Depuis plusieurs années, le secteur de l’assurance connaît des mutations importantes en termes de digital, portées par l’automatisation des processus métiers et par la transformation de l’expérience clients. L’IA générative pourrait intensifier considérablement cette évolution. Voyons de quelles façons.
A la différence des systèmes experts et du machine learning,
- l’IA Générative apporte une capacité à comprendre le langage naturel plus élevée et en mode multilingue natif ;
- Elle excelle dans l’analyse de documents, l’extraction de contenus, et la création de synthèses pour faciliter les prises de décisions ;
- Elle peut raisonner et exécuter des calculs ou suivre des règles métiers.
Mis bout à bout, ces 3 éléments offre de nouvelles possibilités d’application de l’IA générative au secteur de l’assurance qui est caractérisé par des documents longs, des règles complexes et beaucoup d’ambiguïtés de langage.
Naviguer dans les bases de produits
Au fil des années, les assureurs ont usé de leurs créativité pour développer des produits de plus en plus complexes. Les polices d’assurance prennent en compte plus de paramètres qu’avant et les assureurs doivent aujourd’hui gérer des stocks grandissants de produits hétérogènes. Cela a pour conséquence et de rendre la distribution plus complexe pour les commerciaux et de compliquer la tâche des gestionnaires de sinistres (demandes de remboursement). L’IA Générative peut faciliter ces deux métiers en aidant les commerciaux et gestionnaires à trouver le bon produit dans les bases et à rapidement comprendre les particularités d’une police d’assurance. Les copilotes comme celui que développe Spellz constituent une nouvelle génération d’outils qui va augmenter la productivité des commerciaux et des gestionnaires tout en améliorant l’expérience des clients qui verront les délais d’attente diminuer.
Accélérer les remboursements
Un copilote propulsé à l’IA Générative peut aussi aider l’agent ou le gestionnaire à écourter les délais de traitement des demandes de remboursement, que ce soit dans la domaine de la santé (mutuelles), de la prévoyance ou de l’IARD. Ce type d’assistant va aider le gestionnaire de deux façons: D’abord en synthétisant les éléments importants d’une police d’assurance pour le gestionnaire qui saisira plus vite les particularités du produit. Puis en aidant ce dernier à bien saisir le contexte dans lequel la demande de remboursement est faite. Le client s’est cassé la jambe au ski, mais était-il sur une piste ou hors piste ? Une fois le contexte défini, le calcul du remboursement, si remboursement il y a, peut être fait avec l’aide du copilote.
Le Selfcare tout en restant humain
Les LLM changent aussi la donne quand ils sont appliqués au selfcare. Les chatbots et callbots voient ainsi leur attractivité réhaussée par la puissance de l’IA Générative qui apportent aux conversations clients une meilleure compréhension et une fluidité qui manquait jusqu’alors. Oubliez les SVI et leur expérience frustrante (Appuyez sur “1” pour…), un callbot motorisé par un LLM comprendra la requête client d’entrée et pourra relayer ce dernier au bon agent ou la traiter entièrement s’il est conneté au CRM de l’entreprise. Les compagnies d’assurance verront ainsi les coûts liés au support client baissés, les temps d’attente diminués et les équipes support déchargées des demandes simples, à moindre valeur. Un bienfait autant pour les acteurs du secteur quand on sait à quel point ce métier est déserté, rendant plus difficile le recrutement pour renouveler les équipes, que pour les clients. Ces derniers se voyant recevoir une réponse personnalisée plus rapidement tout en ayant la possibilité de parler à un agent si nécessaire.
Plus de connaissance client
L’IA Générative est aussi synonyme de connaissance client. Non seulement, les questions posées par les clients sont enregistrées et peuvent être analysées régulièrement, mais le fonctionnement de la solution propulsée par un LLM peut aussi être décrypté. Par exemple, l’analyse des couches logicielles qui déclenchent l’exécution de tâches particulières par le LLM peut révéler lesquelles de ces tâches sont le plus sollicitées, donnant ainsi des éléments de connaissance sur les besoins clients. Les retours que peuvent faire les clients via un chatbot peuvent être également analysé en temps réel pour établir des mesures précises de la satisfaction client.
➡️ En conclusion, l’IA générative représente une vraie opportunité pour le secteur de l’assurance via la digitalisation des parcours clients, l’accélération des processus métiers, l’amélioration de l’efficacité opérationnelle et du confort de travail des équipes métiers tout en préservant une relation client humaine et de qualité.
