Stratégie & Innovation
Les Parcours Clients
Entrée en Relation: Importance de la notoriété et des premiers contacts. Processing: Excellence opérationnelle, motivation des équipes,...
Automatisation IA, Hétérogénéité des contrats d'assurance, Normalisation des polices, Fraudes, Provisions pour risques.
C'est à travers des cas d'utilisation en assistance que cette initiative est née : pour automatiser l'assistance à un client sinistré, le calcul de la bonne couverture du sinistre devait être robotisé. Le pitch de cette mission était simple : un client final obtient, via une requête orale, ses informations de couverture en cas de sinistre (auto, habitation).
Méthodologie :
Nous avons commencé par solliciter des experts "Assistance" dans chaque pays concerné : Angleterre, Belgique, Espagne, Italie, France, Brésil. Grâce à une série d'interviews, nous avons pu extraire plusieurs centaines de polices les plus courantes parmi les milliers proposées par le Groupe AXA, en direct ou via ses Clients en marque blanche.
De ces quelques premiers contrats, nous avons ensuite itéré avec des experts "Opérations d'Assistance" mais aussi avec des Actuaires, pour déterminer une nomenclature commune, ainsi que des logiques transversales à chaque police d'assurance : Exclusions Générales, Couvertures & Garanties, Causes Couvertes, Conditions d'Exclusions, Limites, etc.
De ces analyses, nous avons pu déterminer des schémas algorithmiques et des clés de lectures, permettant d'envisager l'automatisation du calcul de la couverture par une IA.
Challenges rencontrés :
La grande hétérogénéité en raison de leurs origines et générations différentes (avec notamment une compléxité de langage) a empêché tout étude "big data" classique.
Une fois modélisée, les sinistrés ont accès en temps réel à leurs conditions de prise en charge : des nouveaux cas de fraudes peuvent se poser.
Enfin, contrairement aux idées initiales, un impact sur les provisions pour risques reste nécessaire. Sa modélisation a été, en l'occurrence, particulièrement complexe.