Quelles sont les applications du machine learning dans l’assurance ?

Depuis maintenant plusieurs années, les compagnies d’assurance ont recours à des agents conversationnels intelligents, aussi appelés « chatbots ». Ces robots, basés sur l’intelligence artificielle et le machine learning, ont prouvé qu’ils apportaient une véritable plus-value en matière d’expérience client.

Simples d’utilisation et disponibles 24 heures sur 24, les chatbots sont capables de répondre automatiquement aux demandes des clients, de les accompagner dans certaines démarches et de leur fournir des conseils. Un véritable gain de temps, tant pour les assureurs que pour les consommateurs.

De plus, contrairement à ce qu’on pourrait croire, les agents conversationnels ne nuisent pas aux interactions humaines. En effet, ils permettent aux collaborateurs de se libérer des tâches les plus rébarbatives pour se focaliser sur des missions de conseil et d’accompagnement à forte valeur ajoutée.

Enfin, le machine learning se distingue par sa dimension prédictive, qui permet d’anticiper le changement de statut d’un assuré afin de lui proposer un service adéquat. Ainsi, l’entreprise peut savoir à l’avance qu’un client s’apprête à changer d’assurance ou qu’il a un nouveau besoin assurantiel non exprimé.

Chaque année, la fraude coûte plusieurs milliards d’euros aux compagnies d’assurance. Un manque à gagner qu’il est possible de limiter grâce au machine learning. 

En effet, cette technologie est capable de détecter automatiquement des anomalies dans la description d’un incident, des situations qui ne sont pas couvertes par un contrat d’assurance ou encore des pertes financières surestimées. De quoi scorer précisément les déclarations afin d’aiguiller les traitements manuels de répression des fraudes.

Il existe, par exemple, des systèmes de détection de fraude basés sur des scénarios. Les données et les commentaires des assurés sont combinés et analysés pour identifier les fraudes, puis triés en fonction de leur modus operandi. Enfin, chaque alerte est classée en fonction de sa pertinence, suivant un système de notation préétabli. Ce type de système s’avère particulièrement efficace et est synonyme d’une forte valeur ajoutée pour les assureurs.

Le machine learning permet d’analyser plus finement les tendances futures, et donc de mieux maîtriser les risques. Pour ce faire, on étudie de long en large une multitude de données, dans l’objectif de prédire les nouveaux profils et les risques émergents. Avec cette approche, les assureurs peuvent identifier des axes prioritaires et concevoir des produits d’assurance répondant aux besoins et aux attentes des clients.

Par ailleurs, les nouvelles sources de données, comme les objets connectés et les réseaux sociaux, permettent de construire une cartographie exhaustive des risques auxquels sont exposés les utilisateurs. Grâce au traitement et à l’analyse automatiques de la data, les compagnies d’assurance sont en mesure de proposer des offres toujours plus personnalisées. En outre, anticiper les risques est un excellent moyen de prévenir plutôt que guérir, en lançant des actions de prévention ciblées auprès des assurés.

Dans l’assurance automobile, par exemple, le machine learning permet d’adapter l’offre en fonction du mode de conduite et du comportement de l’assuré, grâce à un boîtier connecté installé dans le véhicule. Ce dernier collecte de nombreuses informations liées au freinage, au kilométrage, à la vitesse ou encore à l’accélération. Cette data est ensuite traitée pour en tirer des analyses prédictives.

L’étape de souscription d’un contrat d’assurance peut être un véritable frein pour les clients, encore trop souvent confrontés à des formulaires interminables. Pour résoudre le problème, les assureurs ont besoin d’une solution simple et rapide, adaptée aux attentes des consommateurs dans un monde digitalisé.

Une fois de plus, les nouvelles technologies apportent une aide précieuse. En effet, la centralisation des données clients permet d’éviter la procédure de collecte d’informations par le biais d’un formulaire. Mieux encore, l’intelligence artificielle se charge de rédiger une police d’assurance personnalisée en s’appuyant sur la data. L’assuré peut ainsi souscrire un contrat en quelques minutes, sans aucune intervention (ou presque).

Avec le machine learning, il est possible d’automatiser totalement ou partiellement les déclarations de sinistres, ce qui réduit considérablement le délai d’acceptation des assureurs. 

En parallèle, cette technologie permet une meilleure qualification des sinistres : de quoi obtenir une expertise rapide, sans forcément recourir à des experts spécialisés. Enfin, les compagnies d’assurance gagnent un temps précieux grâce à l’évaluation automatique des dommages et à la prédiction des coûts de réparation.

La capacité à traiter d’importants volumes de données permet aux assureurs de mieux connaître leur clientèle, mais aussi de mieux la segmenter. Par conséquent, ils peuvent proposer aux assurés des tarifs parfaitement adaptés à leur profil et aux risques rencontrés.