Entre le ChatGPT de Microsoft et la technologie de conduite autonome de Tesla, l’IA commence à capter l’imagination du public grâce à ses capacités avancées. En conséquence, l’innovation en matière d’IA transforme tous les secteurs, y compris celui des sinistres et de l’assurance. Bien que l’IA ne puisse pas se garer en parallèle pour vous, elle peut rationaliser les processus de gestion des sinistres existants et réduire le temps nécessaire à la validation, au règlement et à la subrogation des sinistres.

Que fait le logiciel d’automatisation des réclamations ?

L’automatisation des demandes d’indemnisation fait référence au processus d’automatisation des tâches manuelles liées au traitement des demandes d’indemnisation. Il s’agit souvent de tâches telles que la saisie de données, le traitement de documents et la communication. Les logiciels d’automatisation des sinistres peuvent être programmés pour gérer ces tâches automatiquement, ce qui permet aux experts de se concentrer sur des tâches et des projets plus complexes.

Vers l’intelligence artificielle dans l’automatisation des sinistres

L’automatisation des sinistres par l’IA permet d’aller plus loin dans ce processus. Elle intègre l’intelligence artificielle et les algorithmes d’apprentissage automatique pour automatiser et accélérer le processus de gestion des sinistres. L’innovation dans ce domaine signifie que l’IA peut désormais analyser et interpréter des données et identifier des modèles. Elle peut même prendre des décisions sur la base de règles et de critères prédéfinis. Les systèmes basés sur l’IA ou activés par l’IA peuvent traiter et analyser de grands volumes de données beaucoup plus rapidement et avec plus de précision que les humains. De nombreuses compagnies d’assurance, agences de voyages, grandes entreprises et organismes de soins de santé choisissent de s’appuyer sur la tendance à l’IA. Voici quelques exemples d’intégration de l’IA dans l’automatisation des sinistres :

  • Analyse prédictive. L’analyse prédictive utilise des algorithmes statistiques avancés pour faire des prédictions précises sur des événements ou des comportements futurs en analysant des quantités massives de données.
  • Chatbots et assistants virtuels. Les chatbots et les assistants virtuels offrent aux utilisateurs des expériences attrayantes et interactives en simulant des conversations de type humain.
  • Technologie de reconnaissance d’images et de vidéos. Cette technologie analyse les données visuelles afin d’identifier les schémas et de détecter les anomalies, ce qui permet aux entreprises d’offrir une expérience plus transparente aux demandeurs. Cela signifie, par exemple, que les personnes peuvent télécharger des images ou des vidéos relatives à leur demande d’indemnisation et qu’elles n’ont pas à rester assises pendant de longues périodes en attendant qu’un expert les contacte.
  • Traitement du langage naturel. Le NLP permet aux machines d’interpréter et de générer du langage humain. Les assureurs utilisent déjà cette technologie pour automatiser des tâches telles que le traitement des sinistres et la souscription.
  • Technologie de détection des fraudes. La détection des fraudes utilise l’apprentissage automatique pour aider les assureurs et les TPA à identifier rapidement les demandes d’indemnisation frauduleuses et à les prévenir.

Sept avantages de l’IA pour l’automatisation des sinistres

Les algorithmes d’IA offrent rapidité et précision, ce qui peut améliorer les rapports, prévenir les pertes et même accroître la satisfaction des demandeurs. Voici sept avantages spécifiques que vous pouvez attendre de l’intégration de l’IA dans l’automatisation des sinistres :

  1. Vitesse accrue. L’IA automatise les tâches manuelles qui prennent du temps, ce qui permet aux entreprises de traiter les demandes d’indemnisation plus rapidement. Un traitement plus rapide des demandes d’indemnisation se traduit souvent par une amélioration de la satisfaction des clients, une réduction des coûts et une amélioration du résultat net – autant d’éléments qui peuvent se traduire par un avantage concurrentiel dans le secteur.
  2. Validation des réclamations. En analysant de grandes quantités de données et en identifiant des schémas associés à la fraude ou aux erreurs, l’IA permet de valider les demandes d’indemnisation de manière plus précise et plus efficace. Il peut en résulter des économies pour l’assuré et l’assureur – et de meilleurs résultats pour les demandeurs.
  3. Aide à la rédaction de rapports. L’IA peut générer des rapports précis et opportuns sur les données relatives aux sinistres, avec des informations sur les performances des experts et le cycle de vie des sinistres. Les entreprises peuvent ainsi prendre rapidement des décisions fondées sur des données afin d’améliorer leur processus de gestion des sinistres.
  4. Détection avancée de la fraude. L’IA d’automatisation des sinistres peut analyser diverses sources de données – y compris les informations sur les demandeurs, les données historiques sur les sinistres et les sources externes – afin d’identifier des schémas et des anomalies qui pourraient indiquer une fraude. En tirant parti de l’IA, les entreprises peuvent rapidement signaler les comportements suspects et charger des employés d’enquêter.
  5. Une hiérarchisation précise des priorités. L’IA utilise des algorithmes pour évaluer la gravité et la complexité de chaque sinistre. En classant rapidement les sinistres par ordre de priorité et par catégorie, l’IA peut acheminer les sinistres complexes vers des experts en sinistres expérimentés. Elle peut également identifier rapidement les problèmes potentiels qui nécessitent une attention ou une action immédiate. Cela permet d’augmenter la productivité, de réduire la charge de travail et d’accroître la satisfaction des clients.
  6. Amélioration de la subrogation des créances. L’IA identifie rapidement les parties responsables et commence à faciliter le recouvrement des pertes. Cela améliore la précision et la rapidité de l’ensemble du processus de subrogation et permet aux experts de se concentrer sur d’autres aspects de leur travail.
  7. Une décision rapide. L’IA pour l’automatisation des demandes d’indemnisation peut améliorer le processus d’évaluation d’une demande, déterminer son éligibilité et résoudre les problèmes éventuels en analysant rapidement les données pour s’assurer que les paiements sont effectués de manière précise et efficace.

Comprendre quand l’IA est appropriée dans l’automatisation des réclamations

L’IA est un outil puissant pour l’automatisation des réclamations, mais elle n’est pas adaptée à toutes les situations. Elle est particulièrement utile pour automatiser les tâches routinières ou répétitives telles que la saisie de données et le traitement des sinistres. L’IA peut analyser rapidement et avec précision de grands ensembles de données afin d’identifier des schémas et des irrégularités. Toutefois, le processus de traitement des demandes d’indemnisation peut impliquer de multiples décisions complexes nécessitant le jugement et l’influence de l’homme – dans ces cas, l’IA n’est pas appropriée. L’IA n’est pas non plus appropriée dans les situations où l’empathie et la sympathie sont nécessaires. En outre, si les données ou les informations sont biaisées, inexactes ou incomplètes, les outils d’IA ne peuvent pas produire des résultats précis. C’est pourquoi beaucoup pensent que la meilleure option est d’utiliser une approche hybride combinant les compétences humaines et les fonctionnalités de l’IA pour obtenir des résultats optimaux.

Améliorer l’expérience des sinistres, la fidélisation des clients et les taux de clôture

L’automatisation des sinistres L’IA change la donne lorsqu’il s’agit d’améliorer l’expérience des clients et des demandeurs en matière de sinistres. Cette technologie rationalise le processus de traitement des demandes d’indemnisation afin de les clôturer rapidement, équitablement et avec précision. Les personnes peuvent déposer une demande d’indemnisation en ligne et le système peut rapidement en évaluer la validité et même signaler les demandes potentiellement frauduleuses pour qu’elles fassent l’objet d’une enquête plus approfondie. Le traitement des demandes d’indemnisation est donc plus rapide et plus précis, ce qui raccourcit le cycle de vie des demandes d’indemnisation. En automatisant autant que possible, les experts disposent de plus de temps pour dialoguer avec les sinistrés, faire preuve d’empathie et de sympathie à leur égard, ce qui améliore l’expérience globale de ces personnes. En fin de compte, l’automatisation des sinistres améliorée par l’IA a le pouvoir d’identifier les schémas de performance des experts et l’efficacité globale de la gestion des sinistres, ainsi que les domaines nécessitant une amélioration. En analysant les commentaires des clients, par exemple, les outils d’IA peuvent aider les entreprises à identifier et à traiter rapidement les points de douleur des clients. L’automatisation des sinistres par l’IA est susceptible de conduire à des taux de satisfaction et de fidélisation de la clientèle plus élevés – et à une réduction des coûts.

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