Les gestionnaires de sinistres sont confrontés au défi unique d’anticiper l’avenir sur la base d’événements et d’expériences passés. Cela requiert un haut niveau d’expertise, en particulier lorsqu’il s’agit de gérer des charges de travail importantes et des sinistres dont le coût est potentiellement élevé. L’analyse prédictive peut aider les gestionnaires de sinistres à faire ces estimations difficiles en explorant de multiples sources de données et en identifiant les tendances cachées. Ces tendances sont ensuite utilisées pour créer des modèles prédictifs capables de prévoir avec précision les résultats futurs. Les progrès de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage machine (ML) ont encore amélioré la capacité à découvrir des corrélations dans des ensembles massifs de données provenant de sources multiples. L’élément humain est et restera une composante cruciale du processus de gestion des sinistres. L’analyse prédictive peut aider même les experts les plus expérimentés à prendre des décisions fondées sur des données qui sont opportunes, précises et, en fin de compte, profitent à l’ensemble de l’organisation. Plus précisément, l’analyse prédictive peut conduire à des résultats optimaux dans les domaines clés suivants :
- Identifiez rapidement vos sinistres les plus complexes et les plus coûteux et classez-les en conséquence.
Les services sinistres gérant des volumes de sinistres toujours plus importants, la capacité à établir des priorités est plus importante que jamais. Grâce à l’IA et à l’analyse prédictive, vous pouvez classer vos sinistres en fonction du risque et de la gravité afin de savoir exactement où vous concentrer. Vous pouvez rapidement identifier les sinistres qui sont susceptibles d’être les plus complexes ou les plus coûteux et prendre des mesures proactives pour en atténuer la gravité. - Fixez les provisions avec plus de précision.
Chaque sinistre doit faire l’objet de provisions suffisantes pour couvrir le coût total futur de ce sinistre. La responsabilité de la constitution des provisions incombe souvent à l’expert individuel, qui doit analyser le sinistre et en évaluer le coût probable. L’établissement des provisions nécessite une attention particulière et de l’expérience, car des provisions exactes sont essentielles à la sécurité financière d’une organisation. Grâce à l’analyse prédictive, les experts peuvent exploiter des informations provenant de plusieurs sources de données pour déterminer le coût final d’un sinistre et fixer les provisions en toute confiance. - Affectez plus efficacement les sinistres à vos experts et superviseurs.
Dès le départ, il est essentiel que chaque sinistre soit traité par une personne possédant le niveau d’expérience adéquat afin d’identifier les possibilités d’atténuer certains coûts et de régler le sinistre le plus efficacement possible. Grâce au classement des risques et à l’évaluation de la gravité, vous pouvez attribuer les sinistres à vos examinateurs de manière appropriée. Les sinistres peu coûteux peuvent nécessiter une gestion et une intervention minimales, tandis que les sinistres complexes et potentiellement coûteux doivent être gérés par vos ressources les plus expérimentées. - Automatisez les flux de travail et prenez des décisions fondées sur les données tout au long de la vie d’un sinistre.
La collecte, l’organisation et l’analyse des informations tout au long de la vie d’un sinistre peuvent prendre beaucoup de temps, en particulier lorsque vous gérez plusieurs sinistres à la fois. L’analyse prédictive permet d’aller plus loin dans la découverte des données en automatisant le processus et en fournissant des mises à jour en temps réel lorsque de nouvelles informations sur un dossier sont enregistrées et en alertant les gestionnaires de sinistres de toute évolution défavorable. Grâce à ces notifications, vous pouvez vous concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée tout en ayant une vision claire de l’état actuel de chacun de vos sinistres. - Prévoir les sinistres « sauteurs » ou « dormants » et prendre des mesures précoces.
Bien qu’ils semblent relativement bénins au moment du FNOL, certains sinistres peuvent soudainement « sauter » aux alentours du 90e jour, devenant des sinistres très coûteux qui nécessitent une gestion étroite, une réserve accrue et davantage de ressources. Bien que ces sinistres tendent à être moins fréquents, ils finissent par être plus graves. Il peut être difficile de les identifier au stade du FNOL, et les méthodes traditionnelles de gestion des sinistres ne les repèrent souvent que plus tard dans le cycle des sinistres, lorsque l’occasion de réduire le coût final a été perdue. Grâce à l’analyse prédictive, vous pouvez identifier ces sinistres très tôt et prendre des mesures préventives. - Identifiez les sinistres susceptibles de faire l’objet d’un litige.
Les litiges formels sont un facteur de coût important dans la gestion des sinistres, et les coûts peuvent augmenter rapidement lorsqu’il s’agit de se défendre contre un procès. Grâce à l’analyse prédictive, les experts peuvent identifier les sinistres susceptibles de donner lieu à un litige et avoir la possibilité de conclure un accord avec l’avocat du sinistré à un stade plus précoce afin de réduire les coûts globaux. L’analyse prédictive permet également d’estimer les frais juridiques liés à la défense d’un sinistre et la durée de la procédure judiciaire. Grâce à ces informations, vous pouvez planifier en conséquence vos ressources juridiques et prendre d’autres dispositions en matière d’honoraires. - Estimez avec précision le potentiel de règlement.
Le montant prévu et le moment du règlement de chaque sinistre sont des informations inestimables pour les organisations chargées des sinistres. Grâce à l’analyse prédictive, vous pouvez mettre en œuvre des stratégies de règlement efficaces et réduire les coûts globaux des sinistres. - Identifiez les sinistres qui présentent des signes de fraude.
Avec suffisamment de données historiques et de données de tiers, l’analyse prédictive peut repérer les sinistres qui présentent des schémas ou des caractéristiques suspects. Alors que l’identification des fraudes repose souvent sur des informations limitées et un certain degré d’intuition, l’analyse peut fournir des informations objectives en temps réel sur la base d’un ensemble de données plus étendu. La capacité à identifier les demandes d’indemnisation potentiellement frauduleuses et à prendre les mesures appropriées peut avoir un impact majeur, car la fraude à l’assurance peut nuire à la santé financière et opérationnelle d’une organisation. - Comprendre les tendances historiques et comparer les performances avec des données de référence.
L’analyse des données historiques de votre organisation peut certainement vous aider à prendre des décisions plus éclairées tout au long de la vie de chaque sinistre. Pour aller plus loin, vous pouvez intégrer plusieurs sources de données tierces couvrant les secteurs d’activité et les types de sinistres. Grâce à ces données de référence, vous pouvez comparer les performances de votre organisation à celles de vos pairs, les ventiler par secteur ou par type de sinistre, comprendre les tendances historiques en fonction du secteur ou de la localisation et piloter vos propres efforts de modélisation prédictive.
Le monde des données volumineuses (big data) s’agrandit de seconde en seconde, et les organisations de gestion des sinistres sont particulièrement bien placées pour tirer parti de l’analyse prédictive. Plus il y aura de données disponibles, plus il sera possible d’obtenir des informations et des prévisions, ce qui permettra de prendre des décisions plus éclairées et d’obtenir de meilleurs résultats, tant au niveau des sinistres qu’au niveau de l’ensemble de l’entreprise.
