L’IA une technologie idoine pour le secteur des assurances

Pour la souscription

L’IA accompagne la souscription par une approche dynamique du calcul des primes et l’augmentation du service apporté aux assurés. Elle conseille et accompagne techniquement les acteurs chargés de la souscription et de la commercialisation des produits.

 

Par une analyse efficace de vastes quantités de données, l’IA produit des critères additionnels afin de déterminer plus rapidement de nouveaux axes d’analyse, plus profonds et plus complets. Cela facilite la qualification et la détermination des canaux sur lesquels les clients sont le plus souvent et susceptibles d’être être atteint au mieux. Elle approfondit les relations clients, à travers une démarche KYC (connaissance client – Know your Customer) et des contacts plus personnalisés. Elle évalue avec plus de précision les cibles d’expansion afin de préparer de nouvelles campagnes.

 

L’analyse prédictive extrapole les tendances afin d’apporter des estimations plus précises des évolutions futures. Elle associe différents types d’assurance pour créer des portefeuilles d’assurance holistiques et proposer automatiquement de nouvelles polices d’assurance aux clients. Elle détermine efficacement les opportunités de ventes croisées de services exclusifs ou tiers.

 

L’expérience client et personnalisation de la couverture sont essentiels à la souscription. L’IA permet une expérience d’achat automatisée et transparente, en utilisant des chatbots qui peuvent tirer parti des données géographiques et sociales des clients pour des interactions personnalisées. Les opérateurs d’IA permettent également aux utilisateurs de personnaliser la couverture pour des éléments et des événements spécifiques (connus sous le nom d’assurance à la demande)

Pour le calcul du risque

Les actuaires sont des professionnels qui disposent déjà d’un sens aiguisé de l’analyse, esprit de synthèse, le travail en équipe créatif. Leur mission qui consiste à mettre au point les règles et barèmes de tarification applicables à chaque catégorie de risques et définir les conditions de rentabilité économique et financière des contrats sont considérablement facilitées par l’usage des capacités cognitives de l’IA.

 

Par une analyse efficace de vastes quantités de données, l’IA produit des critères additionnels afin de déterminer plus rapidement de nouveaux axes d’analyse, plus profonds et plus complets.

La valeur ajoutée de l’IA permet dans ce cas d’apporter des conseils individualisés dans l’analyse de cas et d’améliorer les modèles de risque. Cela entraîne mécaniquement une réduction du capital provisionné pour de futurs sinistres et personnalise les approches clients ; Constitue des portefeuilles clients avec une corrélation de risque négative. L’analyse des procédures internes accélère les étapes d’étude et réduit les coûts de production.

 

L’analyse prédictive extrapole les tendances afin d’apporter des estimations plus précises des évolutions futures. Elle fournit aux clients des plans individualisés et des stratégies pour réduire les risques. Elle aide les tiers, tels que les médecins à combattre les risques avant qu’ils se concrétisent.

 

Un exemple dans les assurances automobiles : La tarification du comportement comportementale : Si les utilisateurs l’acceptent, des capteurs fournissent des données personnalisées aux plateformes de tarification, permettant aux conducteurs plus prudents de payer moins cher pour l’assurance-automobile (connue sous le nom d’assurance basée sur l’utilisation) et aux personnes ayant un mode de vie plus sain.

Pour la gestion des sinistres et les fraudes

Par l’industrialisation des processus, réduction des délais, une utilisation massive des bases historiques, une identification anticipée des facteurs de risque et des suggestions qui remontent aux services de gestion de sinistres, l’IA analyse les schémas de fraude et les similitudes pour évaluer les réclamations susceptibles d’être frauduleuses. Compare la qualité et du prix des fournisseurs. Interagit entre les clients et les systèmes automatisé de communication (robots).

 

L’analyse prédictive extrapole les tendances afin d’apporter des estimations plus précises des évolutions futures. Elle prévoit quand et où les réclamations sont susceptibles d’émerger, permettant une allocation de capital et des paiements plus efficaces. Propose des suggestions intelligentes automatiques aux clients pendant le processus de dépôt de réclamation.

 

Le paiement des sinistres est un élément sensible pour les compagnies et leurs clients. L’IA déclenche un règlement des réclamations plus rapide et personnalisé. Les interfaces en ligne et des experts d’assurance virtuels rendront plus efficace le règlement et le règlement des sinistres à la suite d’un accident, tout en diminuant la probabilité de fraude. Les clients seront également en mesure de choisir les primes qui seront utilisées pour payer leurs réclamations (connue sous le nom d’assurance peer-to-peer (P2P)).