IBM travaille avec ses clients assureurs et les recherches menées par l'IBM Institute for Business Value (IBV) montrent trois impératifs clés qui guident les décisions de gestion des assureurs :
- Orchestration numérique
- Amélioration de la productivité de base (métier et informatique)
- Le besoin d’une infrastructure flexible
Pour répondre aux impératifs clés et faciliter la transformation de leurs entreprises, les assureurs doivent :
- Proposer des offres numériques à leurs clients
- Devenir plus efficace
- Utiliser les données plus intelligemment
- Répondre aux problèmes de cybersécurité
- Viser une offre résiliente et stable
Pour atteindre les objectifs mentionnés ci-dessus, la plupart des compagnies d’assurance ont donné la priorité à la transformation numérique et à la modernisation du cœur informatique, en utilisant des infrastructures et des plateformes cloud hybrides et multi-cloud. Cette approche peut accélérer la mise sur le marché en fournissant des capacités améliorées pour développer des produits et services innovants, en facilitant la croissance de l'entreprise et en améliorant l'expérience globale des clients dans leurs interactions avec l'entreprise.
IBM peut aider les compagnies d'assurance à intégrer l'IA générative dans leurs processus métier
IBM est l'une des rares entreprises au monde à pouvoir rassembler la gamme de capacités nécessaires pour transformer complètement la façon dont l'assurance est commercialisée, vendue, souscrite, gérée et payée.
En mettant fortement l'accent sur l'IA dans son portefeuille de produits et de services, IBM continue d'être un leader du secteur en matière de fonctionnalités liées à l'IA.
IBM® Watsonx™ La plateforme d'IA et de données, ainsi que sa suite d'assistants d'IA, sont conçues pour aider à faire évoluer et accélérer l'impact de l'IA en utilisant des données fiables dans l'ensemble de l'entreprise.
IBM travaille avec plusieurs compagnies d'assurance pour identifier les opportunités à forte valeur ajoutée liées à l'utilisation de l'IA générative. Les cas d’utilisation les plus courants en matière d’assurance incluent l’optimisation de processus nécessitant le traitement de documents volumineux et de gros blocs de texte ou d’images. Ces cas d’utilisation représentent déjà un quart des charges de travail d’IA aujourd’hui, et on constate une évolution significative vers l’amélioration de leurs fonctionnalités grâce à l’IA générative. Cette amélioration implique l'extraction de contenu et d'informations ou la classification d'informations pour faciliter la prise de décision, par exemple en matière de souscription et de traitement des réclamations. Les domaines prioritaires dans lesquels l’utilisation des capacités de l’IA générative peuvent faire une différence significative dans le secteur de l’assurance comprennent :
- L'engagement des clients
- Travail numérique
- Modernisation des applications
- Opérations informatiques
- Cybersécurité
IBM crée des solutions génératives basées sur l'IA pour divers cas d'utilisation, notamment les agents virtuels, la recherche conversationnelle, les processus de conformité et réglementaires, les enquêtes sur les réclamations et la modernisation des applications. Ci-dessous, nous fournissons des résumés de certaines de nos initiatives actuelles de mise en œuvre de l’IA générative.
L'engagement des clients
Fournir une couverture d’assurance implique de travailler avec de nombreux documents. Ces documents comprennent des descriptions de produits d'assurance détaillant les éléments couverts et les exclusions, les documents de police ou de contrat, les factures de primes, les reçus, les réclamations soumises, les explications des prestations, les estimations de réparation, les factures des fournisseurs et plus encore. Une partie importante des interactions des clients avec la compagnie d'assurance consiste en des demandes de renseignements concernant les conditions générales de couverture d'assurance pour divers produits, la compréhension du montant approuvé du paiement des réclamations, les raisons pour lesquelles le montant de la réclamation soumis n'a pas été payé et l'état des transactions telles que les reçus de primes, les paiements des réclamations. , les demandes de changement de politique et bien plus encore.
Dans le cadre de nos initiatives d'IA générative, nous pouvons démontrer notre capacité à utiliser un modèle de base avec un réglage rapide pour examiner les données structurées et non structurées contenues dans les documents d'assurance (données associées à la requête du client) et fournir des recommandations personnalisées concernant le produit, le contrat ou demande d'assurance générale. La solution peut fournir des réponses spécifiques basées sur le profil du client et l’historique des transactions, en accédant aux données sous-jacentes d’administration des polices et de sinistres. La capacité d'analyser instantanément de grandes quantités de données client, d'identifier des modèles pour générer des informations et anticiper les besoins des clients peut entraîner une plus grande satisfaction client.
Nous développons actuellement plusieurs cas d'utilisation, parmi lesquels :
- Obtention d'une autorisation préalable pour les actes médicaux
- Administration des prestations de santé
- Expliquer les décisions en matière de sinistres et les avantages aux assurés
- Résumer l’historique des réclamations
Assistance aux agents d'assurance/agents de centres de contact
Les compagnies d'assurance ont largement déployé des unités de réponse vocale, des applications mobiles et des solutions Web en ligne que les clients peuvent utiliser pour des demandes simples, telles que les demandes de renseignements sur le solde dû et la vérification de l'état du paiement des réclamations. Cependant, l'ensemble actuel de solutions est limité en termes de fonctionnalités et ne peut pas répondre aux requêtes clients plus complexes, telles qu'énumérées sous l'engagement client. En conséquence, les clients ont souvent recours à l’agent d’assurance ou au centre de contact de la compagnie d’assurance. Les solutions basées sur l'IA générative conçues pour les agents peuvent réduire considérablement le temps de recherche de documents, résumer les informations et activer des capacités de conseil, conduisant à productivité améliorations allant de une moyenne de 14 % à 34 % et une satisfaction client accrue. IBM met en œuvre des solutions traditionnelles basées sur l'IA dans les compagnies d'assurance depuis plusieurs années, en utilisant des produits tels qu'IBM Watsonx™ Assistant et IBM Watson® Explorer. Nous entamons maintenant des collaborations avec quelques compagnies d'assurance pour intégrer des modèles de base et des réglages rapides afin d'améliorer les capacités d'assistance des agents.
La gestion des risques
Pour prendre des décisions de souscription liées aux biens, les compagnies d'assurance rassemblent une quantité importante de données externes, notamment les données sur les biens fournies dans les formulaires de demande d'assurance, les enregistrements historiques des inondations, des ouragans, des incendies et les statistiques de criminalité pour l'emplacement spécifique du bien. Bien que les données historiques soient accessibles au public à partir de sources telles que data.gov, les compagnies d’assurance bien établies ont également accès à leurs propres données de souscription et d’expérience en matière de sinistres. Actuellement, l’utilisation de ces données pour modéliser les risques implique des efforts manuels intensifs et les capacités de l’IA sont sous-utilisées.
Une initiative actuelle d'IBM consiste à collecter des données accessibles au public pertinentes pour la souscription d'assurances de biens et les enquêtes sur les sinistres afin d'améliorer les modèles de base dans l'IA et la plateforme de données IBM® watsonx™. Cette approche sera utilisée par nos clients compagnies d’assurance, qui pourront intégrer leurs données d’expérience exclusives pour affiner davantage les modèles. Ces modèles et données propriétaires seront hébergés dans un environnement IBM Cloud® sécurisé, spécialement conçu pour répondre aux exigences réglementaires de conformité du secteur pour les hyperscalers. La solution de gestion des risques vise à accélérer considérablement les processus d’évaluation des risques et de prise de décision tout en améliorant la qualité des décisions.
Modernisation des codes
De nombreuses compagnies d'assurance avec plus de 50 ans d'histoire s'appuient encore sur des systèmes développés dans les années 1970, 1980 et 1990, souvent codés dans un mélange de Cobol, Assembler et PL1. La modernisation de ces systèmes nécessite de convertir le code existant en Java ou dans d'autres langages de programmation prêts pour la production.
IBM travaille avec plusieurs institutions financières en utilisant des capacités d'IA générative pour comprendre les règles métier et la logique intégrées dans la base de code existante et soutenir sa transformation en un système modulaire. Le processus de transformation utilise le modèle économique des composants IBM (pour l'assurance) et le cadre BIAN (pour la banque) pour guider la refonte. L'IA générative aide également à générer des cas de test et des scripts pour tester le code modernisé.
Répondre aux préoccupations de l’industrie liées à l’utilisation de l’IA générative
Dans une étude menée par IBV, des chefs d’entreprise ont exprimé leurs inquiétudes quant à l’adoption de l’IA générative. Les principales préoccupations concernent :
- Explicabilité : 48 % des dirigeants interrogés par IBM estiment que les décisions prises par l'IA générative ne sont pas suffisamment explicables
- Éthique : 46 % sont préoccupés par la sécurité et les aspects éthiques de l’IA générative
- Biais : 46 % pensent que l’IA générative propagera les préjugés établis
- Confiance : 42 % pensent qu'on ne peut pas faire confiance à l'IA générative
- Conformité : 57 % estiment que les contraintes réglementaires et la conformité constituent des obstacles importants
IBM répond aux préoccupations ci-dessus grâce à sa suite de composants de plate-forme Watsonx : IBM watsonx.ai™ Studio d'IA, IBM watsonx.data™ magasin de données et IBM watsonx.gouvernance™ boîte à outils pour la gouvernance de l'IA. Plus précisément, watsonx.governance offre les capacités nécessaires pour surveiller et gouverner l'ensemble du cycle de vie de l'IA en assurant la transparence, la responsabilité, le traçage, la traçabilité des données et la surveillance des biais et de l'équité dans les modèles. La solution de bout en bout offre aux dirigeants des compagnies d'assurance des fonctionnalités qui permettent des flux de travail d'IA responsables, transparents et explicables lors de l'utilisation de l'IA traditionnelle et générative.
Comme décrit ci-dessus, nous avons identifié de nombreuses opportunités à forte valeur ajoutée pour aider les compagnies d’assurance à se lancer dans l’utilisation de l’IA générative pour la transformation numérique de leurs processus métiers d’assurance. De plus, la technologie d'IA générative peut être utilisée pour générer de nouveaux contenus tels que des articles (pour le marketing des produits d'assurance), du contenu personnalisé ou des e-mails pour les clients, et même la génération de contenu comme du code de programmation pour augmenter la productivité des développeurs.
IBM travaille avec ses clients pour afficher des gains de productivité significatifs lors de l'utilisation de l'IA générative :
- Talent : réalisez des gains de productivité de 30 à 40 %
- Client : transférez 50 à 70 % de toutes les interactions du téléphone vers divers canaux numériques et utilisez l'IA générative pour conduire cette transition
- Génération de code : réalisez une amélioration de productivité de 30 % dans la migration et la modernisation du code
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- La source: https://www.ibm.com/blog/ai-based-solutions-for-insurance-companies/
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