L’IA générative dans l’assurance : Potentiel et défis de la gestion des sinistres

L’IA générative (IAG) continue de gagner de l’espace et de prouver sa pertinence dans de multiples domaines. La raison : l’IAG offre un support permettant de traiter de gros volumes de données de manière automatique et permet d’assister les humains dans de nombreuses tâches complexes, achevant ainsi un gain important en termes de temps, d’efforts et de coûts. C’est notamment le cas dans le secteur des assurances sur lequel nous allons nous concentrer dans cet article.

Malgré ses atouts, de nombreuses limitations persistent encore, dissuadant certains acteurs d’adopter pleinement cette technologie dans certaines tâches. Toutefois, il est important de rappeler qu’il n’est pas question d’un remplacement total de l’humain par des modèles d’IA. Il s’agit plutôt de leur utilisation par les humains pour les assister dans la gestion des tâches mécaniques et répétitives les plus lourdes.

Bien que les modèles payants surpassent en performance leurs homologues gratuits, la qualité des réponses, surtout en ce qui concerne des sujets spécifiques tels que la santé, la cybersécurité, etc., reste à perfectionner. Une seule erreur potentielle pourrait avoir des conséquences fatales dans certaines utilisations. Ces limitations concernent principalement les performances timides des modèles actuels pour la compréhension du contexte et également certaines erreurs dans les réponses fournies, surtout concernant les sujets sur lesquels les modèles n’ont pas eu assez de données pour bien apprendre.

Dans le domaine des assurances, de nombreux acteurs se tournent vers cette technologie pour évaluer la capacité des modèles d’IA à accomplir certaines activités. On observe une tendance vers le développement d’assistants basés sur l’IA générative qui permettent d’effectuer les tâches répétitives et non cognitives (liées à la décision), déchargeant ainsi les humains de ces responsabilités et leur fournissant des outils pour les assister, voire les guider, même dans le processus décisionnel.

Nous présentons dans cet article, une vision globale sur l’apport de l’IA générative dans le domaine des assurances tout en soulignant ce qui pourrait être adopté, pour quel objectif et dans quels cas d’usages.

Le potentiel de l’IA générative dans le domaine des assurances

Dans le domaine des assurances, l’IAG commence à susciter un intérêt croissant pour plusieurs applications. Principaux objectifs :

• Optimiser l’efficacité des opérations ;
• Gagner du temps d’efforts ;
• Réduire les coûts ;
• Offrir des produits personnalisés aux clients ;
• Optimiser la gestion des sinistres ;
• Prévenir les sinistres ;
• Et détecter les fraudes.

Nous pouvons alors identifier cinq axes potentiels où l’IAG pourrait apporter un gain significatif.

1/ L’automatisation et l’assistanat 

Automatisation des tâches manuelles répétitives

Comme dans de nombreux autres domaines, celui de l’assurance s’intéresse également à l’automatisation des tâches qui prennent beaucoup de temps aux conseillers. Les assureurs pourraient utiliser l’IAG pour automatiser toutes les tâches qui sont effectuées manuellement par des conseillers. Par exemple : rédaction de documents, envoi d’emails, édition de formulaires, etc.

D’une part, cela permettrait de réduire le temps perdu dans ce genre de tâches et, donc, de libérer du temps pour permettre aux conseillers de se consacrer davantage à leur mission de conseil. D’autre part, l’automatisation des processus, notamment dans la gestion des sinistres, peut contribuer à une réduction des coûts opérationnels. Les tâches répétitives et chronophages peuvent être traitées de manière plus efficace par des systèmes d’IA générative, libérant ainsi des ressources humaines pour des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Recherche efficace, rapide et intelligente d’informations 

Les entreprises d’assurance pourraient opter pour des moteurs de recherche basés sur l’IAG. Les modèles actuels démontrent une capacité spectaculaire à retrouver une information sur une banque importante de données. Il pourrait s’agir même d’informations déduites à partir d’un ensemble de documents combinés. Il y a également la possibilité de “tuner” les modèles sur sa propre banque de données.

Personnalisation des polices 

L’IAG peut contribuer à la création de polices d’assurance plus personnalisées. Cela pourrait être réalisé en analysant les données individuelles et en anticipant les besoins futurs. On pourrait ainsi aboutir à une amélioration de l’expérience client en offrant des solutions plus adaptées à chaque assuré.

Gestion des sinistres

L’IAG peut être utilisée dans le processus de gestion de sinistres pour estimer les dommages à partir de photos ou de descriptions. Cela accélérerait le processus de règlement des sinistres en automatisant certaines tâches, et en fournissant des évaluations plus rapides et précises. Sur cet aspect, on pourrait aussi se satisfaire d’outils assistant un conseiller afin d’optimiser le temps et la décision. Cela permettrait d’éviter les éventuelles erreurs prises de manière automatique.

2/ L’évaluation et la prévention 

Évaluation des risques 

Les assureurs peuvent utiliser l’IAG pour simuler des scénarii de risques et générer des modèles prédictifs plus précis. Cela pourrait permettre une évaluation plus fine des risques liés à diverses situations, contribuant ainsi à une tarification plus précise des polices d’assurance. La performance de tels modèles pourrait être discutable. Ainsi, on privilégierait plutôt des modèles qui assistent un conseiller et lui offrent des informations pouvant l’aider à prendre des décisions.

Prévention des risques 

L’IA générative a la capacité de modéliser des scénarii potentiels et d’estimer donc le risque offrant ainsi un support permettant de prévenir les risques et de recommander des mesures préventives aux clients. Cela pourrait réduire les risques et les coûts associés aux sinistres.

Détection de fraudes 

L’IAG peut être utilisée pour détecter les schémas de fraude dans les demandes d’indemnisation. En analysant les données de manière approfondie, elle peut identifier des comportements suspects et contribuer à minimiser les pertes liées à la fraude. Dans ce contexte, la technologie « deepfake » représente un risque accru pour les assureurs. En effet, l’utilisation de photos truquées pourrait fausser l’estimation des dommages. L’IAG peut être un atout pour les assureurs en mettant en place des systèmes capables de contrer cette technologie. En détectant plus rapidement les schémas de fraude, l’IA générative peut contribuer à la réduction des pertes financières liées aux activités frauduleuses. Soit un impact positif sur la rentabilité des assureurs.

3/ La réduction des coûts opérationnels

L’automatisation des processus, la détection automatisée des risques et la gestion efficace des sinistres peuvent contribuer à une réduction significative des coûts opérationnels.

L’utilisation de l’IA générative permettrait d’anticiper les tendances en matière de gestion des risques et ainsi contribuer à la réduction des pertes potentielles. Une gestion proactive des risques peut également aider à maintenir la stabilité financière de l’entreprise.

4/ La créativité pour innovation

En exploitant les capacités créatives de l’IA générative, les assureurs peuvent explorer de nouveaux marchés, développer des produits innovants et atteindre de nouveaux segments de clientèle. Cela peut créer des opportunités de croissance économique.

5/ L’anticipation et l’adaptation aux tendances

En utilisant l’IA générative pour analyser en temps réel les données du marché, les assureurs peuvent ajuster dynamiquement leurs offres et leurs tarifs pour rester compétitifs. Cela favorise une meilleure adaptation aux tendances économiques et concurrentielles.

Quels sont les arguments qui pourraient dissuader des entreprises d’assurance d’utiliser l’IAG ?

Bien que l’IAG offre des avantages significatifs, il existe plusieurs arguments qui pourraient dissuader des entreprises d’assurance d’adopter cette technologie. Voici quelques motifs courants.

Du point de vue du manque de clarté de certains aspects

Tout d’abord, les modèles d’IA générative, en particulier les réseaux neuronaux complexes, peuvent manquer de transparence et d’interprétabilité. Les entreprises d’assurance pourraient être réticentes à adopter une technologie dont le fonctionnement interne n’est pas facilement compréhensible.

De même, certaines entreprises pourraient hésiter à adopter de nouvelles technologies par crainte de perturber leurs processus opérationnels ou de rencontrer une résistance interne.

Enfin, les entreprises peuvent être réticentes à adopter l’IA générative si elles ne voient pas clairement comment cela se traduira par un retour sur investissement positif à court ou moyen terme. Les apports potentiels doivent être démontrés de manière convaincante.

Du point de vue de la complexité de mise en œuvre 

L’intégration de l’IAG dans les processus existants peut être complexe et coûteuse. Les entreprises d’assurances peuvent en effet hésiter en raison des investissements nécessaires en termes de technologie, de formation du personnel et d’ajustements systémiques.

En parallèle, l’implémentation de l’IA générative nécessite des compétences spécialisées en matière de science des données et d’apprentissage automatique. Le manque de personnel qualifié peut être un obstacle pour certaines entreprises.

Du point de vue sécurité

La progression spectaculaire de l’IAG a soulevé un certain nombre d’interrogations sur les enjeux de sécurité, accentuées par la manipulation de données personnelles sensibles des clients. En effet, les modèles d’IA générative peuvent être vulnérables aux attaques, y compris les attaques adversariales qui visent à manipuler délibérément le modèle. Il est essentiel de mettre en place des mécanismes de sécurité pour détecter et atténuer ces types de menaces. Il y a donc un effort considérable à effectuer pour offrir des garanties robustes afin d’éviter tout risque de violation de la vie privée.

Du point de vue éthique et juridique 

Les préoccupations éthiques liées à l’utilisation de l’IA générative, telles que la prise de décision automatisée et la possibilité de biais algorithmiques, pourraient dissuader certaines entreprises d’assurance. Il est essentiel de garantir que les pratiques respectent les normes éthiques et légales du secteur.

Les décisions automatisées, en particulier dans le secteur des assurances, peuvent entraîner des risques juridiques. Les entreprises peuvent craindre des litiges ou des sanctions réglementaires si les décisions automatisées sont contestées. En effet, contrairement aux décisions non automatisées, les décisions automatiques peuvent présenter des lacunes sur plusieurs points critiques, tels que le manque de transparence, l’identification difficile du responsable en cas d’erreurs, la présence de biais algorithmiques et le non-respect de certaines normes réglementaires.

Du point de vue expérience client

L’introduction de technologies automatisées peut influencer l’image de marque d’une entreprise, surtout si les clients la perçoivent comme une diminution de l’interaction humaine. Les entreprises d’assurance doivent être prudentes pour éviter des répercussions négatives sur la confiance des clients.

Le risque d’un rejet potentiel de l’IA générative par les clients

L’intégration de l’IAG dans le domaine des assurances peut se heurter à un rejet par les clients qui préfèrent le contact humain. Plusieurs raisons motivent ainsi ce rejet.

Le manque de confiance en l’IAG

Certains clients peuvent se méfier de décisions prises par une machine, surtout les consommateurs les moins informés des avancées technologiques. En effet, on constate très souvent que certains privilégient les déplacements aux guichets ou les appels aux conseillers plutôt que le fait d’effectuer les opérations eux-mêmes directement sur les applications mobiles mises en place par les assureurs.

Cette méfiance est encore plus accentuée face à l’IAG puisqu’ils n’auront aucune compréhension de la logique sur laquelle s’appuient les décisions prises, surtout concernant la tarification des polices et la gestion des sinistres. Les clients ont besoin de savoir s’ils ont à faire à une personne ou à une machine. C’est pourquoi l’introduction de l’IAG dans le processus de souscription pourrait provoquer l’augmentation de la méfiance et de la défiance.

La préférence de l’interaction humaine 

Certains clients peuvent simplement préférer l’interaction humaine pour des raisons personnelles.

Le besoin d’empathie 

Les évènements liés aux sinistres peuvent s’avérer émotionnellement difficiles pour les assurés. Par conséquent, les clients préfèreraient interagir avec des humains capables de fournir une empathie, et un soutien moral et émotionnel.

La complexité d’assimilation 

Certains clients pourraient trouver cette transformation de gestion automatique complexe, surtout concernant certaines situations rares où ils pourraient ne pas savoir interagir avec une machine et craindre de se tromper quant aux actions ou aux informations à fournir. Cette expérience a déjà été vécue en masse dans la gestion automatique de certaines opérations, comme auprès des opérateurs téléphoniques par exemple, même si on ne parle pas du même système ni du même degré de performance.

La personnalisation insuffisante 

Les modèles d’IAG ont montré leur capacité à fournir une bonne performance pour un service générique. Cependant, dans le domaine des assurances, les attentes pourraient être plus élevées et une expérience générique pourrait ne pas suffire puisque les expériences et les situations des clients peuvent être différentes.

La crainte liée à la confidentialité 

Les clients pourraient manifester certaines préoccupations liées au partage de leurs données avec des systèmes d’IA, surtout avec tous les enjeux de sécurité qu’ils n’arrêtent pas de découvrir et les différentes failles dont ils ont pu être victimes. Ce problème concerne tous les domaines.

En effet, l’IAG présente des risques en matière de confidentialité des données, incluant les fuites d’information, et les accès et les analyses non autorisés. Les mesures de sécurité doivent alors être renforcées pour protéger les données sensibles et assurer la conformité aux réglementations sur la protection des données.

La résistance au changement 

L’intégration d’une IAG pourrait provoquer un changement drastique qui pourrait dissuader les clients à renoncer aux interactions traditionnelles auxquelles ils se sont habitués. L’adoption d’un système automatique très différent de l’actuel pourrait alors être vu comme un changement disruptif.

Les cas d’usages possibles dans le domaine d’assurance

Avec le progrès spectaculaire de l’IAG, la plupart des entreprises d’assurance explorent les possibilités d’exploiter cette technologie en leur faveur pour atteindre un gain significatif en termes de coûts, d’efforts et de qualité d’expérience client. Voici quelques cas d’usages possibles qui sont en cours d’études ou qui pourraient être adoptés par une entreprise d’assurance à moyen terme ou à long terme.

Assistance de communication 

Les assureurs tentent d’utiliser l’IA générative pour créer automatiquement des communications personnalisées pour leurs clients. Cela pourrait inclure la rédaction de courriers, de courriels et de messages texte, en s’adaptant au contexte spécifique du client et en fournissant des informations pertinentes sur leurs polices, les changements tarifaires, etc.

Simulation de scénarii de risques 

Les compagnies d’assurance s’intéressent à utiliser l’IA générative pour simuler divers scénarii de risques, tenant compte de facteurs tels que la météo, la localisation géographique, l’occurrence de certains évènements socio-culturels et d’autres variables pertinentes. Cette simulation permettrait aux assureurs d’anticiper les risques et de prendre des décisions éclairées en matière de tarification et de souscription.

Évaluation automatique des dommages des sinistres 

Les assureurs étudient l’idée de l’utilisation de l’IA générative pour évaluer automatiquement les dommages d’un sinistre en analysant des images, des vidéos ou des descriptions. Cela permet une évaluation rapide et précise des réclamations, accélérant ainsi le processus de règlement des sinistres.

Personnalisation des polices d’assurance

En utilisant des modèles prédictifs basés sur l’IA générative, les assureurs peuvent personnaliser les polices d’assurance en fonction des besoins individuels des clients. Cela pourrait inclure des ajustements automatiques des couvertures, des franchises et des primes en fonction des changements de circonstances.

Prévention des fraudes

L’IA générative peut être employée pour détecter les schémas de fraude en analysant les données transactionnelles et comportementales. Elle peut identifier des comportements suspects, des scénarii inhabituels de réclamations ou des signaux potentiels de fraude, aidant ainsi à réduire les pertes liées à la fraude.

Optimisation des processus de tarification 

Les compagnies d’assurance peuvent utiliser l’IA générative pour analyser de vastes ensembles de données et ajuster dynamiquement les tarifs en fonction des tendances du marché, des comportements des clients et d’autres facteurs. Cela permet une tarification plus précise et compétitive.

Où en sont les avancées de l’implémentation d’une solution d’IA générative dans le secteur des assurances ?

Plusieurs raisons motivent les assureurs à recourir à l’IAG. En effet, 72 % des consommateurs préfèrent trouver une solution de manière autonome. L’IAG pourrait alors être cette solution qui va chercher, pour ces clients, des réponses pour les aider à choisir les produits qui les intéressent.

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L’IAG pour libérer du temps

De même, les courtiers n’ont généralement pas assez de temps pour participer aux processus de conseil à cause de leur charge de travail. L’IAG permettrait de dégager du temps pour permettre à ces conseillers de se focaliser davantage sur le conseil. En effet, l’IAG pourrait permettre de diminuer de 70 % les appels dans les secteurs de la santé et de l’assurance en répondant aux questions de nature mécanique, excluant celles relevant de la prise de décision.

Plusieurs assureurs et entreprises étudient ainsi depuis quelques années l’étendue des capacités de l’IAG dans le domaine des assurances. Ces efforts s’inscrivent principalement en back office. L’objectif est d’adopter des modèles capables de réaliser les tâches de traitement des documents et de mettre à disposition des agents les informations recherchées. Ces modèles s’apparentent davantage à des assistants capables de libérer du temps pour les agents en prenant en compte une grande partie de la charge de travail relative à la compréhension des règles, des contrats et à la recherche d’information.

Si actuellement, il y a beaucoup d’humains et peu de softwares, à l’avenir, on s’attend à avoir beaucoup de softwares mais toujours la présence d’un humain expert.

L’IAG pour traiter d’importants volumes de données

Actuellement, on peut utiliser l’IAG pour donner du sens à tout type de données. Elle est plus adaptée aux services des assurances, plus précisément au service des ressources humaines et tout autre service qui implique d’importants échanges de documents verbeux. En effet, l’IAG a une grande capacité à générer des documents et à les faire vivre en entreprise.

L’IAG pour améliorer l’expérience client

D’ici trois ans, le but est d’intégrer l’IAG dans les centres d’appels pour renforcer l’expérience client. Objectif : remplacer les chatbots qui sont de moins en moins appréciés par les clients, et donc, non réclamés par le marché.

Dans l’étape de souscription, on voit l’IAG occuper un rôle d’assistant en réduisant la charge de travail des conseillers pour qu’ils se focalisent davantage sur la satisfaction du client. Les solutions pourraient prendre en compte la partie communication avec les clients : envoi des emails et échange d’informations et de documents.

Concernant la gestion d’un sinistre, il s’avère compliqué à l’heure actuelle de développer un modèle d’IAG assurant le processus de gestion des sinistres de bout en bout. Mais cela ne pose pas de problème car les employés humains font également face à des difficultés et se tournent souvent vers des experts expérimentés pour certaines questions.

Ainsi, on pourrait voir l’IAG apporter un support faisant uniquement des tâches non cognitives. Les entreprises tentent actuellement d’estimer les performances et les limitations de l’IAG, de diminuer le coup de déploiement et de rendre l’équipe autonome.

Voici quelques cas d’usages en cours d’étude et qui pourraient donner naissance à des outils utilisables dans le futur proche :

• Traitement automatique des appels clients dans le cadre d’une déclaration de sinistre et remplissage automatique du formulaire de déclaration du sinistre.
• Pour les knowledge workers : offrir une réponse parmi une palette de réponses, en mettant des données (produits assurances, contrats, etc.) à disposition des LLM (Large Language Models) ; laisser les modèles répondre exclusivement par rapport à cette documentation.
• Mettre en place des outils qui aident les employés à mieux accéder à l’information de l’entreprise et la synthétiser pour la présenter sous un format adapté aux clients.
• Certaines entreprises s’orientent vers des approches plus personnalisées. Par exemple, dans les entreprises n’ayant pas investi sur la gouvernance de données (data gouvernance), l’IAG pourrait les aider à rattraper leur retard en développant des solutions qui n’impliquent pas d’avoir mis en place une gouvernance des données.

Comment une entreprise pourrait-elle se préparer avant l’adoption d’une solution basée sur l’IAG ?

Avec le potentiel démontré par l’IAG et face aux défis qui accentuent l’hésitation chez les assureurs ainsi que chez les clients, il est nécessaire de penser à une bonne stratégie pour réaliser une transition douce vers cette technologie. Il est également important de réfléchir aux entités dans lesquelles il serait intéressant d’adopter l’IAG et d’estimer le coût pour éviter que les responsables acceptent de réaliser cette transition avant de voir leur décision rejetée par la DSI parce qu’elle coûterait trop cher.

La meilleure manière de commencer avec l’IAG est de le faire de manière douce, via des POC, pour prouver la faisabilité, valider certains concepts et évoluer rapidement par la suite. En effet, il ne serait pas judicieux de vouloir tout transformer directement.

Toute entreprise voulant adopter une solution d’IAG doit suivre les étapes suivantes pour s’y préparer.

Du point de vue de la compréhension du besoin

Avant de commencer, l’entreprise doit définir clairement ses besoins spécifiques et les objectifs qu’elle souhaite atteindre avec l’IAG. Cela peut inclure l’amélioration de la créativité, l’optimisation des processus, la personnalisation des services, etc.

Il est également nécessaire de réaliser un audit approfondi des données existantes pour évaluer leur qualité, leur cohérence et leur pertinence par rapport aux objectifs d’IAG. Cela permettrait d’identifier les lacunes potentielles dans les données et de définir les mesures nécessaires pour les résoudre.

Enfin, il est important d’identifier des cas d’usage spécifiques où l’IAG peut apporter une valeur ajoutée à l’entreprise. Par exemple : la génération de contenu, l’optimisation des processus créatifs, la personnalisation des services, etc.

Du point de vue technique 

Côté formation et sensibilisation, former les équipes internes aux concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle générative est une étape clé. Il faut aussi assurer une sensibilisation adéquate aux avantages et aux défis de cette technologie. Cette formation concerne les personnels techniques et non techniques.

De la même manière, il faut évaluer les compétences internes de l’entreprise en matière de science des données et d’apprentissage automatique, identifier si des compétences supplémentaires sont nécessaires et prendre des mesures pour former ou embaucher des experts si nécessaire. Ensuite, il importe de concevoir une équipe multidisciplinaire comprenant des experts en IA, des data scientists, des professionnels de l’assurance et des informaticiens. Cette équipe doit collaborer pour comprendre les besoins métier et technologiques.

3^e point clé : il est important d’examiner les outils d’IAG disponibles sur le marché et de les évaluer. Cette évaluation doit prendre en compte les besoins spécifiques de l’entreprise, la facilité d’intégration, la convivialité et le support technique.

Il faut aussi s’assurer que l’infrastructure informatique de l’entreprise est prête à gérer les exigences de traitement liées à l’IAG. Cela peut nécessiter des mises à niveau matérielles ou l’utilisation de services cloud adaptés.

Concernant le choix de la technologie, en se basant sur ce qui se fait sur le marché, les experts de l’entreprise font en sorte de sélectionner les outils et les technologies appropriés pour la mise en œuvre de l’IA générative. Cela peut inclure des frameworks d’apprentissage automatique, des plateformes d’IA, des solutions cloud, etc.

Pour terminer, la sécurité et la confidentialité des données sont essentielles. Il est nécessaire et important de se préparer en mettant en place des protocoles de sécurité robustes pour protéger les données utilisées par les outils d’IAG. Il faudrait également assurer la conformité aux réglementations en matière de confidentialité des données et informer les parties prenantes de ces mesures de sécurité.

Du point de vue stratégie de mise en œuvre

Du point de vue migration vers la solution

Côté intégration avec les systèmes existants, il est important de s’assurer que la solution d’IA générative peut s’intégrer efficacement avec les systèmes et les processus existants. L’interopérabilité est cruciale pour garantir une adoption fluide.

Effectuer une formation adéquate aux membres du personnel concernés s’avère également une étape cruciale pour qu’ils comprennent comment travailler avec la nouvelle technologie et les nouveaux outils déployés.

Autre point : il faut adopter une communication transparente avec les clients. Les entreprises doivent informer de manière transparente les clients sur l’utilisation de l’IA générative dans le secteur de l’assurance. Cette sensibilisation doit avoir lieu bien avant l’adoption des nouveaux outils.

Enfin, en termes de suivi et d’amélioration continue, l’optimisation des solutions développées doit se faire en amont et en aval de la migration. Cela permettrait de s’adapter aux besoins, ainsi qu’aux changements et aux objectifs qui pourraient changer dans le temps.

Cas des entreprises n’ayant pas encore investi sur la gouvernance de données

Certaines entreprises ont pris du retard pour mettre en place une politique de la gouvernance de données. On pourrait penser que ces entreprises vont avoir du mal à déployer une solution basée sur l’IA générative. Or, c’est là que la magie de l’IA générative peut se manifester et apporter un support important pour rattraper ce retard.

En effet, l’IAG est capable d’offrir un support efficace agissant sur la qualité et la normalisation de données, la gestion des métadonnées, la détection des anomalies, la sécurité de données et une documentation automatisée. Elle peut contribuer également à la mise en place de modèles prédictifs, et à faire le choix de solutions et des pratiques les mieux adaptées.

Est-ce qu’une IA générative pourrait assurer un traitement automatique de bout en bout de la gestion d’un sinistre ?

L’idée d’assurer un traitement automatique entier de la gestion d’un sinistre par une IA générative est concevable, mais elle soulève également des défis et des considérations importantes. Voici quelques enjeux face auxquels se heurte l’IAG dans le domaine des assurances et qui doivent être pris en compte :

• Évaluation automatique des dommages : il faut s’assurer de la fiabilité des évaluations automatiques, surtout dans le cas d’une évaluation automatique des dommages lors d’un sinistre parce qu’il y a un enjeu financier et économique.
• Communication client automatisée : il est important de s’assurer que ces communications sont compréhensibles, empathiques et qu’elles tiennent compte des spécificités de chaque situation.
• Prise de décisions cognitives automatiques : dans certains cas d’usage, l’IA générative pourrait impliquer des décisions automatisées sur le règlement, les paiements et d’autres aspects du processus. Cela soulève des questions éthiques, légales et de responsabilité en cas d’erreurs.
• Respect des réglementations : il existe des réglementations strictes concernant la protection des données et les pratiques éthiques. L’utilisation de l’IA générative dans la gestion des sinistres doit respecter ces normes pour garantir la confidentialité des informations et la conformité aux lois en vigueur.
• Gestion des cas complexes : certains sinistres peuvent impliquer des circonstances complexes, des litiges ou des situations qui nécessitent une compréhension approfondie du contexte. Une gestion entièrement automatisée peut ne pas être suffisamment adaptable pour traiter ces cas de manière appropriée.
• Réponse aux besoins émotionnels des clients : en cas de sinistre, les assurés peuvent se retrouver dans des situations difficiles et avoir des besoins émotionnels importants. Si même un humain pourrait avoir du mal à adopter le comportement attendu face à certaines situations émotionnelles, cela reste un énorme défi pour l’IA afin de comprendre et de gérer l’émotion humaine.

Peut-on atteindre une solution d’IAG parfaite de gestion de sinistre ?

L’idée d’une solution d’IA générative automatisant le processus entier de gestion de sinistres avec des performances parfaites est ambitieuse, mais elle présente certains défis importants. Actuellement, bien que l’IA puisse être utilisée pour automatiser certaines parties du processus de gestion des sinistres, atteindre la perfection dans tous les aspects est une tâche complexe et sujette à plusieurs considérations.

Afin d’automatiser le processus entier de la gestion d’un sinistre, l’IAG se heurte à plusieurs défis.

Complexité des scénarios de sinistres

Les sinistres peuvent impliquer une grande variété de scénarii, chacun étant unique. La complexité des situations peut rendre difficile la création d’un modèle génératif capable de gérer tous les cas de manière parfaite.

Interactions humaines et empathie

Certains aspects de la gestion des sinistres impliquent des interactions sensibles avec les assurés, notamment dans des situations difficiles ou émotionnelles. L’aspect humain, la compréhension empathique et la gestion des relations peuvent être difficiles à reproduire parfaitement avec une IA.

Données variables et incomplètes

Les données sur les sinistres peuvent être variables et parfois incomplètes. Les modèles génératifs dépendent de données de qualité pour fonctionner de manière optimale, et des lacunes ou des erreurs dans les données peuvent affecter les performances.

Évolution des règlements et des politiques

Les règlements et les politiques d’assurance évoluent avec le temps, ce qui signifie que tout modèle d’IA générative doit être capable de s’adapter rapidement aux changements juridiques et réglementaires pour maintenir des performances optimales.

Fraude sophistiquée

Les fraudeurs peuvent chercher à exploiter les systèmes automatisés. La détection et la prévention de la fraude nécessitent une constante amélioration des modèles d’IA pour rester en avance sur les tactiques frauduleuses.

Complexité des évaluations des dommages

L’évaluation précise des dommages peut nécessiter une expertise approfondie dans des domaines spécifiques. Bien que l’IA puisse aider dans de nombreux cas, il peut être difficile de garantir une évaluation parfaite sans l’apport humain d’experts.

Exigences réglementaires et éthiques

Les secteurs de l’assurance sont soumis à des réglementations strictes et à des normes éthiques. Assurer la conformité et l’éthique dans toutes les décisions automatisées peut être complexe.

Conclusion

L’IA générative offre un grand potentiel pour le secteur des assurances. Plusieurs cas d’usages sont possibles allant de l’automatisation des tâches répétitives à la prise de décision. Cependant, malgré tous les bénéfices qui peuvent être apportés en termes d’efficacité et d’innovation, il est important de penser aux risques se cachant derrière une reconversion vers une solution basée sur L’IAG.

Une approche prudente et réfléchie est nécessaire pour surmonter les défis et maximiser les avantages de cette technologie. À l’heure actuelle, on se contente de voir cette technologie comme complémentaire à l’intervention humaine. En effet, l’idée d’une automatisation parfaite, sans aucune implication humaine, soulève des questions éthiques, de confiance et de responsabilité.

Par ailleurs, l’intégration d’une solution basée sur l’IA générative nécessite également des investissements initiaux, tant en termes de technologie que de formation du personnel. Une évaluation minutieuse des coûts et des bénéfices doit être effectuée pour garantir une mise en œuvre économiquement viable.