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L’incontournable excellence operationnelle

Parmi les raisons pour lesquelles il est crucial d’investir afin de tendre vers l’excellence opérationnelle dans la gestion des sinistres, trois semblent se démarquer :

  1. La rareté des interactions
    La survenue d’un sinistre est l’un des seuls moments de la vie d’un contrat d’assurance, outre sa signature et sa résiliation, où l’assureur et l’assuré interagissent : il s’agit donc d’un moment de vérité.
    87% des assurés déclarent que leur expérience client lors d’un sinistre est l’élément décisionnel principal pour le renouvellement de leur contrat
  2. Le cœur de l’activité assurantielle
    La gestion des sinistres est un des centres de coûts les plus importants de l’activité assurantielle et reflète la performance financière de l’assureur par son impact sur le ratio combiné ;
    75% des primes versées en automobile et MRH sont composées des frais de gestion des sinistres
  3. Des perspectives innovantes
    Les dernières technologies offrent de grandes promesses dans l’optimisation des processus opérationnels, en permettant une automatisation toujours plus forte
    29% des assureurs ont déjà implémenté l’intelligence artificielle dans un ou plusieurs de leurs départements*
    42% des assureurs pensent que, des nouvelles technologies, l’intelligence artificielle aura l’effet le plus fort sur leur activité

L’impact de ces technologies n’est pas à négliger. Elles ouvrent en effet la voie à un service plus rapide et personnalisé, et donc à un avantage concurrentiel non-négligeable : 64% des consommateurs disent être intéressés par des services personnalisés en assurance (2019 Consumer Survey). Les enjeux sont donc clairs, il ne reste plus qu’à se lancer.

L’automatisation intelligente : clef de l’excellence opérationnelle

Cette quête d’excellence passe donc essentiellement par une modernisation et une automatisation intelligente des outils. L’idée n’est pas de créer de nouveaux process mais plutôt de mettre à plat l’existant afin d’y automatiser les tâches répétitives et d’entraîner l’IA à reproduire les bons schémas décisionnels. En ce qui concerne le traitement des sinistres, on peut identifier deux grandes étapes : la réception et le traitement des informations en provenance des assurés et autres tiers, puis l’analyse du dossier pour identifier la décision à prendre. Ces deux étapes peuvent aujourd’hui être automatisées.

Maîtriser la data

Les données envoyées à l’assureur sont de différentes natures (audios, visuelles, textuelles dématérialisées et manuscrites). Cette diversité peut compliquer et alourdir le traitement et l’intégration des données. La solution consiste principalement en l’implémentation de 2 technologies : l’OCR (Optical Character Recognition) qui permet de capter les données textuelles, traitées ensuite par un outil de NLP (Natural Language Processing) qui en génère des outputs exploitables et pertinents dans le cadre des processus de l’assureur. En somme, au lieu de traiter manuellement une liasse de données pour en tirer les informations nécessaires, un outil se charge de lire, écouter, regarder, et alimente directement les outils avec les outputs nécessaires. Maîtriser la data veut également dire acquérir des données de sources différentes qui pourraient aider à traiter plus efficacement les sinistres (données du véhicules, données personnelles, données de géolocalisation du smartphone…). En fonction de l’appétence technologiques des clients, 59% des plus « traditionnalistes » et 95% des plus « connectés », sont prêts à accepter de partager leurs données avec leur assureur pour une résolution de leurs sinistres plus rapide et personnalisée.

Mettre en œuvre l’automatisation intelligente

Une fois les données converties en information, le dossier est constitué et peut donc être analysé par un outil d’intelligence artificielle entraîné à associer à une situation donnée un scénario de résolution adéquat. Si l’IA ne parvient pas à identifier de solutions, le cas peut alors être redirigé vers un opérateur. Avec le temps et les cas traités, l’outil sera plus efficient dans le traitement des dossiers qui lui sont soumis grâce au machine learning. Le schéma ci-dessous reprend et illustre les étapes de cette automatisation intelligente :

Si ce scénario peut sembler être tiré directement d’une nouvelle de science-fiction portant sur le monde assurantiel, il n’en demeure pas moins une réalité pour de plus en plus d’assureurs. L’usage de ces technologies a déjà été éprouvé, et les résultats ont souvent été édifiants. L’expérience d’Accenture dans le domaine de l’automatisation a montré par exemple qu’en moyenne un RPA – une technologie sur laquelle nous disposons plusieurs années d’expérience – permettent de réduire les temps de traitement d’environ 40%, les coûts opérationnels de 50% et une réduction drastique du taux d’erreur. L’efficacité de l’automatisation intelligente est telle que certains projets ont été rentabilisé au bout de 3 à 6 mois.

L’I.A dans la gestion des sinistres : de l’artificiel au réel

Afin d’illustrer l’usage fait de l’intelligence artificielle et des nouvelles technologies dans les processus assurantiels, prenons 3 exemples.

D’abord au Japon, avec l’assureur Sompo Kapan Nipponkoa qui innove dans sa gestion des déclarations de sinistres automobiles. L’intelligence artificielle sert ici à mener une analyse des donnés contextuelles et circonstancielles d’un accident (données de voiture connectée, données GPS, données d’éventuelles caméras embarquées…) afin de générer une reconstitution de l’accident. L’objectif principal est de pouvoir déterminer le responsable de l’accident lorsque ce n’est pas évident, mais cette reconstitution permet également de repérer d’éventuels indices de fraude.

En Europe avec Nordea, un leader nordique de l’assurance, qui a récemment modernisé sa gestion de sinistres santé. L’assureur, partant du constat simple que la durée de traitement des dossiers était bien trop longue (allant parfois jusqu’à 75 jours), a décidé d’optimiser sa gestion des sinistres via l’automatisation intelligente de ses processus. La stratégie adoptée suit le modèle présenté dans l’article : réception et traitement des données, tri des dossiers automatique avec une redirection des cas complexes aux opérateurs et une résolution automatique des autres cas. L’objectif à terme est de pouvoir tendre vers une automatisation totale du processus.

Enfin, une dernière illustration en Belgique, avec Axa qui a transformé sa gestion des sinistres automobiles à l’étape de la réception et du traitement des données. L’idée est d’implémenter un système basé sur de l’OCR pour extraire les données contenues dans les constats d’accident. Le résultat : 111 000 constats sont traités automatiquement chaque année en passant d’un temps de traitement unitaire de 4 minutes – en traitement manuel par un opérateur – à 10 secondes, avec une précision de 99% sur les cases cochées et de 70% sur les écritures manuscrites.

Viser l’excellence opérationnelle sur les processus de gestion des sinistres est donc un enjeu pour les assureurs, un nouvel axe stratégique qui améliore leur performance, leur efficience, et la satisfaction de leur clientèle. A stratégie égale avec un concurrent, il s’agit là d’un réel facteur de différentiation. La transition vers l’automatisation intelligente de la gestion des sinistres sera le bon investissement d’aujourd’hui pour la croissance de demain.

* D’après la Technology Vision Accenture 2019

Cet article a été écrit avec la contribution de Neyl Tazi.