Comment l'IA peut-elle aider et rationaliser le processus de gestion des réclamations d'assurance
Publié: 2018-09-17L'IA dans le secteur de l'assurance offre plusieurs solutions technologiques prometteuses
En tirant parti de l'IA, les assureurs peuvent créer un environnement sophistiqué construit de manière stratégique
Le système automatisé de prise en charge des réclamations alimenté par l'IA peut libérer les entreprises des réclamations frauduleuses coûteuses
Avec des milliers de réclamations, des requêtes de clients et de grandes quantités de données diverses à gérer au jour le jour, l'IA est désormais fréquemment citée comme une force perturbatrice dans le secteur de l'assurance.
Des chatbots intelligents qui offrent un service client rapide 24 heures sur 24 à la gamme de technologies d'apprentissage automatique qui embellissent le fonctionnement de tout lieu de travail grâce à sa puissance d'automatisation, le potentiel croissant de l'intelligence artificielle dans l'assurance est déjà utilisé de nombreuses façons.
Avec une prise de conscience et des ressources accrues sur l'influence révolutionnaire de l'IA dans le secteur de l'assurance, les hésitations initiales et l'inconfort superficiel autour de sa mise en œuvre s'estompent rapidement à mesure qu'elle commence à faire confiance au calibre et aux nombreuses opportunités offertes par l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. . La seule question qui reste est : jusqu'où pouvons-nous pousser ses capacités ?
Le rôle de l'IA dans le secteur de l'assurance
En 2017, l'intelligence artificielle a montré sa substance dans divers secteurs d'activité en créant rapidement des environnements automatisés contrôlés et améliorés numériquement pour une productivité maximale.
Apparemment, les compagnies d'assurance, en particulier, ont beaucoup à gagner en investissant dans une technologie basée sur l'IA qui peut non seulement automatiser la planification des tâches au niveau de la direction, mais peut également enrichir la qualité du service en aidant les agents à prendre les bonnes décisions et des jugements irréfutables.
Un aperçu des innovations et des solutions basées sur l'IA
Les compagnies d'assurance sont aujourd'hui confrontées à trois défis majeurs :
- Atteindre les clients potentiels au bon moment
- Fournir le bon ensemble de produits qui répondent aux besoins des clients
- Prise en charge des réclamations la plus rapide pour les clients fidèles et rejet des fausses réclamations
Les compagnies d'assurance s'efforcent de mettre en place un système technologiquement avancé qui aide à garder tous leurs employés synchronisés. Ces employés varient d'agents, de courtiers, d'enquêteurs sur les réclamations à l'équipe de marketing et 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 raffiné et efficace, ils doivent opter pour des solutions stables et cohérentes alimentées par l'IA qui peuvent pénétrer les couches de confusion et propulser une proposition de valeur claire vers les clients. L'IA dans le secteur de l'assurance offre plusieurs solutions technologiques prometteuses :
- Le flux ininterrompu d'informations commerciales
De nombreuses industries se sont déjà adaptées à l'environnement changeant de la technologie numérique et ont intégré de manière créative l'automatisation et la robotique pour remodeler leurs canaux de production et leurs structures non synchronisées. Certaines des industries qui ont expérimenté et exploité la puissance de l'intelligence artificielle sont l'hôtellerie , la santé , le service client , le commerce électronique et plus encore.
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 vraiment nouveau.
En tirant parti de la capacité de traitement des données de l'IA, les assureurs peuvent activer un environnement sophistiqué stratégiquement construit où les informations relatives aux interactions commerciales et clients peuvent circuler d'un département spécifique à un autre sur une plate-forme commune sans aucun briseur de chaîne.
Ainsi, les compagnies d'assurance organisent non seulement la gestion des tâches pour leurs employés, mais à bien des égards, cela contribue à améliorer la qualité du système de gestion de l'information de bout en bout.
- Prise en charge automatisée des réclamations
Des chatbots basés sur l'IA peuvent être mis en œuvre pour améliorer l'état actuel du processus de réclamation géré par plusieurs employés. Piloté par l'intelligence artificielle, le processus de réclamation d'assurance sans contact peut supprimer une intervention humaine excessive et peut signaler la réclamation, capturer les dommages, mettre à jour le système et communiquer avec le client tout seul. Un tel processus sans effort permettra aux clients de déposer leurs réclamations sans trop de tracas.
Par exemple, un bot de réclamation alimenté par l'IA peut examiner la réclamation, vérifier les détails de la police et la transmettre à un algorithme de détection de fraude avant d'envoyer des instructions de virement à la banque pour payer le règlement de la réclamation.
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 des robots, économisant ainsi sur la main-d'œuvre pour les géants de l'assurance et offrant une assistance client instantanée.
Le système automatisé de prise en charge des réclamations alimenté par l'IA peut libérer les entreprises des réclamations frauduleuses coûteuses, des erreurs humaines et des inexactitudes qui en résultent en identifiant les modèles de données dans les rapports de réclamation.
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- Puissance interactive des chatbots d'assurance
En raison de documents volumineux, de politiques complexes et d'instructions fastidieuses, les clients développent souvent une phobie et se sentent confus et intimidés 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 fluide et une éducation.
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 approfondie des requêtes des clients, les chatbots doivent disposer d'un support NLP ainsi que d'une analyse des sentiments pour évaluer la réaction d'un client et résoudre les problèmes en conséquence.
Les clients peuvent taper ou utiliser leur voix pour communiquer leurs préoccupations concernant différentes politiques que les chatbots peuvent traiter pour fournir des solutions personnalisées. En partant des questions fondamentales liées aux réclamations, les chatbots peuvent faire beaucoup plus, comme les recommandations de produits, les promotions, la génération de prospects ou la fidélisation des clients. 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 politiques et l'achat de couvertures d'assurance.
- Souscription avancée
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 droit et réglementé. Le système de suivi de la condition physique et des véhicules dans les secteurs de l'assurance maladie et automobile donne lieu à des algorithmes de souscription dynamiques et intelligents qui contrôlent intelligemment la façon dont la prime est dictée.
En utilisant l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique , les assureurs peuvent économiser beaucoup de temps et de ressources impliqués dans le processus de souscription et les questions et enquêtes fastidieuses, et automatiser le processus.
Les bots d'assurance peuvent automatiquement explorer l'économie générale et le profil social d'un client pour déterminer ses habitudes de vie, son mode de vie, ses facteurs de risque et sa stabilité financière.
Les clients qui sont plus réguliers dans leurs schémas financiers sont qualifiés pour se sentir en sécurité grâce à des primes peu élevées . Étant donné que l'IA est plus capable d'examiner de manière stricte les données recueillies, elle peut prédire le montant du 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 connu sous le nom de « paiement au kilomètre » où l'utilisation d'une voiture détermine la prime d'assurance. Ici, un appareil basé sur l'IA installé sur le véhicule par l'entreprise utilise un algorithme spécial pour surveiller les kilomètres, les secousses, les collisions et les frottements, les schémas de vitesse et d'autres problèmes de voiture sur la route, et il collecte des données détaillées essentielles pour décider si oui ou non les conducteurs méritent des primes peu élevées.
- Analyse prédictive pour des mesures proactives
L'analyse prédictive soutenue par l'apprentissage automatique est peut-être désormais au cœur des services intelligents dans de nombreux secteurs d'activité qui ont adopté des solutions basées sur l'IA. Cependant, cette capacité intelligente ne vise pas seulement à générer des informations futures sur les préférences des clients et à personnaliser les produits pertinents.
Les compagnies d'assurance maladie proposent des soins préventifs gratifiants qui visent 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 réclamations.
Par exemple, Aditya Birla Health Insurance a prévu des prestations de bien-être pour encourager les clients à rester en bonne santé. Les algorithmes prédictifs d'IA analysent les activités de réclamation et les données d'hospitalisation de l'année précédente pour inciter les clients à améliorer leur santé et leur bien-être.
Ainsi, de nos jours, les startups exploitent le potentiel unique de l'IA pour parcourir des piles de données de réclamation et de modèles de couverture pour être plus proactives et anticiper les risques pour la santé au niveau individuel avant qu'ils ne se produisent réellement.
- Marketing et sensibilisation
Le marketing est un autre moyen d'action pour les compagnies d'assurance qui souhaitent accroître leur portée et sécuriser une plus grande acquisition de clients. Faisant partie du marché concurrentiel, les assureurs doivent capitaliser sur une stratégie de marketing vitale qui va au-delà de l'approche traditionnelle du démarchage téléphonique.
Les anciennes méthodes de couverture sont sur le point de disparaître puisque la perturbation numérique a déjà ébranlé les bases du domaine de l'assurance. Les clients recherchent aujourd'hui 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 de l'assurance, les agents peuvent accéder au profil complet des 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 dans leurs activités marketing.
Un aperçu rapide de l'IA dans le secteur de l'assurance aujourd'hui
Selon une enquête d'Accenture, comme aujourd'hui, 74 % des clients aimeraient interagir avec la technologie moderne et apprécient le système de conseil en assurance généré par ordinateur .
Les entreprises qui ont adopté très tôt l'automatisation de certains aspects de leur processus de réclamation peuvent connaître une baisse significative des délais et des coûts de traitement, ainsi qu'une bonne augmentation de la qualité de service. En parlant d'adopteurs précoces, Allstate Business Insurance a également récemment développé ABIe en partenariat avec EIS. ABIe (parlé sous le nom d'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 commerciale d'ABI. Espérons qu'au fil du temps, nous entendrons davantage de telles percées d'investissements en IA dans les compagnies d'assurance.
La combinaison puissante de Machine Learning, d'analyses avancées et de capteurs IoT permet aux assureurs d'atteindre des clients potentiels, d'étudier leurs besoins en temps réel, de développer des informations à partir de leur profil sur l'ampleur du risque et, finalement, de créer des solutions sur mesure.
L'avenir de l'IA dans le secteur de l'assurance
Alors que les défis semblent consterner le marché actuel, les assureurs aiment toujours voir le potentiel de l'IA dans l'industrie de l'assurance avec des yeux optimistes. Pour tirer parti de tous les avantages, les compagnies d'assurance doivent concevoir une stratégie au niveau de l'entreprise pour mettre en œuvre l'IA de manière à offrir plus qu'une simple expérience client.
Les entreprises travaillent déjà sur de multiples applications de l'IA dans le secteur de l'assurance en matière de gestion des sinistres, d'analyse des dommages par reconnaissance d'image, de guidage automatisé en libre-service, etc.
En ce qui concerne la reconnaissance d'images, l'analyse globale des dommages, l'estimation des coûts et le règlement des sinistres seraient effectués par des robots qui parcourent des images et des vidéos. De cette façon, avec le temps, les entreprises peuvent s'appuyer entièrement sur la technologie de reconnaissance d'images pour l'automatisation des réclamations de premier niveau et, par la suite, régler les réclamations ou résoudre automatiquement la détection des fraudes dans les assurances .
En travaillant sur l'automatisation intelligente des flux de travail existants, les compagnies d'assurance peuvent viser à réduire le temps et les ressources consacrés à la gestion ou au suivi des sinistres, à accroître l'efficacité des processus et à améliorer l'expérience client.