À l’occasion de la sortie du livre blanc de Golem.ai suite à notre étude « IA & Relation Client dans la Banque et l’Assurance», nos équipes ont interviewé des professionnels de ces secteurs pour recueillir leur expérience et leur vision de l’IA dans leur métier et plus spécifiquement dans la relation client.
Aujourd’hui, rencontre avec avec Philippe Lebeaupin, Responsable Conseil Organisation dans le département Organisation Performance Maaf.
Retrouvez Philippe sur son compte Linkedin !
Dans l’enquête, nous avons constaté que les objectifs plébiscités de l’implémentation d’IA par les professionnels de la banque et assurance était de :
- Faciliter l’accès aux services, et d’améliorer le taux de clients satisfaits (91%)
A contrario, les objectifs qui suscitaient le moins d’adhésion avec le plus fort taux de répondants en désaccord sont :
- Améliorer la confiance dans les services banque/assurance (35 %)
- Fidéliser les clients (28 %)
À votre avis, pourquoi les solutions d’IA ne sont pas perçues comme des facteurs d’amélioration de la confiance et de la fidélisation des clients ? Expliquez-vous cela par l’importance du contact humain dans les secteurs banque/assurance ?
Tout d‘abord, je ne partage pas cette perception ;-) je pense que l’IA peut améliorer la confiance dans le service, selon comment elle va être implémentée.
Pourquoi autant de personnes pensent que ça ne peut PAS améliorer la confiance avec les clients ? C’est probablement parce que l’IA est perçue comme de l’intelligence à la place de l’être Humain, et qu’une des peurs est que le client ait l’impression de parler à un ROBOT… et que ça pourrait être un frein à tisser une relation de confiance !
Je pense donc que c’est exacerbé dans la banque assurance ou la piste de différenciation semble être de tisser des relations de confiance entre les conseillers ET le client.
Dans l'enquête, nous avons observé que les solutions d'automatisation, comme l'analyse de documents ou la génération de réponses, restent plus rentables que des solutions qui proposent des services personnalisés par l'analyse des données. Comment expliquer cela ? (Gain de temps, confiance, sécurisation des données utilisateurs…).
Le contexte c’est que dans l’assurance la question des investissements sur l’analyse de données est déjà un problème (je me suis occupé de l’informatique décisionnelle pendant 5 ans...). La nouvelle Chief Data Officer a par exemple beaucoup de mal à entraîner les directions sur des stratégies de la DATA (comment expliquer le ROI ? Ou démystifier les investissements à faire...).
Donc l’IA qui pourrait être un outil de plus aidant à analyser des données pour segmenter se confronte aux mêmes difficultés.
De plus pousser des services pour des clients démarre juste dans l’entreprise (Plateforme de service Covea par exemple)… et la personnalisation de ces services à des segments clients n’est pas du tout mature… Donc à mon avis la difficulté vient de créer de la personnalisation des services dans l’entreprise… Plus que de la capacité à l’IA à en pousser...
Pensez-vous que l’IA risque de déshumaniser les rapports avec la clientèle ? Ou au contraire, permettre d’investir plus de temps à dialoguer avec les clients et mieux les connaître ?
Ça va dépendre de comment on utilise l’IA… Mais je pense qu’il y a une manière très humanisante de l’utiliser... et je pense qu’on peut accompagner de nombreux collaborateurs dans la manière de délivrer leur service… sans laisser penser au client qu’une machine a fait une partie de l’analyse/de l'exécution...
Ça existe par exemple depuis longtemps dans le traitement des décomptes santé : le client voit qu’on lui règle ses prestations (et pourtant c’est automatisé de bout en bout)... ET il peut avoir une explication de la part d’un conseiller humain s’il en a besoin.
De nouvelles technologies apparaissent modifiant les usages des consommateurs, comme la confidentialité des données souhaitée, la législation RGPD, la concurrence des néo-banques et assurances proposant des services dématérialisés… D'après vous, les banques et assurances sont-elles prêtes à répondre à ces nouvelles exigences en intégrant des IA rapidement ?
Oui, je pense que l’assurance est « au taquet » sur tout le réglementaire et la protection des données depuis longtemps… le RGPD ça n’est pas une révolution, mais une évolution dans ce domaine-là (contrairement aux acteurs de type GAFAM…).
C’est déjà fortement intégré dans les processus projets et la mise en conformité réglementaire fait l’objet des nombreux projets chaque année.
Donc faire de l’IA en respectant ces exigences ne me semble pas compliqué… sous réserve que l’on ne cherche pas à faire les apprentis sorciers avec des données nominatives venant de l’extérieur…
Si vous deviez choisir une seule solution d'IA à implémenter en priorité, laquelle serait-elle et pourquoi ?
Je ne suis pas très bien placé, car ce n’est pas mon métier. Mais :
- J’ai vu la complexité du deep learning qui a capoté plusieurs fois après essais (Deep learning qui nécessitait des milliers de conversations clients/conseillers... KO car il y a des réglementations sur l’enregistrement de ce type de conversation), Deep learning sur des factures artisans... KO car pas assez de volumes (trop de cas morcelés).
Le Deep learning est en cours de test sur de la photo et là ça me semble plus intéressant, car nous n’avons pas d’autres solutions à ce jour…
- De l’IA Symbolique me semble plus adaptée pour traiter nos DATAS (pas de photo) qui sont du texte, des chiffres stockés dans nos bases de données (en français) : ce serait une meilleure manière de mieux exploiter nos DATA.
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