Par Patrick Gill
Depuis des années, les discussions sur l'efficacité opérationnelle dans le secteur de l'assurance se concentrent sur un seul objectif : réduire les dépenses. Automatiser un processus. Éliminer une tâche manuelle. Réduire les délais. Enlever les étapes inutiles.
Ce sont là des objectifs louables. Mais ils ratent une occasion plus importante.
La prochaine ère de l'efficacité opérationnelle ne consiste pas simplement à travailler plus vite. Il s'agit de prendre de meilleures décisions grâce à une meilleure information disponible avant même le début des travaux.
Cette distinction est importante.
Historiquement, l'industrie de l'assurance fonctionnait dans un monde où trop de décisions étaient prises après qu'un expert se soit rendu sur place. Les experts se déplaçaient jusqu'à une maison pour évaluer l'état. Les entrepreneurs montaient sur les toits pour les mesurer. Les gestionnaires de sinistres attendaient les résultats des inspections avant de décider de l'allocation des ressources. Les équipes d'intervention en cas de catastrophe ne réagissaient souvent qu'une fois les pertes massives.
Il en a résulté non seulement un ralentissement du traitement des dossiers, mais aussi de l'incertitude. De multiples visites sur place, des tâches redondantes, des décisions incohérentes et le déploiement inutile de ressources coûteuses, tandis que des dossiers plus prioritaires étaient retardés.
L'intelligence artificielle est en train de changer la donne.
Pas parce que l'IA remplace les experts en sinistres ou les spécialistes du traitement des réclamations. Ce n'est pas le cas.
L'IA améliore l'efficacité opérationnelle car elle permet aux assureurs d'obtenir beaucoup plus d'informations avant même que quiconque ne quitte le bureau.
Il s’agit d’une manière fondamentalement différente d’envisager les opérations de gestion des sinistres.
Chez Eagleview, nous aidons depuis plus de vingt ans les assureurs à comprendre les propriétés grâce à l'imagerie aérienne et aux renseignements sur les biens immobiliers.
Initialement, cela impliquait de résoudre un problème très pratique.
Les mesures de toiture étaient souvent contestées. Les experts, les entrepreneurs et les propriétaires pouvaient arriver à des conclusions différentes, même pour une chose aussi simple que la superficie d'un toit. Ces désaccords engendraient des tensions dans presque tous les dossiers de sinistres liés à la toiture.
Le fait de fournir des mesures objectives et indépendantes a permis de lever cette incertitude. Chacun pouvait ainsi travailler à partir des mêmes données factuelles.
Cela a permis à lui seul de réaliser d'énormes gains d'efficacité opérationnelle.
Mais les mesures n'étaient en réalité que le début.
Aujourd'hui, les assureurs ont accès à un niveau d'information immobilière complètement différent : état et âge de la toiture, caractéristiques structurelles, imagerie historique, évolution du bien au fil du temps, données météorologiques et détection des changements grâce à l'IA.
Chaque nouvelle couche d'information répond à une question avant même qu'elle ne soit posée sur le terrain.
Notre mantra intérieur est devenu simple :
Dans quelle mesure pouvez-vous être plus performant si vous en savez plus avant de partir ?
Au bout du compte, la réponse est : nettement mieux.
L'IA transforme l'économie des opérations de gestion des réclamations
L'une des plus grandes idées fausses concernant l'intelligence artificielle est qu'elle se résume principalement à l'automatisation.
La vraie opportunité est dans l'intelligence.
Les organismes de gestion des réclamations emploient déjà des professionnels expérimentés, capables de prendre des décisions difficiles. Leur défi n'est pas le manque de compétences, mais le manque de visibilité.
L'IA permet aux opérateurs de rassembler d'énormes volumes d'informations disparates qui auraient auparavant nécessité des semaines de travail en science des données et de les rendre disponibles en quelques minutes grâce à des requêtes en langage naturel.
Au lieu de parcourir des systèmes disparates, les responsables des sinistres peuvent se poser des questions simples : quelles toitures anciennes se trouvent sur la trajectoire de la grêle d’hier ? Quels biens assurés présentaient déjà des signes de détérioration avant la tempête ? Quelles demandes d’indemnisation doivent être traitées en priorité ? Où faut-il d'abord déployer les experts en sinistres ?
Il ne s'agit pas de capacités théoriques.
Ce sont des décisions pratiques qui influencent directement la gravité des réclamations, la satisfaction de la clientèle et les frais d'exploitation.
L'efficacité opérationnelle ne se limite pas à traiter les demandes d'indemnisation plus rapidement. Il s'agit de s'assurer que chaque demande reçoit l'attention appropriée, de la part des ressources adéquates, au moment opportun.
L'IA rend ça possible.
L'efficacité opérationnelle commence avant même le dépôt de la première réclamation.
L'un des changements les plus importants permis par l'IA est peut-être de prévoir la planification opérationnelle avant l'intervention en cas de catastrophes.
Traditionnellement, les assureurs commençaient à s'organiser une fois les demandes d'indemnisation reçues.
Mais que se passerait-il si vous aviez déjà pris conscience de votre exposition avant même que la tempête ne frappe terre ?
Imaginez un ouragan qui devrait toucher des milliers de propriétés assurées.
Un assureur peut désormais combiner les prévisions météorologiques avec des renseignements détaillés sur les biens immobiliers de son portefeuille afin de comprendre quels assurés semblent les plus vulnérables.
Toitures anciennes.
Immobilier présentant déjà des signes de détérioration.
Structures présentant des caractéristiques associées à un risque de dommages plus élevé.
Au lieu de se préparer de manière générique à une catastrophe, les transporteurs peuvent se préparer de manière spécifique.
Les effectifs chargés des réclamations peuvent être ajustés.
Les experts indépendants peuvent être positionnés de manière stratégique.
Les communications avec les clients peuvent commencer plus tôt.
Les ressources peuvent être allouées avant les pics de demande plutôt qu'après.
Il s'agit d'une efficacité opérationnelle d'un tout autre niveau.
Il ne réagit plus efficacement.
Elle se prépare intelligemment.
Après la tempête, l'IA aide à prioriser ce qui compte le plus
Lorsqu'un événement météorologique majeur survient, les assureurs sont immédiatement confrontés à un autre défi.
Des milliers, voire des dizaines de milliers, de réclamations potentielles.
La question n'est pas simplement de savoir à quelle vitesse les demandes peuvent être traitées.
Il s'agit de savoir comment les hiérarchiser intelligemment.
Tous les biens endommagés ne présentent pas le même degré d'urgence.
En combinant les renseignements météorologiques post-événement avec les informations historiques propres à chaque propriété, l'IA peut aider les assureurs à analyser rapidement leurs polices en vigueur afin d'identifier les propriétés les plus susceptibles de nécessiter une attention immédiate.
Imaginez devoir évaluer un portefeuille entier après un violent épisode de grêle.
Plutôt que de traiter chaque réclamation de la même manière, les assureurs peuvent identifier les biens qui combinent plusieurs indicateurs significatifs :
Systèmes de toiture anciens.
Toit historique en mauvais état.
Intensité de la tempête.
Caractéristiques du bien associées à une probabilité plus élevée de pertes importantes.
Cela permet aux organismes de gestion des réclamations de mettre en place des flux de travail plus intelligents presque immédiatement.
Les experts en sinistres expérimentés peuvent se concentrer là où leurs compétences sont le plus nécessaires.
Les demandes d'indemnisation moins complexes peuvent être traitées selon des procédures simplifiées.
Les attentes des clients peuvent être gérées de manière plus proactive.
Le résultat ne se limite pas à un traitement plus rapide des réclamations.
Cela permet une meilleure utilisation des ressources tout au long de l'opération.
Gestion de portefeuille des changements liés aux renseignements historiques sur les propriétés
L'un des aspects les plus puissants de l'imagerie aérienne est qu'elle ne se limite pas à une simple photographie à un instant T.
Ça crée l'histoire.
Lorsque des biens immobiliers sont observés de manière répétée sur plusieurs années, les assureurs acquièrent quelque chose dont le secteur a rarement disposé à grande échelle : une visibilité sur l’évolution des biens.
Les toits vieillissent.
Les matériaux se détériorent.
Des réparations sont effectuées.
Des fonctionnalités ont été ajoutées.
La situation s'améliore ou se détériore.
Historiquement, comprendre ces changements sur des centaines de milliers, voire des millions de propriétés assurées, aurait été pratiquement impossible.
L'IA change la donne.
En analysant l'état historique des toitures de l'ensemble du portefeuille d'un assureur, les compagnies d'assurance peuvent mieux saisir leurs obligations financières futures avant que des sinistres ne surviennent.
Des schémas commencent à se dessiner.
Des pans entiers du portefeuille peuvent comporter des toitures vieillissantes qui approchent de leur cycle de remplacement.
Certaines régions géographiques peuvent présenter une détérioration accélérée en raison de leur exposition aux intempéries.
Les caractéristiques des biens associées aux réclamations futures deviennent de plus en plus visibles.
Plutôt que de se fier uniquement aux ratios de réclamations historiques, les assureurs peuvent commencer à intégrer l'état réel des biens dans la gestion de leur portefeuille.
C'est l'efficacité opérationnelle au niveau stratégique.
De meilleures prévisions.
Mieux vaut réserver.
Une meilleure planification.
Meilleure répartition des capitaux.
Aider les propriétaires à faire partie de la solution
L'efficacité opérationnelle ne se limite pas à l'amélioration des processus des assureurs.
Parfois, les gains d'efficacité les plus importants proviennent de la prévention pure et simple des réclamations.
L'analyse individuelle des risques immobiliers offre aux assureurs la possibilité d'entrer en contact avec les propriétaires bien avant que des dommages ne surviennent.
L'intelligence artificielle appliquée aux propriétés permet d'identifier des problèmes d'entretien que les propriétaires ne remarqueraient peut-être jamais du sol.
Détérioration de la toiture.
Auvent d'arbre.
Évolution des conditions immobilières.
Problèmes de maintenance émergents.
Fournir aux propriétaires des renseignements exploitables les aide à mieux comprendre l'état de leur propriété et à prendre des décisions éclairées en matière d'entretien avant que des problèmes relativement mineurs ne se transforment en pertes importantes.
Tout le monde y gagne.
Les propriétaires réduisent ainsi le risque de dommages coûteux.
Les assureurs réduisent les réclamations évitables.
Les organismes de gestion des réclamations consacrent plus de temps à traiter les pertes inévitables qu'à gérer celles qui auraient pu être évitées.
L'efficacité opérationnelle ne se limite pas à un traitement plus efficace des demandes d'indemnisation.
Il s'agit de réduire le nombre de demandes nécessitant un traitement.
L'IA rend faciles à répondre à des questions auparavant impossibles
L'un des développements les plus intéressants n'est pas simplement la disponibilité de plus de données.
C'est l'accessibilité.
Historiquement, répondre à des questions opérationnelles complexes nécessitait des analystes spécialisés, de multiples bases de données et des projets de longue haleine.
Un gestionnaire des réclamations pourrait avoir une excellente idée, mais il lui manquait un moyen efficace de la valider.
Aujourd'hui, l'IA agentive change cette expérience.
Des questions qui nécessitaient autrefois des semaines de travail analytique peuvent de plus en plus souvent trouver une réponse en quelques minutes grâce à des interfaces conversationnelles.
Ça change fondamentalement la prise de décision.
Au lieu d'attendre des rapports, les dirigeants peuvent explorer des scénarios de manière interactive.
Ils peuvent tester des hypothèses.
Améliorer les flux de travail.
Adapter les plans en cas de catastrophe.
Optimiser les effectifs.
Améliorer continuellement les opérations.
La technologie ne remplace pas l'expertise.
Ça l'amplifie.
Depuis des décennies, l'assurance s'appuie sur des instantanés statiques du risque.
Les applis ont capté un instant.
Les inspections ont permis d'en découvrir un autre.
Des allégations documentées une autre.
Tout ce qui se passait entre les deux restait en grande partie invisible.
Mais les biens immobiliers ne restent pas immobiles.
Les toits vieillissent.
La végétation pousse.
Des piscines apparaissent.
Changements dans le surplomb des arbres.
Des opérations d'entretien sont effectuées.
Les tempêtes laissent des effets cumulatifs.
L'intelligence artificielle, combinée à des images et des données immobilières constamment mises à jour, permet aux assureurs de comprendre ces changements à grande échelle.
Plus important encore, l'IA peut maintenant détecter automatiquement ces changements.
Les humains n'ont plus besoin de comparer des images côte à côte pour identifier des différences significatives.
Les algorithmes peuvent identifier simultanément les changements sur des millions de propriétés et faire ressortir les informations pertinentes.
Ces renseignements peuvent être directement intégrés à la souscription, à la planification en cas de catastrophe, à la gestion des sinistres et à l'engagement client.
Au lieu de réagir au changement, les assureurs peuvent commencer à le gérer.
L'avenir de l'efficacité opérationnelle
L'efficacité opérationnelle a toujours été importante.
Mais l'IA change à la fois la définition et les opportunités.
L'efficacité ne se mesure plus uniquement par la réduction des coûts ou la diminution des délais de cycle.
Cela se mesure à la qualité des décisions prises plus tôt.
Savoir quelles réclamations méritent une attention immédiate.
Comprendre l'exposition de son portefeuille avant qu'une catastrophe ne survienne.
Prévision des obligations financières à partir des données historiques sur les biens immobiliers.
Aider les propriétaires à réduire les pertes avant qu'elles ne surviennent.
Il ne s'agit pas d'améliorations isolées.
Ce sont des capacités interconnectées qui transforment fondamentalement le fonctionnement des organismes d'assurance.
Le point commun n'est pas l'automatisation.
C'est du savoir.
Chaque fois qu'un assureur en sait plus avant de prendre une décision, du travail inutile disparaît.
Les ressources sont déployées plus efficacement.
Les clients bénéficient d'un service plus rapide.
Les professionnels des réclamations consacrent plus de temps à mettre en pratique leur expertise et moins de temps à recueillir des informations.
C'est là que l'intelligence artificielle déploie toute sa valeur.
Pas en remplaçant les gens.
En s'assurant que chaque personne dispose d'informations de meilleure qualité que jamais auparavant.
Pour les assureurs, l'efficacité opérationnelle a toujours consisté à éliminer le gaspillage.
L'IA offre maintenant quelque chose d'encore plus précieux.
La capacité d'éliminer l'incertitude.
Et lorsque l'incertitude commence à se dissiper, de meilleurs résultats s'ensuivent – pour les assureurs, pour les professionnels des réclamations et, en fin de compte, pour les assurés.