacité et la satisfaction client à travers divers canaux d’interaction.
2. Analytique de segmentation client : Personnaliser les expériences pour augmenter la satisfaction et la fidélité des clients.
3. Analyse de sentiment : Inférer le sentiment des clients pour identifier les zones d’insatisfaction et effectuer des améliorations ciblées.
4. Analytique du parcours client : Suivi et analyse de chaque point de contact du client avec l’assureur pour optimiser les processus et améliorer l’expérience globale.

Le secret du succès

Les compagnies d’assurances n’ont pas besoin d’affronter ces défis seules. La solution adéquate peut aider à construire les capacités fondamentales en données et en analyse nécessaires pour aborder l’avenir avec confiance et rentabilité.

En adoptant ces technologies et stratégies, les assureurs peuvent se positionner au mieux pour concurrencer sur un marché de plus en plus numérique et orienté vers le client, assurant leur pertinence et leur succès à long terme.

via: SnowFlake