IA pour les experts en sinistres : Améliorer l'efficacité avec 10 exemples clés
Restauration
6 min de lecture
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Sam Miller
Responsable RevOps
Il y a beaucoup de discussions sur l'intelligence artificielle (IA) depuis un certain temps maintenant. Éliminez le jargon, et une question clé reste : comment les outils d'IA peuvent-ils réellement s'intégrer dans votre processus de réclamation pour rendre les choses plus fluides et plus efficaces ?
Voici un scénario pratique : un propriétaire envoie une vidéo montrant des dommages causés par la grêle à sa propriété. Au lieu que quelqu'un doive regarder toute la vidéo, un outil d'IA la vérifie rapidement. Il comprend les dégâts, et avant que vous ne vous en rendiez compte, le bon évaluateur est au travail. Pas de tracas, pas de retard.
La plus grande leçon à retenir ? L'IA réduit le temps et les efforts dans le processus de réclamation. Cela signifie des réponses plus rapides et moins de travail manuel pour des professionnels comme vous, et les propriétaires voient leurs réclamations résolues plus rapidement.
Dans ce guide :
Comprendre le fonctionnement interne des modèles d'IA
Dans le monde des réclamations d'assurance, les experts peuvent utiliser une gamme diverse d'outils d'IA qui emploient différents modèles pour améliorer leurs processus et prendre des décisions éclairées. Voici un bref résumé de la manière dont ces modèles d'IA fonctionnent :
Prédictif : La modélisation prédictive consiste à prévoir des résultats basés sur des données d'entrée. Dans l'ajustement des réclamations, elle peut être utilisée pour prévoir le coût potentiel d'une réclamation en fonction des informations initiales. Par exemple, étant donné l'ampleur des dommages causés au toit, ils peuvent prévoir combien cela pourrait coûter à réparer.
Génératif : Ces modèles pourraient être formés sur un ensemble de données de réclamations frauduleuses passées, apprenant les caractéristiques qui signalent souvent une activité frauduleuse. Une fois formés, ils pourraient générer de nouveaux scénarios de réclamations frauduleuses synthétiques.
Discriminatif : Ces modèles pourraient être utilisés dans la classification des réclamations. Par exemple, les réclamations pourraient être classées en catégories telles que "probablement frauduleuses", "coût élevé", "coût faible", "résolution rapide", "résolution longue", etc.
Pour donner une analogie pratique au sein de l'industrie :
Un modèle prédictif dans cette industrie est comme un expert qui, après avoir entendu les détails initiaux d'une réclamation, estime le temps qu'il faudra pour la traiter, le coût potentiel ou la probabilité de complications.
Un modèle génératif dans l'ajustement des réclamations pourrait être comme un expert formé sur différents types de réclamations et capable de générer un scénario hypothétique détaillé pour un exercice de formation, donnant une description riche de ce qui pourrait être arrivé.
Un modèle discriminatif serait comme un expert particulièrement compétent pour déterminer si une réclamation est plus susceptible d'être due à une cause ou une autre en fonction des preuves présentées.
Dans le monde des réclamations d'assurance, les experts peuvent utiliser une gamme diverse d'outils d'IA qui emploient différents modèles pour améliorer leurs processus et prendre des décisions éclairées. Voici un bref résumé de la manière dont ces modèles d'IA fonctionnent :
Prédictif : La modélisation prédictive consiste à prévoir des résultats basés sur des données d'entrée. Dans l'ajustement des réclamations, elle peut être utilisée pour prévoir le coût potentiel d'une réclamation en fonction des informations initiales. Par exemple, étant donné l'ampleur des dommages causés au toit, ils peuvent prévoir combien cela pourrait coûter à réparer.
Génératif : Ces modèles pourraient être formés sur un ensemble de données de réclamations frauduleuses passées, apprenant les caractéristiques qui signalent souvent une activité frauduleuse. Une fois formés, ils pourraient générer de nouveaux scénarios de réclamations frauduleuses synthétiques.
Discriminatif : Ces modèles pourraient être utilisés dans la classification des réclamations. Par exemple, les réclamations pourraient être classées en catégories telles que "probablement frauduleuses", "coût élevé", "coût faible", "résolution rapide", "résolution longue", etc.
Pour donner une analogie pratique au sein de l'industrie :
Un modèle prédictif dans cette industrie est comme un expert qui, après avoir entendu les détails initiaux d'une réclamation, estime le temps qu'il faudra pour la traiter, le coût potentiel ou la probabilité de complications.
Un modèle génératif dans l'ajustement des réclamations pourrait être comme un expert formé sur différents types de réclamations et capable de générer un scénario hypothétique détaillé pour un exercice de formation, donnant une description riche de ce qui pourrait être arrivé.
Un modèle discriminatif serait comme un expert particulièrement compétent pour déterminer si une réclamation est plus susceptible d'être due à une cause ou une autre en fonction des preuves présentées.
10 façons d'utiliser les outils d'IA en tant qu'expert en sinistres
Pour aller de l'avant, explorons 10 outils et applications d'IA qui rationalisent les tâches des experts en sinistres :
1. Vision par ordinateur
2. Détection de fraude
3. Automatisation des tâches routinières
4. Formation et intégration améliorées
5. Évaluation de la complexité des sinistres
6. Reconnaissance optique de caractères (OCR)
7. Explication de documents
8. Assurance qualité
9. Analytique prédictive
10. Prise de notes assistée
Vision par ordinateur
La vision par ordinateur est la science faisant en sorte que les ordinateurs interprètent et comprennent les données visuelles du monde, tout comme les humains utilisent leur vue et leur cerveau en tandem. Cela implique d'enseigner aux machines à traiter et à interpréter les informations visuelles, en tirant des enseignements des images ou vidéos numériques. Cela peut aller de l'identification d'objets dans une image à la compréhension de modèles et d'anomalies.
Exemple : Avec magicplan, vous avez la possibilité de scanner rapidement l'ensemble d'une propriété en quelques secondes et de reconnaître et mesurer divers objets tels que fenêtres, portes, etc., le tout avec la commodité de votre appareil mobile ou tablette.
Détection de fraude
La détection de fraude est une méthode où l'IA filtre d'énormes quantités de données de sinistres pour identifier des incohérences ou des modèles signalant une tromperie. Elle va au-delà de la simple détection de doublons ou d'erreurs flagrantes ; elle peut identifier des motifs subtils et cachés qui pourraient suggérer une activité frauduleuse.
Exemple : Les analyses de détection de fraude par image de Verisk, propulsées par l'IA, vous permettent d'identifier rapidement quand et où les photos des dommages ont été prises, et si elles ont été utilisées dans des sinistres précédents, copiées à partir de sites web, ou modifiées numériquement.
Automatisation des tâches routinières
L'automatisation, dans le contexte de l'IA, signifie que la machine gère les tâches sans intervention humaine. Ce sont souvent des tâches répétitives qui, bien que simples, peuvent prendre du temps lorsqu'elles sont effectuées manuellement. En les automatisant, on maintient la cohérence et on réduit les erreurs humaines.
Exemple : Il existe de nombreux outils de détection de dommages basés sur l'IA qui permettent aux experts en sinistres de gagner des minutes par travail et des centaines d'heures par an grâce à des inspections visuelles assistées par IA qui reconnaissent immédiatement le type de dommage.
Formation et intégration améliorées
Les plateformes de formation alimentées par l'IA, notamment les chatbots, offrent des expériences d'apprentissage dynamiques et interactives adaptées au rythme de l'apprenant. Ces chatbots IA peuvent simuler des scénarios réels, répondre aux questions en temps réel et même tester les connaissances d'un stagiaire, garantissant ainsi une expérience d'apprentissage cohérente et approfondie.
Exemple : ChatGPT peut être un excellent outil pour former de nouveaux experts en sinistres. Il peut être programmé avec des connaissances étendues d'une base de données d'assurances, servant de source d'information facilement accessible pour les stagiaires.
Évaluation de la complexité des sinistres
Cela implique d'analyser tous les aspects d'un sinistre et de lui attribuer un score indiquant sa complexité. C'est une façon de trier les sinistres afin que les experts puissent prioriser leur charge de travail, s'attaquant d'abord aux cas les plus exigeants ou déléguant les sinistres plus simples en conséquence.
Exemple : Des plateformes d'IA spécifiques peuvent analyser les nuances d'un sinistre et les classer, permettant aux experts de voir quels sinistres nécessitent une attention immédiate.
Reconnaissance optique de caractères (OCR)
La technologie OCR est un pont entre les mondes physique et numérique. Elle lit le texte imprimé ou manuscrit – pensez aux documents scannés ou aux photos de documents – et les transforme en texte numérique lisible par machine. Elle convertit essentiellement des informations physiques statiques en données dynamiques, consultables et modifiables.
Explication de documents
Certaines IA peuvent rapidement extraire des clauses spécifiques de documents d'assurance complexes en fonction de la requête d'un expert, rationalisant ainsi le processus d'expertise. De plus, elles peuvent rapidement résumer de longs documents, permettant aux experts de comprendre les points clés sans avoir à lire l'ensemble des polices.
Exemple : Si un expert interroge au sujet de "dommages causés par un incendie dans la police XYZ", elle peut immédiatement fournir la clause spécifique et son interprétation. Ou, s'il y a une nouvelle mise à jour de la police, des outils comme ChatGPT peuvent fournir un résumé concis, soulignant les changements et les clauses importantes.
Assurance qualité
Après que des interactions ont eu lieu ou que des décisions ont été prises, l'IA peut être utilisée comme outil de retour d'information, aidant les experts à comprendre s'ils ont manqué des points critiques ou s'il y a des domaines à améliorer où les outils IA peuvent aider à trouver des résultats mutuellement bénéfiques entre l'expert et le demandeur en prenant en compte une plus grande variété de facteurs et de données.
Exemple : Si l'évaluation d'un expert d'un sinistre semble décalée par rapport à des sinistres passés similaires, le système fournit une légère incitation à re-vérifier son évaluation.
Analytique prédictive
L'analytique prédictive exploite la puissance de l'IA pour analyser des données passées et prédire des résultats futurs. Dans les sinistres, cela signifie comprendre les résolutions de sinistres passées et utiliser ces données pour estimer les coûts ou les délais pour de nouveaux sinistres.
Exemple : Gradient AI utilise cette approche, offrant aux experts des prévisions potentielles basées sur des données historiques.
Prise de notes assistée
Cette application de l'IA repose sur la transcription en temps réel des mots prononcés en texte écrit. L'IA écoute la parole humaine, comprend le contexte, les nuances et même les différents accents, puis transforme rapidement cela en un enregistrement lisible.
Exemple : Otter.ai illustre cela, capturant chaque détail des conversations parlées et les convertissant en texte.
Pour aller de l'avant, explorons 10 outils et applications d'IA qui rationalisent les tâches des experts en sinistres :
1. Vision par ordinateur
2. Détection de fraude
3. Automatisation des tâches routinières
4. Formation et intégration améliorées
5. Évaluation de la complexité des sinistres
6. Reconnaissance optique de caractères (OCR)
7. Explication de documents
8. Assurance qualité
9. Analytique prédictive
10. Prise de notes assistée
Vision par ordinateur
La vision par ordinateur est la science faisant en sorte que les ordinateurs interprètent et comprennent les données visuelles du monde, tout comme les humains utilisent leur vue et leur cerveau en tandem. Cela implique d'enseigner aux machines à traiter et à interpréter les informations visuelles, en tirant des enseignements des images ou vidéos numériques. Cela peut aller de l'identification d'objets dans une image à la compréhension de modèles et d'anomalies.
Exemple : Avec magicplan, vous avez la possibilité de scanner rapidement l'ensemble d'une propriété en quelques secondes et de reconnaître et mesurer divers objets tels que fenêtres, portes, etc., le tout avec la commodité de votre appareil mobile ou tablette.
Détection de fraude
La détection de fraude est une méthode où l'IA filtre d'énormes quantités de données de sinistres pour identifier des incohérences ou des modèles signalant une tromperie. Elle va au-delà de la simple détection de doublons ou d'erreurs flagrantes ; elle peut identifier des motifs subtils et cachés qui pourraient suggérer une activité frauduleuse.
Exemple : Les analyses de détection de fraude par image de Verisk, propulsées par l'IA, vous permettent d'identifier rapidement quand et où les photos des dommages ont été prises, et si elles ont été utilisées dans des sinistres précédents, copiées à partir de sites web, ou modifiées numériquement.
Automatisation des tâches routinières
L'automatisation, dans le contexte de l'IA, signifie que la machine gère les tâches sans intervention humaine. Ce sont souvent des tâches répétitives qui, bien que simples, peuvent prendre du temps lorsqu'elles sont effectuées manuellement. En les automatisant, on maintient la cohérence et on réduit les erreurs humaines.
Exemple : Il existe de nombreux outils de détection de dommages basés sur l'IA qui permettent aux experts en sinistres de gagner des minutes par travail et des centaines d'heures par an grâce à des inspections visuelles assistées par IA qui reconnaissent immédiatement le type de dommage.
Formation et intégration améliorées
Les plateformes de formation alimentées par l'IA, notamment les chatbots, offrent des expériences d'apprentissage dynamiques et interactives adaptées au rythme de l'apprenant. Ces chatbots IA peuvent simuler des scénarios réels, répondre aux questions en temps réel et même tester les connaissances d'un stagiaire, garantissant ainsi une expérience d'apprentissage cohérente et approfondie.
Exemple : ChatGPT peut être un excellent outil pour former de nouveaux experts en sinistres. Il peut être programmé avec des connaissances étendues d'une base de données d'assurances, servant de source d'information facilement accessible pour les stagiaires.
Évaluation de la complexité des sinistres
Cela implique d'analyser tous les aspects d'un sinistre et de lui attribuer un score indiquant sa complexité. C'est une façon de trier les sinistres afin que les experts puissent prioriser leur charge de travail, s'attaquant d'abord aux cas les plus exigeants ou déléguant les sinistres plus simples en conséquence.
Exemple : Des plateformes d'IA spécifiques peuvent analyser les nuances d'un sinistre et les classer, permettant aux experts de voir quels sinistres nécessitent une attention immédiate.
Reconnaissance optique de caractères (OCR)
La technologie OCR est un pont entre les mondes physique et numérique. Elle lit le texte imprimé ou manuscrit – pensez aux documents scannés ou aux photos de documents – et les transforme en texte numérique lisible par machine. Elle convertit essentiellement des informations physiques statiques en données dynamiques, consultables et modifiables.
Explication de documents
Certaines IA peuvent rapidement extraire des clauses spécifiques de documents d'assurance complexes en fonction de la requête d'un expert, rationalisant ainsi le processus d'expertise. De plus, elles peuvent rapidement résumer de longs documents, permettant aux experts de comprendre les points clés sans avoir à lire l'ensemble des polices.
Exemple : Si un expert interroge au sujet de "dommages causés par un incendie dans la police XYZ", elle peut immédiatement fournir la clause spécifique et son interprétation. Ou, s'il y a une nouvelle mise à jour de la police, des outils comme ChatGPT peuvent fournir un résumé concis, soulignant les changements et les clauses importantes.
Assurance qualité
Après que des interactions ont eu lieu ou que des décisions ont été prises, l'IA peut être utilisée comme outil de retour d'information, aidant les experts à comprendre s'ils ont manqué des points critiques ou s'il y a des domaines à améliorer où les outils IA peuvent aider à trouver des résultats mutuellement bénéfiques entre l'expert et le demandeur en prenant en compte une plus grande variété de facteurs et de données.
Exemple : Si l'évaluation d'un expert d'un sinistre semble décalée par rapport à des sinistres passés similaires, le système fournit une légère incitation à re-vérifier son évaluation.
Analytique prédictive
L'analytique prédictive exploite la puissance de l'IA pour analyser des données passées et prédire des résultats futurs. Dans les sinistres, cela signifie comprendre les résolutions de sinistres passées et utiliser ces données pour estimer les coûts ou les délais pour de nouveaux sinistres.
Exemple : Gradient AI utilise cette approche, offrant aux experts des prévisions potentielles basées sur des données historiques.
Prise de notes assistée
Cette application de l'IA repose sur la transcription en temps réel des mots prononcés en texte écrit. L'IA écoute la parole humaine, comprend le contexte, les nuances et même les différents accents, puis transforme rapidement cela en un enregistrement lisible.
Exemple : Otter.ai illustre cela, capturant chaque détail des conversations parlées et les convertissant en texte.
Avantages de l'IA pour les experts en réclamations
1. Temps de cycle réduit : Avec la mise en œuvre de l'IA, le processus d'analyse et d'évaluation des dommages est automatisé, ce qui entraîne une réduction significative du temps global nécessaire pour traiter une réclamation. Cela contraste fortement avec l'approche traditionnelle qui repose fortement sur des inspections et des évaluations manuelles, ce qui tend à prolonger le cycle de vie de la réclamation.
2. Précision accrue : Les outils d'IA offrent des évaluations précises et impartiales des dommages, réduisant considérablement le risque d'erreurs humaines et améliorant la précision des règlements de réclamations, empêchant finalement les pertes financières.
3. Allocation optimale des ressources : En analysant intelligemment les complexités d'une réclamation, l'IA peut déterminer le nombre exact d'experts nécessaires pour les évaluations sur le terrain, garantissant qu'il n'y a ni sous-effectifs ni gaspillage de ressources. De plus, elle peut identifier et associer les réclamations avec les entrepreneurs les mieux adaptés à proximité, en fonction de facteurs tels que l'expertise, la disponibilité et les performances passées.
4. Efficacité et flexibilité : En s'occupant des tâches répétitives, l'IA permet aux experts d'investir leur temps dans des composants de réclamation plus complexes, favorisant à la fois l'efficacité et la flexibilité.
En essence, l'IA n'est pas seulement un mot à la mode ou une tendance éphémère. Pour les professionnels des réclamations, c'est un outil révolutionnaire qui apporte efficacité, précision et innovation. Alors que le paysage du traitement des réclamations continue d'évoluer, l'intégration de l'IA sera sans aucun doute à son avant-garde.
Poursuivez votre lecture avec notre guide sur Comment chaque expert en réclamation d'assurance habitation peut réduire le temps de cycle
Ou en savoir plus sur Embrasser l'avenir de l'assurance habitation : l'essor des réclamations virtuelles
1. Temps de cycle réduit : Avec la mise en œuvre de l'IA, le processus d'analyse et d'évaluation des dommages est automatisé, ce qui entraîne une réduction significative du temps global nécessaire pour traiter une réclamation. Cela contraste fortement avec l'approche traditionnelle qui repose fortement sur des inspections et des évaluations manuelles, ce qui tend à prolonger le cycle de vie de la réclamation.
2. Précision accrue : Les outils d'IA offrent des évaluations précises et impartiales des dommages, réduisant considérablement le risque d'erreurs humaines et améliorant la précision des règlements de réclamations, empêchant finalement les pertes financières.
3. Allocation optimale des ressources : En analysant intelligemment les complexités d'une réclamation, l'IA peut déterminer le nombre exact d'experts nécessaires pour les évaluations sur le terrain, garantissant qu'il n'y a ni sous-effectifs ni gaspillage de ressources. De plus, elle peut identifier et associer les réclamations avec les entrepreneurs les mieux adaptés à proximité, en fonction de facteurs tels que l'expertise, la disponibilité et les performances passées.
4. Efficacité et flexibilité : En s'occupant des tâches répétitives, l'IA permet aux experts d'investir leur temps dans des composants de réclamation plus complexes, favorisant à la fois l'efficacité et la flexibilité.
En essence, l'IA n'est pas seulement un mot à la mode ou une tendance éphémère. Pour les professionnels des réclamations, c'est un outil révolutionnaire qui apporte efficacité, précision et innovation. Alors que le paysage du traitement des réclamations continue d'évoluer, l'intégration de l'IA sera sans aucun doute à son avant-garde.
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