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Rejoignez l’Insurtech : comment tirer profit de la technologie quand on est une compagnie d’assurance

Les compagnies d’assurances ne sont pas vraiment réputées pour être innovantes. Cependant il y a tout de même une raison à cela : ayant sous leurs responsabilités des bases de données sensibles et devant gérer des tonnes de processus critiques à la fois, elles se doivent d’être prudentes lorsqu’elles mettent en place de nouvelles manières de travailler.

Mais les temps changent. De nombreuses compagnies modifient leurs méthodes de travail pour proposer une meilleure expérience à leurs clients. Les entreprises ne peuvent plus se contenter d’offrir les mêmes services qu’elles offrent depuis des années, mais doivent par contre innover pour rester au sommet d’un marché compétitif. 

Même s’il peut sembler difficile pour les compagnies d’assurances d’être à la pointe des dernières d’innovations, il existe certaines technologies qui présentent des opportunités intéressantes afin de booster leurs activités. Nous allons examiner plus en détail les quatre technologies qui, à notre avis, sont les plus à même de faire avancer l’insurtech dans les prochaines années : le « machine learning », l’utilisation des données, les tchatbots et la numérisation. 

Le « machine-learning »

Les compagnies d’assurances traitent de nombreuses tâches qui pourraient tirer profit de l’automatisation, comme un certain nombre de tâches administratives, d’abonnements en tout genre et de suivis manuels : toutes ces choses qui sont longues à exécuter, sont très monotones et sont susceptibles d’engendrer des erreurs. Un autre problème auquel ces entreprises doivent faire face est la grande quantité de documents papier avec lesquels elles travaillent. Ces documents sont rangés dans des archives physiques comme des classeurs, ce qui veut dire qu’ils peuvent être facilement perdus ou même détruits.

Dans ces deux cas, le machine-learning pourrait constituer une solution ; il s’agit d’un type d’intelligence artificielle qui analyse efficacement les tendances et s’améliore avec le temps. Vous pouvez en savoir plus en consultant cet article que nous avons consacré à ce sujet-là. En bref, le machine-learning pourrait accélérer une grande partie du travail manuel que les employés doivent gérer au quotidien, simplement en apprenant à un algorithme à faire leur travail à leur place. Bien sûr, c’est un peu plus compliqué qu’il n’y paraît. Il est nécessaire de disposer d’un logiciel personnalisé, mais c’est possible, et cela se fait très bien aujourd’hui. Si tous les documents étaient numérisés et transférés dans le cloud, ils pourraient être automatiquement examinés et les éventuelles incohérences au niveau des données ou autres types d’erreurs pourraient être facilement détectés. Le travail des employés serait alors simplifié et le risque d’erreurs limité.  

Un autre processus important qui pourrait être accompli plus rapidement grâce au machine-learning est le traitement des demandes de dédommagements. Cette composante délicate du monde de l’assurance a longtemps été traitée manuellement, notamment parce qu’il est crucial d’attester correctement de la validité des requêtes. Heureusement, c’est également une chose que l’intelligence artificielle peut prendre en charge ! En formant un système de machine-learning avec de grandes quantités de données, vous pouvez parvenir à remplacer les employés qui doivent répondre aux demandes d’indemnités. En fait, leurs homologues numériques peuvent même obtenir de bien meilleurs résultats avec un taux d’erreur réduit et permettant ainsi à l’entreprise d’économiser d’importantes sommes d’argent.

La détection des fraudes

  • L’utilisation des données

Jamais auparavant nous n’avions utilisé autant d’appareils, et ils deviennent de plus en plus personnels ; pensez simplement aux smart watch, aux maisons et aux voitures connectées. Cela a conduit à une explosion des données relatives aux utilisateurs, et elles pourraient être d’une grande valeur pour les compagnies d’assurances. Prenez le cas des données de santé et d’activité enregistrées par les trackers de forme physique. Elles pourraient être utilisées pour évaluer avec précision les niveaux de risque d’un individu. Le processus de demande de dédommagement pourrait également en bénéficier. En effet, les données pourraient potentiellement être utilisées pour obtenir une meilleure représentation de ce qu’il s’est passé durant un accident. Pensez par exemple à un accident de voiture. Les données recueillies par la voiture seraient extrêmement utiles pour vérifier la validité d’une demande de dédommagements.

Cette quantité incroyable d’informations montre également qu’il y a un vrai potentiel pour de grands écosystèmes de données « open source ». Diverses entités publiques et privées pourraient travailler ensemble pour créer une plateforme où elles partageraient de manière sécurisée des données pertinentes concernant les individus et les demandes de dédommagements. Un aspect important à prendre en compte est que la vie privée devrait être intégrée à ce système. Lorsque vous avez à faire à de grandes quantités d’informations de nature confidentielle, vous ne voulez pas qu’elles se perdent.

  • Les tchatbots

Tandis que le machine-learning et l’utilisation efficace des données sont deux choses qui requièrent d’importants changements de la part d’une entreprise, il existe une autre innovation plus facile à mettre en œuvre : les tchatbots. Le service client est un élément important du monde de l’assurance et un nombre significatif d’employés travaille dans ce domaine-là. Pourquoi ne pas utiliser des tchatbots à la place ? Les applications de messagerie efficaces et conviviales sont capables de répondre à la plupart des questions que les clients peuvent avoir, si ce n’est à toutes, et vous pourriez même les relier à votre base de données pour leur permettre de répondre à des questions plus spécifiques. Même si l’utilisateur pose une colle à votre tchatbot, la solution est simple : transférer l’utilisateur à un agent humain.

  • La digitalisation de l’administration

Lorsque vous étudiez les différentes options en matière d’innovation pour votre entreprise, il peut être également utile de penser à modifier plusieurs de vos flux de travail administratif. Prenez par exemple la gestion des notes de frais. Il est possible que vous soyez actuellement submergé de reçus papier, avec des employés agacés et des remboursements qui mettent du temps à arriver. C’est pourquoi nous avons créé Rydoo, la plate-forme de gestion des dépenses tout-en-un qui utilise les technologies les plus récentes pour permettre à chaque employé de votre entreprise d’être remboursé plus rapidement. Profitez de notre essai gratuit et découvrez à quel point nos différentes fonctionnalités peuvent aider votre entreprise à économiser du temps et de l’argent. 

 

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