Comment le secteur de l’assurance peut-il résoudre les enjeux de l’IA ?

Les organismes assureurs subissent de plus en plus de pression pour traiter les demandes de règlement plus rapidement et pour rembourser, presque en temps réel, les demandes de règlement courantes. Pourtant, les anciens systèmes TI et les back-offices lents ouvrent les portes aux startups agiles telles que Lemonade, afin de conquérir les marchés. La transformation numérique chez les assureurs doit être transversale à toute l’expérience client.

Le temps nécessaire pour régler les demandes de règlement exige, non seulement, des systèmes TI efficaces, mais également que les informations issues des documents qui motivent les demandes de règlement des clients soient traitées rapidement. Cet article aborde la manière selon laquelle il faut résoudre cet enjeu dans le back-office de la compagnie d’assurance.

Les profits et moteurs de revenu essentiels des assurances découlent de l’acquisition et de la fidélisation de la clientèle. Cependant, savoir comment créer des expériences en vue d’acquérir et de fidéliser les clients, afin qu’ils soient satisfaits, reste difficile, mais l’essentiel est de « changer le statu quo des assureurs traditionnels ».

Malgré le fait que les solutions liées à l’intelligence artificielle soient très prometteuses en termes d’amélioration d’acquisition et de fidélisation du consommateur, il est également très tentant de croire que seule la technologie innovante améliorera la mission clients. L’élément humain de l’utilisation de la technologie IA est toujours négligé dans ces discussions : de quelle forme les outils IA peuvent-ils améliorer le service client et l’excellence organisationnelle en réfléchissant aux expériences des utilisateurs, à la procédure et aux informations ? Pour rester compétitives, les entreprises doivent utiliser l’IA afin de réduire la complexité et la friction dans l’interface avec le consommateur et les systèmes qui la supportent.

Le secteur de l’assurance a utilisé l’intelligence artificielle (IA) pour minimiser la complexité de l’envoi de registres et des informations non structurées ; ce qui est crucial dans le parcours du client, de la prospection à l’accueil, en passant par la souscription, les demandes de règlement ou encore, les requêtes. L’IA sous forme d’OCR, de traitement du langage naturel, de l’automatisation robotisée des processus (ou RPA) ou encore d’apprentissage automatique, fournira à l’intelligence artificielle, la connaissance des informations, des procédures et des personnes qui dépendent d’elles ci pour prendre des décisions commerciales plus judicieuses.

Les compagnies d’assurance ont utilisé l’IA principalement pour simplifier la préparation de documents, dans le cadre de transactions adaptées aux clients : une méthode connue sous le nom de Reconnaissance optique de caractères (OCR), qui est une technologie IA régulièrement utilisée. Les outils OCR sont des outils d’extraction guidée de données pour les informations entrantes. Cependant, le recueil de données de documents à l’aide d’un logiciel OCR imprégné d’IA n’est qu’une petite partie de l’utilité et de l’opportunité que propose l’IA. Les assureurs peuvent disposer de contenu automatiquement analysé, catégorisé et formé pour passer par des processus en amont, grâce à l’apprentissage automatique.

La RPA (automatisation robotisée des processus) a été utilisée pour simplifier les opérations et les procédures habituelles en back-office des assureurs. Maintenant que la RPA est plus largement utilisée, les organismes assureurs reconnaissent que le plus important des avantages est d’utiliser ces tâches automatisées en première ligne de la mission client, où la compréhension et l’écoute perspicaces des demandes du client entraînent, de manière exponentielle, des ventes et des bénéfices. La concentration de l’investissement IA peut rapidement se détourner du back-office, en direction du ciblage direct de la portée numérique et de l’AI dans l’élimination de la friction dans l’interaction.

Les processus et le contenu sont des éléments essentiels du service client et de la compétitivité du secteur de l’assurance. Des propositions telles que les plans, les demandes de règlement, la décision et l’exécution dépendent de la fiabilité des processus et du contenu, car l’assurance est une activité centrée sur le processus et le papier. Et comme les systèmes IA sont incorporés, ceux-ci sont actuellement appliqués avec l’objectif de l’automatisation en tête et l’expérience humaine est considérée comme secondaire.

Les compagnies d’assurance communiquent avec leurs clients par échange de registres, messages et informations non structurées, indépendamment de la technologie utilisée. Comme l’IA et l’automatisation deviennent de plus en plus courantes dans ’expérience et les missions client, le traitement de documents à l’intérieur de ces processus est ajouté plus tard, contraint de rester en bout de chaîne où les clients ouvrent les documents à partir des e-mails et introduisent des renseignements dans leurs programmes de missions. 

Faites en sorte qu’il y ait un niveau approprié d’automatisation et que les décisions soient accessibles au processus qui touche directement les clients, en traduisant les registres en informations prêtes à être traitées, en temps réel.

La manipulation de fichiers doit être en première ligne de l’automatisation. Cependant, cette étape est toujours ignorée car elle n’est pas entièrement définie et recensée en tant que caractéristique de l’interaction du client. Alors que l’OCR et la RPA automatisent ces procédures, celles-ci sont souvent mises en œuvre dans des projets par étapes pour améliorer les processus internes.

En outre, les documents relatifs aux assurances sont difficiles à automatiser en raison de leur complexité et d’une multitude de configurations et, normalement, ils sont produits en grande quantité. Les notifications d’échec, de sondages, de prévisions, de factures et de documents justificatifs sont remplies de texte en format libre, de tableaux imbriqués et d’informations variées sous des formats imprévus de sources différentes ; elles créent une tâche informatique aux dimensions herculéennes lorsqu’elles sont traitées séparément, mais deviennent exponentiellement plus difficiles lorsqu’elles sont traitées en grande quantité.

Comprendre le contexte, les désirs des consommateurs et les subtilités des documents en papier, ainsi que résoudre ces problèmes en temps réel, constituent un énorme défi pour l’IA.

Il semble que ces fonctions aient été numérisées, maintenant que les scanneurs ont été remplacés par les caméras des smartphones, les e-mails et d’autres plateformes numériques. Même si les sources d’information sont numérisées, beaucoup de problèmes d’introduction d’informations de ces registres dans les applications de clients restent largement ignorés.

Dans le secteur de l’assurance, il existe deux types de tâches différentes, considérées comme identiques : la méthode et le traitement. L’expérience client et l’interaction existent dans le flux des activités et des actions ; l’automatisation de ces processus liés aux missions est la voie vers un rythme, une cohérence et la satisfaction. L’interaction avec le client est un mécanisme dans lequel les données issues de registres doivent être spécialement introduites à différents stades.

La méthode de localisation, préparation, identification, classement, lecture, extraction, validation et divulgation de données dans les applications et structures et vers les parties prenantes du système de prise de décision est appelée traitement. Même si les compagnies d’assurance ont largement numérisé les documents au moyen de smartphones et de pièces jointes à des e-mails au format PDF, le traitement réel de leur contenu se déroule à la fin du processus, plutôt qu’au jour du compromis.

En conséquence, les compagnies d’assurance sacrifient le « moment présent » avec leurs clients en reportant, à la fin du processus, la remise du plus important des contenus inclus dans les demandes de règlement de leur client, les documents justificatifs, les déclarations, les audits ou les factures. Au lieu d’automatiser complètement le recueil de documents papier, cette approche crée plus de frictions, de retards et d’insatisfaction pour les clients, avec moins d’éléments de preuve efficaces, disponibles de suite, pour une meilleure prise de décision ou de suivi.

L’intelligence numérique appliquée au cours de la gestion du document résoudra ces problèmes de flux de travail et de contenu mais l’automatisation prête à l’emploi et les initiatives OCR les simplifient à outrance, bien trop souvent. Pire, elles se concentrent exclusivement sur un aspect de l’opération plutôt que sur sa totalité. Les réels avantages de l’automatisation dans le parcours client sont orientés par la compréhension du sens, des interactions, des personnes et de l’objet de ces données recueillies. Dans ces deux domaines, l’IA a fait de grands progrès. Déterminer le traitement intégral des documents papier destinés à la communication homme-machine, comme partie intégrante de l’expérience client, c’est précisément à ce stade que l’IA peut aider.

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