Les réclamations génèrent une abondance de données. Mais les chiffres seuls ne sont que des chiffres. Vous devez comprendre ce qu’ils signifient et les utiliser à bon escient. L’intelligence artificielle combinée au big data peut identifier des modèles subtils mais importants pour guider la prise de décision.

Vous serez en mesure de réagir plus rapidement, de mieux allouer les ressources et même d’éviter des réclamations similaires.

Que pouvez-vous tirer de vos données sur les sinistres ? Beaucoup ! Les données relatives aux demandes d’indemnisation peuvent être utilisées pour identifier :

  • Réclamations complexes. Prévoyez la gravité des pertes pour chaque sinistre et signalez les cas coûteux et complexes pour une intervention précoce. Les sinistres complexes peuvent être confiés aux experts les plus expérimentés et les sinistres courants à des experts moins expérimentés – ou même être traités automatiquement – afin d’optimiser l’utilisation des ressources.
  • Fraude. Calculez le degré de fraude potentielle et identifiez les signes avant-coureurs afin que ces demandes puissent être rapidement transmises à un enquêteur et/ou à un évaluateur médical.
  • Risque de litige. Utilisez la localisation, l’implication des avocats et d’autres critères pour déterminer les réclamations susceptibles de faire l’objet d’un litige, afin que les avocats de la défense puissent immédiatement commencer à monter un dossier.
  • Prise en charge médicale. Au-delà de la blessure déclarée, identifiez les demandes qui nécessitent un examen plus approfondi – par une évaluation médicale indépendante, une infirmière gestionnaire de cas, un examen pharmaceutique ou un autre professionnel de la santé – afin de déterminer si le traitement est approprié et si d’autres mesures peuvent être prises pour améliorer le résultat de la demande d’indemnisation.
  • Niveaux de performance. Utilisez des indicateurs importants tels que les délais, les taux de litige, la durée moyenne des sinistres, la gravité, le taux de clôture ou le nombre de sinistres anciens pour déterminer la performance de votre programme de gestion des sinistres.
  • Priorités. Comme on estime que 20 % des affections sont à l’origine de 80 % des coûts des sinistres, les données peuvent aider à déterminer quels sont les sinistres qui font partie de ces 20 % critiques et sur lesquels il faut se concentrer en premier lieu pour obtenir un impact maximal.

Avec la bonne technologie, vous pouvez tirer parti de toutes les données relatives aux sinistres que vous avez collectées en les transformant en informations qui vous aideront à prendre de meilleures décisions, à réduire la durée des cycles et à allouer les ressources de manière plus efficace. Et cela peut donner des résultats assez impressionnants.