Le monde de l'assurance est l'un des premiers secteurs d'activité à avoir expérimenté et déployé à large échelle les technologies d'intelligence artificielle. Mais à quel niveau ?

L'intelligence artificielle était sur toutes les bouches en 2020. Mais comme c'est souvent le cas, plus on en parle, moins on en fait.

Les GAFA en parlent beaucoup et en font effectivement beaucoup avec des succès différents: si les algorithmes de deep learning sont très efficaces pour analyser les données utilisateur afin de mieux ciblés les campagnes publicitaires, ils sont beaucoup moins efficaces pour recommander des produits (le deep learning ne produit de recommandations plus fines que les traditionnels moteurs de règles, c'est dire...) ou pour faciliter les recherches (depuis l'introduction du deep learning chez Google en 2016, les résultats se sont largement dégradés et les recherches précises sont devenus plus difficiles qu'auparavant).

Dans l'enteprises classiques, l'intelligence artificielle est utilisée soit de façon invisible (amélioration des systèmes de filtrage du spam, des attaques de hackers), soit de façon peu visible (systèmes de reconnaissance vocales, correction orthographique automatique, recherche dans les bases de données internes) ou de façon visible.

Sur ce dernier type d'applications que nous avons nommé visible, il existe des incontournables communs à (presque) toutes les entreprises: 

• Les applications qui permettent de fluidifier la relation client: relation client automatique (chatbots, voicebots), intégration de l'IA au lead management (lead scoring, lead nurturing), 
• Les applications d'optimisation de la gestion (prévision des ventes, prévisions des stocks, prévisions financières améliorées par l'IA (voir d'ailleurs l''étude de cas de Verteego sur la prévision de vente via l'IA)

Les professions du chiffre comme les assureurs  peuvent intégrer de ce type d'application d'intelligence artificielle. C'est le cas des experts comptables ont automatisé une partie des tâches rébarbatives à faible valeur ajoutée comme la saisie comptable ou la gestion de factures (LEC, un expert comptable basé à Paris fait partie des pionniers du sujet en France).

Mais le monde de l'assurance utilise aussi l'IA sur des process métier. Les assureurs ont, ainsi, maintenant la possibilité d’améliorer considérablement la gestion des réclamations en utilisant la technologie des manières suivantes:

• Rendre plus efficace la gestion des demandes d'indemnisation de clients
• Pré-qualifier les réclamations tout en automatisant le processus d'évaluation des dommages.
• Automatiser la détection des fraudes grâce à une analyse de données 360
• Prédire les tendances du volume des réclamations

Analyse de perte d'augmentation.

Qu'il s'agisse de chatbots intelligents offrant un service client rapide et continu ou des technologies d'apprentissage automatique qui améliorent le fonctionnement de tout lieu de travail grâce au potentiel d'automatisation, les potentialités de l'intelligence artificielle dans l'assurance est déjà utilisé de nombreuses manières.

Mais attention, les arbres de l'intelligence artificielle ne montent pas juqu'au ciel.

Raphaël Richard, le CEO de 24pm Academy, une application de formation à l’intelligence artificielle pose toutefois une question qui sort du conscensus : jusqu'où pouvons-nous pousser ses capacités? Le conscensus dit : pas de limite à l'IA. 24pm academy répond : pas plus vite que les clients ne l’acceptent. Pas plus vite que les découvertes technologiques ne se développent.

Le rôle de l'IA dans le secteur des assurances

En théorie, donc, les compagnies d’assurance , en particulier, ont beaucoup à gagner à investir dans une technologie basée sur l’IA qui permettent non seulement d’automatiser la planification des tâches au niveau de la direction, mais aussi d’enrichir la qualité de service en aidant les opérationnels à prendre des décisions éclairées et irréfutables.

Un aperçu des innovations et des solutions basées sur l'IA.

Les sociétés d’assurance, comme aujourd’hui, sont confrontées à 3 défis majeurs:

• Atteindre les clients potentiels au bon moment.
• Identifier et proposer les produits qui répondent aux besoins des clients.
• Gérer de façon optimale les demandes de réclamation des "bons" clients fidèles et rejeter les réclamations frauduleuses des "mauvais" clients.

Les compagnies d’assurance s’efforcent de mettre au point un système à la pointe de la technologie permettant à tous leurs employés de rester synchronisés. Ces employés varient d’agents, de courtiers, d’enquêteurs, de spécialistes du marché et d’équipes de soutien. Ces groupes d'employés, associés à des processus redondants, créent des couches de confusion dans l'écosystème de l'assurance

Pour rendre le système plus perfectionné et plus efficace, ils devraient opter pour des solutions stables et cohérentes reposant sur une intelligence artificielle, capables de pénétrer dans la confusion et de propulser une proposition de valeur claire pour les clients. AI dans le secteur des assurances propose plusieurs solutions prometteuses reposant sur la technologie:

Le flux ininterrompu d'informations commerciales

De nombreux secteurs d'activités se sont déjà adaptées à l’impact du digital et ont intégré de manière créative l’automatisation et la robotique afin de remodeler leurs process de production et leurs structures non synchronisées. L'hôtellerie, les soins de santé, le service à la clientèle, le commerce électronique et plus encore ont bénéficié de la puissance de l'intelligence artificielle et en ont tiré parti.

Le fait que les assureurs et les compagnies d'assurance soient entourés de piles de données et de nombreux autres segments de gestion dispersés n'est pas tout à fait nouveau.
En exploitant la capacité de traitement des données d’AI, les assureurs peuvent créer un environnement sophistiqué construit de manière stratégique dans lequel les informations relatives aux interactions commerciales et client peuvent circuler d’un service à l’autre sur une plate-forme commune sans disjoncteur. Ainsi, les compagnies d’assurance organisent non seulement la gestion des tâches pour leurs employés mais, à bien des égards, elles contribuent à rehausser la qualité du système de gestion de l’information de bout en bout.

Prise en charge automatisée des demandes d'indemnisation et autres questions des clients

Des chatbots basés sur l'IA peuvent être mis en œuvre pour améliorer l'état actuel du processus de réclamation exécuté par plusieurs employés. Poussé par l'intelligence artificielle, le processus de réclamation d'assurance sans contact peut supprimer les interventions humaines excessives et peut signaler la réclamation, compenser les dommages, mettre à jour le système et communiquer avec le client tout seul. Un tel processus sans effort obligera les clients à déposer leurs demandes sans trop de tracas.

Par exemple, un système de gestion des réclamations alimenté par une AI peut examiner la réclamation, vérifier les détails de la politique et le transmettre via un algorithme de détection de fraude avant d'envoyer des instructions de virement à la banque pour payer le règlement de la réclamation.

L'avenir de l' intelligence artificielle dans le secteur de l'assurance

C’est le meilleur exemple de la façon dont les réclamations avec une documentation standard peuvent minimiser les efforts humains et peuvent être examinées par les robots, permettant ainsi aux géants de l’assurance de gagner du temps et d’offrir une assistance instantanée. De plus, le système automatisé de gestion des demandes de remboursement basé sur l'IA peut libérer les entreprises des demandes de règlement frauduleuses, des erreurs humaines et des inexactitudes qui en résultent en identifiant les modèles de données dans les rapports de demandes de règlement.

Le potentiel des chatbots dans l'assurance

En raison de la longueur des documents, des polices complexes et des instructions fastidieuses, les clients développent souvent une phobie et se sentent déconcertés et découragés à l'idée de se contenter d'une police d'assurance. Ils ont besoin d'interactions de type humain qui permettent à la fois une transaction et une éducation en douceur.
Les chatbots intelligents dépassent les capacités des agents d’assurance et servent d’assistant virtuel dans les applications de messagerie sur les appareils des clients. Pour une compréhension en profondeur des requêtes des clients, les chatbots devraient disposer du support de la PNL ainsi que d’une analyse des sentiments afin d’évaluer la réaction du client et de résoudre les problèmes en conséquence.

Les clients peuvent taper ou utiliser leur voix pour faire part de leurs préoccupations concernant les différentes stratégies que les chatbots peuvent traiter pour fournir des solutions personnalisées. À partir de questions fondamentales liées aux réclamations, les chatbots peuvent en faire beaucoup plus: recommandations de produits, promotions, génération de leads ou fidélisation de la clientèle. Ces robots peuvent être intégrés au canal de votre choix (site Web, Facebook, Slack, Twitter, etc.) pour guider les clients avec des devis, des explications sur les polices et l’achat de couvertures d’assurance.

Souscription semi automatisée de contrats d'assurance

L'IdO et les dispositifs de suivi génèrent une explosion de données précieuses qui peuvent être utilisées pour rendre le processus de détermination de la prime d'assurance vertical et réglementé. Les systèmes de suivi de la condition physique et des véhicules dans les secteurs de la santé et de l’assurance automobile donnent naissance à des algorithmes de souscription dynamiques et intelligents qui contrôlent intelligemment la manière dont la prime est dictée. En utilisant l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, les assureurs peuvent économiser beaucoup de temps et de ressources lors du processus de souscription, des questions et enquêtes fastidieuses et automatiser le processus.

L'avenir de l'intelligence artificielle dans le secteur de l'assurance

Les robots d’assurance peuvent automatiquement explorer l’économie générale et le profil social d’un client pour déterminer son mode de vie, son mode de vie, ses facteurs de risque et sa stabilité financière. Les clients dont les habitudes financières sont plus régulières sont qualifiés pour se sentir en sécurité grâce à des primes peu élevées. Dans la mesure où AI est davantage capable de contrôler de manière rigoureuse les données collectées, elle peut prévoir le niveau de risque encouru, protéger les entreprises contre les fraudes et donner un montant d'assurance justifié aux clients.
MetroMile , une start-up basée aux États-Unis, a mis en place un système de souscription dynamique appelé «paiement au kilomètre», dans lequel l'utilisation d'une voiture détermine la prime d'assurance.

Ici, un dispositif basé sur l'IA installé sur le véhicule par la société utilise un algorithme spécial pour surveiller les kilomètres, les secousses, les collisions et les frictions, les schémas de vitesse et autres problèmes de voiture sur la route, et il collecte des données détaillées essentielles pour décider si les conducteurs méritent des primes peu élevées.

Analyse prédictive pour des mesures proactives

L'analyse prédictive soutenue par Machine Learning est peut-être maintenant au cœur de processus de gestion dans de nombreux secteurs d'activité qui ont adopté des solutions basées sur l'IA. Cependant, cette approche e ne vise pas uniquement à fournir des prédictions sur les préférences du client et à adapter les produits. Les compagnies d’assurance maladie proposent des soins préventifs valorisants visant à encourager les clients à prendre soin de leur bien-être personnel . Si une personne reste en bonne santé, les entreprises n'ont pas besoin d'investir dans le processus de paiement et de gestion des sinistres.

Par exemple, la filiale assurance santé du conglomérat indien Aditya Birla a prévu d'offrir des" cadeaux bien-être" pour encourager les clients à rester en bonne santé. Les algorithmes prédictifs d'AI  analysent les demandes d'indemnisation de l'année précédente et les données d'hospitalisation pour inciter les clients à entretenir leur santé. De cette façon, les risques pour la santé seront minimisés, les ressources de l'entreprise économisés et les clients recompensés.

Ainsi, de nos jours, les start ups exploitent le potentiel unique de l'IA pour parcourir des séries de données de demande d'indemnistation et des schémas de couverture afin d’être plus proactifs et d’anticiper les risques pour la santé au niveau individuel avant qu’ils ne se produisent réellement .

Marketing et produits plus ciblés

Le marketing est un autre moyen d’action pour les sociétés d’assurance qui souhaitent accroître leur portée et sécuriser le nombre de clients acquis. Faisant partie du marché concurrentiel, les assureurs doivent capitaliser sur une stratégie marketing vitale qui va au-delà de l'approche traditionnelle de la sollicitation à froid.

Les anciennes méthodes génériques sont sur le point de disparaître car la perturbation numérique a déjà ébranlé le terrain de l'assurance. Les clients d'aujourd'hui recherchent des services sophistiqués, luxueux et extrêmement personnalisés avec des tactiques de vente personnalisées. En utilisant la puissance combinée de l'analyse prédictive, de la PNL et de l'IA dans le secteur des assurances, les agents peuvent accéder au profil complet de leurs clients et prospects. Ces données peuvent être analysées plus en détail pour générer des informations matures, des prévisions précises sur les préférences des clients et les produits ou offres exacts à ajouter à leurs activités de marketing.

Coup d'œil sur l'IA dans le secteur des assurances aujourd'hui

Selon un sondage effectué par Accenture, 74% des clients souhaiteraient interagir avec la technologie moderne et apprécieraient le système de conseil en assurance généré par ordinateur.

Les entreprises qui ont été tôt pour adopter l’automatisation de certains aspects de leur processus de traitement des réclamations peuvent connaître une réduction importante des délais et des coûts de traitement, ainsi qu’une augmentation significative de la qualité du service.

Allstate Business Insurance a récemment développé ABIe en partenariat avec EIS. ABIe (parlé comme Abbie) est une application d'assistant virtuel basée sur l'IA conçue pour répondre aux besoins des agents d'assurance Allstate à la recherche d'informations sur les produits d'assurance commerciaux d'ABI. Espérons que, avec le temps, nous entendrons de plus en plus d’informations sur les investissements d’IA dans les sociétés d’assurance.

La combinaison de machine Learning, d’analyses avancées et de capteurs IoT permet aux assureurs d’atteindre les clients potentiels, d’étudier leurs besoins en temps réel, de développer des informations à partir de leur profil sur l’ampleur du risque et de créer des solutions sur mesure.

Alors que les défis semblent semer la consternation sur le marché actuel, les assureurs souhaitent toujours considérer le potentiel de l'IA dans le secteur des assurances avec optimisme. Pour bénéficier de tous les avantages, les compagnies d’assurance doivent élaborer une stratégie à l’échelle de l’entreprise afin de mettre en œuvre l’intelligence artificielle de manière à offrir plus qu’une expérience client.

Maruti Techlabs travaille déjà sur de multiples applications de l' intelligence artificielle dans le secteur des assurances en matière de gestion des réclamations, d'analyse des dommages via la reconnaissance d'image, de guidage en libre-service automatisé, etc.

En ce qui concerne la reconnaissance d'images, l'analyse globale des dommages, l'estimation des coûts et le règlement des sinistres sont en partie effectués par des robots sur base de l'analyse des images et des vidéos. Ainsi, avec le temps, les assureurs pourront s’appuyer presqu'intégralement sur la reconnaissance d’image pour automatiser les sinistres au premier niveau et, par la suite, régler les demandes d'indemnisation ou résoudre automatiquement la détection de la fraude dans l’assurance. En travaillant sur l'automatisation intelligente des flux de travail existants, ces technologie permettent réduire le temps et les ressources consacrés à la gestion ou au suivi des réclamations, en augmentant l'efficacité des processus et en améliorant l'expérience client.

Les progrès technologiques que l'on peut anticiper pour les 10 prochaines années entraîneront des changements perturbateurs dans le secteur des assurances. Les entreprises qui adoptent une technologie de pointe pour développer des produits innovants, exploiter les connaissances en apprentissage cognitif d’une multitude de points de données, rationaliser les processus et, plus important encore, personnaliser l’expérience client dans son ensemble seront les gagnants du secteur des assurances dominé par l’IA.