La révolution de l’IA générative : transformer l’assurance

Scénario

Le traitement des demandes d’indemnisation est une fonction essentielle en assurance, mais peut nécessiter beaucoup de temps et être source d’erreurs s’il est effectué manuellement. L’IA générative peut être utilisée pour automatiser et rationaliser le flux des travaux liés au traitement des demandes d’indemnisation, ce qui accélère les règlements et accroît leur exactitude.

Avantages

• Réduit le temps de traitement des demandes d’indemnisation, ce qui accélère les règlements.
• Réduit le plus possible les erreurs et les incohérences dans le traitement des demandes.
• Réduit les coûts d’exploitation en automatisant les tâches répétitives.
• Assure la rapidité des règlements des demandes d’indemnisation, ce qui fait croître la satisfaction des clients.

Scénario

Dans le secteur de l’assurance, la souscription et l’évaluation des risques sont des fonctions essentielles, qui comportent l’évaluation des éventuels titulaires de polices et le calcul des primes appropriées. Les méthodes de souscription traditionnelles peuvent être chronophages et ne rendent pas forcément compte de toute la complexité des facteurs de risque. L’IA générative peut être utilisée pour améliorer la souscription et l’évaluation des risques en analysant des quantités colossales de données et en générant des profils de risque précis.

Avantages

• Fournit des évaluations des risques exactes en analysant un éventail étendu de sources de données.
• Automatise le processus de souscription, ce qui réduit le temps nécessaire pour évaluer les demandes.
• Abaisse les coûts d’exploitation en optimisant l’affectation des ressources et en allégeant le travail manuel.
• Assure une tarification personnalisée en fonction des profils de risque individuels, ce qui renforce la compétitivité.

Scénario
La prestation d’un excellent service à la clientèle est essentielle dans les compagnies d’assurance pour fidéliser les titulaires de polices et attirer de nouveaux clients. Les approches traditionnelles du service à la clientèle peuvent nécessiter des ressources abondantes et ne permettent pas toujours d’assurer une assistance rapide. L’IA générative peut être utilisée par les assureurs pour créer des assistants virtuels afin d’accorder un soutien personnalisé et efficient aux titulaires de polices.
 

Avantages

• Dispense aux clients un service continu de sorte que les titulaires de polices peuvent obtenir de l’aide aussitôt qu’ils en ont besoin.
• Automatise les tâches courantes liées au service à la clientèle, ce qui réduit la charge de travail des humains.
• Accorde un soutien personnalisé en fonction des profils individuels des clients et de leur historique d’interactions.
• Communique des réponses rapides et exactes aux demandes, ce qui augmente la satisfaction et la loyauté des clients.

Scénario

La détection et la prévention de la fraude sont des fonctions essentielles dans le secteur de l’assurance, car les demandes d’indemnisation frauduleuses peuvent occasionner des pertes financières élevées. Les méthodes traditionnelles de détection de la fraude ne parviennent pas toujours à déceler les stratagèmes subtils, dont la complexité augmente sans cesse. L’IA générative peut être utilisée pour renforcer la détection et la prévention de la fraude, c’est-à-dire qu’elle peut analyser d’énormes quantités de données et détecter des schémas et des comportements suspects.

Avantages

• Repère les stratagèmes subtils et de plus en plus complexes en analysant un éventail étendu de sources de données.
• Réduit les faux positifs et les faux négatifs dans la détection de la fraude.
• Réduit les pertes financières en prévenant les demandes d’indemnisation frauduleuses et en optimisant l’affectation des ressources.
• Permet l’adoption de mesures en amont pour prévenir la fraude.