À mesure que les attentes des clients augmentent et que les capacités de l’intelligence artificielle (IA) gagnent en maturité, les assureurs ont la possibilité de repenser leur processus de réclamation. Plutôt que de se concentrer principalement sur les étapes après un sinistre, ils peuvent se servir de l’IA pour anticiper les risques, prévenir les réclamations et offrir des expériences clients plus personnalisées.

Dans cet épisode, du balado De la transaction à la confiance, Thomas Rauschen, responsable mondial des services en assurance, discute avec Guillaume Brincin, un expert de la pratique en IA et en technologies de CGI au Canada, de la façon dont l’IA transforme les réclamations en assurance de dommages. Ils se penchent sur la transition vers l’IA agentive, la valeur croissante des données en assurance, les occasions d’affaires en matière de prévention proactive des réclamations ainsi que l’importance d’une refonte du processus de réclamation de bout en bout.

Principaux éléments à retenir

  • Comment les assureurs transforment-ils les réclamations d’un centre de coûts en une source de valeur?
  • Comment l’IA peut-elle aider les assureurs à passer d’un traitement réactif des réclamations à une prévention proactive?
  • Pourquoi les assureurs devraient-ils repenser le processus de réclamation de bout en bout au lieu de simplement automatiser les processus existants?
  • De quelle façon les assureurs peuvent-ils mettre les avantages de l’IA directement au service de leurs clients?
  • Quels sont les fondements nécessaires afin de déployer l’IA à grande échelle pour tout type de réclamation?

Comment les assureurs transforment-ils les réclamations d’un centre de coûts en une source de valeur?

Les processus traditionnels de réclamation sont essentiellement axés sur les étapes qui suivent un sinistre : réception de la déclaration initiale, évaluation de la réclamation et, enfin, versement de l’indemnité. L’IA peut aider les assureurs à intervenir plus tôt dans le processus de réclamation.

Selon Thomas, plutôt que de simplement rendre le traitement des réclamations plus efficace, les assureurs devraient réfléchir à la façon dont la technologie et les données peuvent aider à prévenir les sinistres.

« Les réclamations ne se résument plus au traitement et au versement d’indemnités; elles doivent devenir un levier stratégique pour l’expérience client, la prévention des risques et la rentabilité. » – Thomas Rauschen

L’IA agentive peut accélérer cette transition. Au lieu de simplement utiliser les outils d’IA pour accomplir des tâches individuelles, les assureurs peuvent tirer parti d’agents d’IA pour orchestrer les flux de travaux, qui sont supervisés de façon adéquate par des humains.

Ainsi, les clients tirent notamment profit d’une expérience de réclamation plus rapide, personnalisée et transparente.

Comment l’IA peut-elle aider les assureurs à passer d’un traitement réactif des réclamations à une prévention proactive?

La capacité de l’IA à analyser de grands volumes de données peut aider les assureurs à anticiper les risques ainsi que les besoins des clients.

Les assureurs ont accumulé d’importantes quantités de données au fil des ans. Combinée aux renseignements provenant de sources télématiques, photographiques ou géolocalisées, l’IA peut convertir ces renseignements en perspectives pragmatiques, en repérant les risques en amont et en permettant d’intervenir avant qu’un sinistre ne se produise.

« La véritable valeur de l’IA réside dans sa capacité à anticiper les besoins des clients ainsi qu’à générer de la valeur au moment opportun pour, au bout du compte, renforcer la satisfaction et la relation de confiance. » – Guillaume Brincin

Cela signifie que la transformation fondée sur l’IA est indissociable de la stratégie en matière de données. La qualité, la disponibilité et l’utilisation adéquate des données influenceront l’efficacité avec laquelle les assureurs prédisent les risques, personnalisent les interactions et améliorent les résultats des réclamations.

Pourquoi les assureurs devraient-ils repenser le processus de réclamation de bout en bout au lieu de simplement automatiser les processus existants?

Bon nombre d’assureurs utilisent déjà l’IA dans le cadre d’activités précises, comme la détection de la fraude et les opérations des centres d’appels. Ils peuvent désormais penser à déployer l’IA à l’ensemble du cycle de vie des réclamations plutôt que de la réserver à des activités isolées.

L’IA peut être utilisée dès la déclaration d’un sinistre ainsi que pour l’évaluation des réclamations, la prévention proactive, la détection de la fraude et la mise en place de boucles de rétroaction. Plutôt que d’intégrer l’IA à chaque étape d’un processus existant, les assureurs peuvent l’exploiter pour repenser la façon dont ces processus s’articulent.

Thomas décrit clairement cette distinction :

« Il ne s’agit pas d’apporter des correctifs au processus actuel, mais plutôt de repenser votre processus de réclamation grâce à l’IA. » – Thomas Rauschen

La détection de la fraude illustre bien l’occasion d’affaires, mais aussi le défi que cela représente. L’IA fournit aux assureurs des outils plus sophistiqués capables de détecter les activités suspectes, mais les acteurs malveillants ont eux aussi accès des technologies en évolution rapide. Les assureurs peuvent tirer parti de leurs données et de leurs connaissances des tendances en matière de fraude pour renforcer la détection fondée sur l’IA.

De quelle façon les assureurs peuvent-ils mettre les avantages de l’IA directement au service de leurs clients?

Une part importante des investissements initiaux des assureurs en IA visait à accroître l’efficacité interne, un domaine où les risques sont plus faciles à contrôler. Selon Guillaume, à mesure que l’IA gagne en maturité, les assureurs doivent appliquer ces avantages aux processus destinés aux clients.

« Nous devons aller plus loin et appliquer les avantages de l’IA aux initiatives destinées aux clients. » – Guillaume Brincin

Cette approche exige d’aborder la transformation des réclamations du point de vue de l’expérience client, et pas seulement en fonction des indicateurs opérationnels. Un traitement plus rapide et des coûts moindres sont importants, certes, mais la transparence, la personnalisation, la communication proactive et la confiance le sont tout autant.

Il ne s’agit pas simplement d’optimiser le parcours de réclamation tel qu’il existe aujourd’hui. L’objectif est d’offrir une expérience fondée sur les besoins des clients avant, pendant et après un sinistre potentiel.

Quels sont les fondements nécessaires afin de déployer l’IA à grande échelle pour tout type de réclamation?

Pour les dirigeants du secteur de l’assurance qui se demandent par où commencer, une gouvernance rigoureuse des données et de l’IA est essentielle.

D'une part, les renseignements sensibles et ceux permettant d’identifier une personne nécessitent des protections adéquates. D'autre part, différents flux de travaux fondés sur l’IA peuvent dépendre d’environnements différents. Guillaume mise sur les approches hybrides qui combinent une IA souveraine ou sur site ainsi que des capacités infonuagiques qui s’appuient sur une classification claire des données de même qu’un cadre de gouvernance bien défini.

La qualité des données est tout aussi importante. L’IA peut accentuer toutes les caractéristiques existantes d’une organisation, de sorte que des données de mauvaise qualité peuvent rapidement dégrader la performance de l’IA.

En établissant ces fondements, les assureurs peuvent mener des essais plus rapidement, intégrer l’IA à plusieurs étapes du cycle de vie des réclamations et déployer graduellement l’IA dans le cadre des interactions clients.

La façon dont les assureurs appliquent l'IA à tout type de réclamation pourrait devenir un élément différenciateur, car les organisations cherchent à offrir des expériences clients plus rapides, proactives et fiables.

Écoutez l’intégralité de l’épisode pour découvrir comment les assureurs peuvent aller au-delà de l’automatisation progressive des réclamations et tirer parti de l’IA, des données et d’une transformation de bout en bout pour offrir des expériences de réclamation plus proactives et axées sur le client.

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