Les entreprises de tous les secteurs explorent avec enthousiasme les nombreuses façons dont les technologies de l’IA peuvent les aider à accroître leur efficacité, à mieux servir leurs clients et à mettre en œuvre des innovations révolutionnaires.
Aviva en fait partie. Nous avons mis en place des projets d’IA dans des domaines tels que la tarification, l’indemnisation et l’assurance des particuliers, et nous étendons progressivement notre empreinte en matière de science des données dans l’ensemble de l’entreprise. Nous intégrons de manière réfléchie les ressources de l’IA de manière à améliorer l’expérience de nos clients tout en améliorant notre modèle d’exploitation interne.
Nos projets d’IA
Nous avons actuellement plusieurs projets alimentés par l’IA à différents stades, de la création d’idées à la mise en œuvre en passant par la démonstration de faisabilité. Voici quelques- unes des initiatives sur lesquelles nous travaillons :
1. Démonstration de faisabilité GCS : Le coût croissant des inefficacités
L’établissement d’une soumission peut être un processus long et ardu. Plusieurs parties − généralement un courtier, un rédacteur production et des équipes de gestion des risques − peuvent toutes examiner un rapport initial de soumission d’une affaire nouvelle, qui peut compter jusqu’à 100 pages.
Les rapports sont rarement formatés de la même manière et peuvent contenir des informations manquantes, ce qui complique la recherche des détails pertinents et provoque un va-et-vient excessif dans le processus de soumission. Malheureusement, cela entraîne des retards importants pour le client. Nous testons actuellement un système d’IA générative capable de numériser les documents, de détecter les informations manquantes et d’extraire les renseignements importants.
Ces informations peuvent être résumées, de sorte que l’équipe de production n’a pas besoin de parcourir toutes les pages de chaque document et peut se concentrer sur les données pertinentes pour établir une soumission.
S’il manque des informations, elle peut rapidement les identifier et demander au courtier d’ajouter les éléments en question afin de pouvoir prendre une décision définitive plus rapidement. Ce système réduit le temps de traitement, améliore l’expérience des clients, augmente notre capacité à traiter les soumissions et offre de nouvelles perspectives en matière de données.
2. Indemnisation : Perte totale au cours de la déclaration de sinistre initiale (DSI)
La décision définitive de réparer ou de déclarer un véhicule perte totale après un accident est longue et coûteuse. Grâce à la modélisation prédictive, nous pouvons accélérer le processus décisionnel afin de mieux servir les clients et de réduire les coûts.
Nous avons conçu un modèle d’IA capable d’examiner les données historiques et d’identifier les tendances liées aux facteurs économiques associés aux accidents. Ces facteurs sont les suivants :
- la cause du sinistre;
- le coût des réparations;
- les renseignements pertinents sur le véhicule (marque, modèle, âge, valeur actuelle, etc.).
Grâce à ces informations, le modèle peut déterminer s’il est prudent de réparer un véhicule endommagé ou de le déclarer perte totale après un accident.
Cela signifie que le client peut obtenir une réponse claire immédiatement et que les coûts liés à l’évaluation du véhicule et à la mise à disposition d’une voiture de location peuvent être réduits.
Même si l’IA est un outil, le principe d’Aviva est de placer l’humain au cœur de la décision. Lorsque le modèle fait une prédiction, c’est toujours un expert en sinistres qui prend la décision définitive, car il peut avoir accès à des informations que le modèle ne dispose pas.
3. À l’échelle de l’entreprise : La gestion de la fraude à Aviva
La fraude a un effet d’entraînement sur l’ensemble d’une compagnie. Elle entraîne des primes plus élevées, un temps d’attente prolongé pour les assurés légitimes et des résultats financiers moins bons pour notre entreprise.
Nous cherchons à transformer la gestion de la fraude à l’aide d’un processus algorithmique. Notre ambition est d’examiner chaque transaction client à des fins de fraude, à la fois en temps réel et par lots − nous aurons ainsi une meilleure visibilité de la fraude avant qu’elle ne se produise et nous améliorerons nos processus de traitement.
Pour y parvenir, le moteur de fraude tiendra compte d’un juste équilibre entre les alertes basées sur des règles et les modèles d’apprentissage automatique, et fera appel à des services tiers pour optimiser la qualité des résultats. La solution associera également l’intervention humaine à des processus d’atténuation des risques afin de réduire les pertes dans la mesure du possible.
Ce processus de filtrage sera reproduit pour chaque point de décision dans le cycle de vie du client et fera l’objet d’une surveillance active afin d’augmenter le niveau de performance du moteur au fil du temps.
Quels sont les avantages de l’IA pour nos clients?
Alors que nous continuons à concevoir et à déployer des modèles d’IA pour nous aider à informer et à effectuer le travail dans l’ensemble de l’organisation, nous prévoyons plusieurs avantages pour nos clients au fil du temps.
- Des délais d’exécution plus rapides grâce à des flux de travail plus efficaces.
- Des économies de coûts dans la prévention de la fraude pour s’assurer que les risques sont évalués à leur juste valeur.
- Des meilleures recommandations basées sur l’historique des sinistres.
- Des décisions normalisées pour un service uniforme.
Nous sommes confiants dans l’avenir de l’IA et dans sa capacité à nous aider à améliorer l’efficacité de nos activités et à servir encore mieux nos clients.
Vous souhaitez en savoir plus?
Écrivez à l’équipe Grands comptes et assurance spécialisée d’Aviva à gcs.ca@aviva.com
