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Dans le domaine de l’assurance, les processus ont souvent été perçus comme longs, fastidieux et lourds en paperasse administrative. Que ce soit à l’étape de l’information client, de la validation de dossier ou de la gestion de sinistres, les risques d’erreurs humaines sont élevés car ces tâches répétitives sont effectuées manuellement et sous format papier. L’automatisation de processus étant aujourd’hui très répandue dans d’autres secteurs, les clients exigent désormais une expérience de même qualité dans le domaine de l’assurance. Cette exigence est attendue tant au moment de la souscription d’un nouveau contrat que lors d’une déclaration de sinistre. Cependant, les réglementations strictes sont nombreuses sur le marché de l’assurance ce qui limite la possibilité de digitaliser un processus de bout-en-bout. Sans parler des innombrables systèmes hérités accumulés par les assureurs au fil des années pour tenter de moderniser et de maintenir leur avantage concurrentiel. Dans mon article de blog précédent, j’analyse l’automatisation de processus et les différents cas d’usage dans le domaine de l’assurance.
J’y explique comment l’Automatisation de Processus Digitaux (APD) permet de coordonner les personnes, les applications et les informations au sein d’une compagnie d’assurance. Grâce à l’intégration des systèmes et à la disparition des silos, les employés disposent d’une visibilité homogène sur les données nécessaires à la prise de décision et à l’efficacité opérationnelle, et ce à chaque étape du parcours client, de la souscription aux sinistres. Dans cet article, nous nous focaliserons sur l’analyse de données (aka la data) dans le domaine de l’assurance et la manière dont l’exploration automatisée de données peut représenter une source de croissance exponentielle pour les acteurs du secteur.
Les données sont un élément moteur pour comprendre le comportement des clients, évaluer les risques et permettre aux compagnies d’assurance de prendre des décisions appuyées pour atteindre leurs objectifs. Dans le secteur de l’assurance, disposer de données pertinentes sur les clients permet de s’assurer que la police fournie corresponde bien à leurs besoins. Ces données permettent d’avoir une meilleure connaissance du client, des probabilités d’occurrence d’un sinistre et de la protection la plus adaptée. Grâce aux nombreuses technologies disponibles aujourd’hui, ces données peuvent être utilisées de différentes manières dans le meilleur intérêt des clients. Par exemple, une compagnie d’assurance peut demander d’installer des capteurs dans la maison à assurer afin de détecter les potentielles fuites de gaz ou d’eau et ainsi minimiser les dommages. Des capteurs peuvent être utilisés également pour surveiller les tremblements de terre ou les tempêtes afin de mieux déterminer les zones de danger et donc la prime associée. Les assureurs ont besoin de données pour calculer le montant des primes et la probabilité d’occurrence d’un évènement. Ces données peuvent être spécifiques à un client ou plus générales, mais doivent dans tous les cas donner le bon niveau de visibilité à l’assureur afin de lui permettre de proposer la couverture adéquate à son client en cas d’imprévu. Historiquement, le secteur de l’assurance collecte un grand nombre de données sur ses clients, les sinistres, etc. Ces données peuvent se présenter sous différentes formes, que ce soit de façon non structurée dans des fichiers PDF, des documents textes, des images ou des vidéos, ou encore de façon structurée dans des fichiers conçus pour l’analyse de données. Comme dans de nombreux autres secteurs, l’existence d’une telle mine d’informations a poussé de nombreux acteurs de l’assurance à analyser et comprendre ces données pour en tirer parti pour développer leur activité. La plupart des données collectées par les compagnies d’assurance sont non structurées et hétérogènes. L’Intelligence Artificielle (IA) de systèmes est la clé pour répondre aux défis de collecte et de structuration de données auxquels sont confrontés les compagnies d’assurance. Typiquement, les compagnies d’assurance doivent traiter chaque jour des centaines de formulaires de sinistres ou contrats de souscription. Ces documents doivent être vérifiés, afin de détecter les éventuels changements par rapport aux originaux. Cette tâche, traditionnellement réalisée par des employés, peut-être complètement gérée avec du Machine Learning pour éviter tout risque d’erreur humaine. Observons ci-dessous des cas d’usage où l’IA est utilisée pour la recherche et la découverte de données dans le domaine de l’assurance. La recherche de document basée sur le Traitement du Langage Naturel (NLP en anglais) et les logiciels de Data Mining semblent être particulièrement utiles dans les 3 cas suivants :
Aujourd’hui, les fournisseurs d’IA proposent également des solutions de bout en bout destinées aux compagnies d’assurance. Ces solutions permettent de numériser des documents et utilisent le NLP pour rechercher et récupérer des informations de manière contextuelle à partir de documents.
Les produits d’assurance flexibles et à la demande se généralisent de plus en plus ; certains fournisseurs proposent par exemple des contrats mensuels à durée indéterminée spécifiques pour le secteur de l’assurance. Un autre produit flexible est celui de l’assurance voyage où les déplacements du client sont suivis, avec son consentement, via le GPS de son smartphone afin que sa couverture puisse s’activer automatiquement lorsqu’il se rend dans un pays différent. Ces fonctions permettent de garantir un service fluide et pratique au client final, le tout via un contrat pouvant passer automatiquement en annuel dès l’atteinte d’un certain montant. Ces types de produits flexibles ont été créés pour répondre aux évolutions des besoins clients, notamment pour ceux adeptes de nouvelles technologies. Il est très probable que l’assurance à la demande et l’assurance à l’usage (UBI en anglais) connaissent un fort succès et que de nouvelles offres en la matière voient le jour au cours des prochaines années. L’Internet des Objets (IoT) a permis de développer des offres axées sur la prévention ou l’assurance situationnelle. Par exemple, les habitudes de consommation d’eau d’un ménage peuvent être analysées via un capteur afin de détecter les fuites potentielles et interrompre le débit avant un dégât des eaux. Cela permet d’éviter des dommages importants chez l’assuré et une indemnisation potentiellement élevée par l’assureur.
La technologie communément utilisée par les assureurs à ce jour pour combattre la fraude est une combinaison de critères contractuels et de recherches réalisées dans de vastes bases de données. Les résultats dépendent donc fortement de l’implication et des compétences de l’expert en charge du contrôle des sinistres. Bien que ces techniques aient fait leur preuve pour détecter des schémas de fraude bien connus, les fraudes nouvelles et élaborées requièrent aujourd’hui d’avantage de capacités de la part des assureurs pour qu’ils puissent les analyser et les détecter. Parmi ces nouvelles capacités requises, nous pouvons compter :
Détection des incohérences
Cette capacité vise à détecter une fraude en identifiant des phénomènes qui différent d’une norme. Des indicateurs clés de performance à surveiller, associés à certaines tâches ou certains évènements, ainsi que des seuils de normalité sont définis à l’avance. Lorsque qu’un des seuils est dépassé, l’évènement est automatiquement signalé. Les valeurs étranges ou les anomalies peuvent indiquer la présence d’un type de fraude jamais rencontré auparavant.
Modélisation prédictive
Utiliser les caractéristiques de fraudes connues ou passées pour définir des notes de propension à la fraude. Il suffit aux experts de saisir les données concernant un sinistre pour que les déclarations soient automatiquement évaluées en fonction de leur probabilité à être frauduleuses. Ces notes sont ensuite mises à disposition de l’expert, pour revue. L’utilisation de la modélisation prédictive permet de comprendre les nouvelles tendances en termes de fraude.
Analyse des réseaux sociaux
Analyse des contacts sur les réseaux sociaux pour détecter des liens auparavant inconnus et pour augmenter l’efficacité des recherches. Bien que ces technologies en soient encore à leur début, il faut retenir que l’analyse de données peut être utilisée pour faire des recherches parmi de grands volumes de données connectées entre elles. Utilisant un procédé à haute vitesse et une saisie de données configurable à partir de plusieurs sources internes et externes, elle permet de révéler des comportements frauduleux.
Chez AMO, nos experts conçoivent et construisent des solutions d’automatisation digitale sur mesure pour répondre aux exigences spécifiques de nos clients. Nos solutions web d’automatisation permettent de briser les silos d’une chaîne de travail et de créer un processus d’assurance automatisé de bout en bout. Le point de départ de notre solution est la récupération de données via une technologie de récupération intelligente de caractère (OCR). Ces informations sont ensuite traitées via des modèles permettant d’obtenir des ensembles de données structurées. Enfin, ces données structurées sont introduites dans des processus automatisés, suivant des règles métier prédéfinies. Nous utilisons des technologies telles que Nintex K2 et Ui Path afin de créer des solutions qui s’intègrent à vos systèmes existants pour en extraire les données.
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