Historiquement, les compagnies d’assurance délèguent peu leur relation client, et ce, pour plusieurs raisons : complexité des produits assurantiels, standards de qualité, traitement de données sensibles, et poids relativement moindre du coût de la RC par rapport à d’autres postes (réserves techniques, sinistres, etc.). Toutefois, le contexte actuel – marqué par une hausse des catastrophes naturelles, une évolution rapide des attentes clients et une concurrence accrue – incite le secteur à repenser la gestion de la relation client.
Aujourd’hui, c’est l’intelligence artificielle qui apparaît comme l’une des réponses les plus prometteuses pour faire face à ces défis. Elle permet non seulement d’automatiser des tâches simples (devis, facturation, premières déclarations de sinistre…), mais aussi de traiter ces demandes avec précision, tout en assurant une maîtrise des coûts et une flexibilité face aux fluctuations d’activité.
Cet article propose d’expliciter l’impact de l’IA sur la relation client dans le secteur de l’Assurance. Nous examinerons comment cette technologie offre une flexibilité accrue, permet l’automatisation de tâches répétitives tout en préservant l’expertise des assureurs pour les dossiers complexes, contribue à réduire les coûts, et assure la confidentialité des données grâce notamment à l’IA symbolique.
De la surcharge aux solutions rapides : l’IA en réponse aux pics de demandes
L’augmentation des catastrophes naturelles et la nécessité de s’adapter
Les catastrophes naturelles sont de plus en plus fréquentes et intenses, conséquence directe du dérèglement climatique. Cette situation se traduit par des afflux massifs de demandes aux périodes critiques : déclarations de sinistres habitation, demandes d’information concernant les garanties, suivi des indemnisations, etc. Les compagnies d’assurance se trouvent alors confrontées à des pics de sollicitations sur une période très courte, ce qui peut engendrer d’importants délais et, par conséquent, une dégradation de la satisfaction client.
Traditionnellement, les assureurs gèrent ce type de situation en mobilisant, le plus souvent, plus de personnel. Ou bien en recourant à des solutions externalisées. Cependant, dans un secteur aussi sensible, l’externalisation de la relation client n’est pas toujours simple à mettre en œuvre, compte tenu des standards de qualité et des réglementations sur les données. C’est ici que l’IA apporte une réelle valeur ajoutée.
Comment l’IA améliore la gestion des pics de demandes
- Catégorisation et routage des demandes
- Contrôle de cohérence des justificatifs
- Préparation de brouillon de réponse pour les conseillers
Le résultat est une réduction concrète de la durée moyenne de traitement des demandes. Certaines compagnies d’assurances comme Stelliant Expertise or Saretec constatent déjà un gain pouvant aller jusqu’à 50% sur les temps de traitements, ce qui est déterminant en cas de fluctuation saisonnière ou d’événements climatiques brutaux. Cette flexibilité accrue se traduit directement par une amélioration de l’expérience client.
Automatiser les tâches simples, valoriser l’expertise humaine
Pourquoi cibler l’automatisation sur les tâches récurrentes ?
Dans le secteur de l’Assurance, la relation client couvre un large éventail de tâches, allant de la demande de devis à la gestion technique d’un sinistre complexe. L’une des forces majeures de l’IA est sa capacité à automatiser les actions chronophages et répétitives :
- L’édition de devis standardisés.
- La facturation et l’émission de quittance.
- Parcours de souscription
En libérant les équipes internes de ces tâches répétitives, on leur permet de se consacrer aux dossiers plus complexes et sensibles, où l’expertise humaine reste irremplaçable.
Des dossiers sinistres mieux gérés
Lorsque survient un sinistre complexe (expertise immobilière, dossiers multi-garanties, etc.), l’intervention d’un professionnel expérimenté demeure essentielle. Toutefois, l’IA peut faciliter et préparer ce travail en fournissant une pré-analyse ou une vérification automatique des pièces justificatives. Ainsi, l’agent d’assurance reçoit des informations structurées, ce qui réduit les risques d’erreurs et accélère le processus de décision.
L’émergence d’interfaces spécialisées pour la MRH – où l’on retrouve souvent la plus grande variabilité de types de sinistres – illustre bien l’utilité de l’automatisation partielle. Pendant que l’IA s’occupe de traiter les déclarations initiales et de pré-remplir les champs pertinents, l’assureur peut se consacrer à l’évaluation précise des dommages, au contact personnalisé avec le client, et à l’élaboration d’un plan d’indemnisation cohérent.
Réduction des coûts pour des standards de qualités préservés
Bien qu’il n’est pas le seul, la réduction des coûts constitue un enjeu stratégique majeur pour le secteur de l’assurance. Grâce à l’IA, les assureurs constatent déjà une division par deux du temps de traitement de certaines demandes, tandis que le coût de traitement d’un e-mail peut être divisé par dix. Ces gains s’expliquent par l’automatisation de tâches répétitives citée précédemment ainsi que l’efficacité des algorithmes de priorisation, permettant de traiter rapidement les requêtes. Dès lors, ces économies réalisées limitent les besoins en personnel supplémentaire lors des pics d’activité, tout en préservant la qualité du service.
IA neuro-symbolique : l’alliance entre confidentialité et performance
Sensibilité des données dans l’Assurance
L’Assurance manipule une quantité importante de données personnelles et sensibles : informations médicales, financières, historiques de sinistres, etc. Ces données sont au cœur de la relation client, car elles permettent de proposer des tarifs pertinents, d’établir des garanties adaptées et de suivre les dossiers de sinistres. Toutefois, leur manipulation nécessite le respect strict de la RGPD. Dès lors, les assureurs craignent souvent que l’externalisation ou l’automatisation de la relation client ne compromette la confidentialité. Or justement, l’IA symbolique offre des garanties de traçabilité et de transparence. Contrairement à certains modèles de deep learning, l’approche déterministe de l’IA neuro-symbolique utilise des règles et des logiques clairement définies, permettant de comprendre et de justifier chaque étape du processus, sans avoir besoin de données d’entraînements pour être pertinent, tout en bénéficiant de la créativité de l’approche probabiliste.
In fine, intelligence artificielle propose une multitude de cas d’usage permettant de répondre aux défis de la relation client dans l’Assurance, sans pour autant sacrifier les exigences spécifiques du secteur. D’une part, elle apporte une flexibilité essentielle pour absorber les pics de demandes. D’autre part, elle assure une automatisation efficace des tâches simples, libérant ainsi les équipes pour la gestion des dossiers complexes qui requièrent toute leur expertise.
En parallèle, la réduction des coûts ne se fait pas au détriment de la qualité ou de la confidentialité grâce à des modèles d’IA symbolique, il est possible de concilier innovation technologique, respect des réglementations, et maintien de standards élevés. Les assureurs qui sauront intégrer intelligemment ces technologies dans leur stratégie de relation client seront en mesure d’offrir un service rapide, personnalisé et surtout fiable, tout en renforçant la confiance de leurs assurés.
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