Nouveaux outils et technologies d'automatisation du traitement des réclamations (2024)

Le secteur de l'assurance a longtemps été dominé par des processus manuels, ce qui a entraîné un manque d'efficacité et une augmentation des coûts. Deloitte estime que le traitement des sinistres représente jusqu'à 70 % des coûts d'un assureur.¹ L'automatisation du traitement des sinistres s'est donc imposée comme une solution qui change la donne. Dans cet article, nous allons explorer le concept, ses avantages, les technologies impliquées et l'avenir du traitement des sinistres.

Qu'est-ce que l'automatisation du traitement des réclamations ?

Le traitement des demandes d'indemnisation est un élément essentiel du secteur de l'assurance. Il consiste à recevoir, vérifier et traiter les demandes d'indemnisation des assurés. Ce processus comprend l'évaluation de la validité de la demande, la détermination de la couverture et, enfin, le paiement du montant approprié. Traditionnellement, le traitement des sinistres est effectué manuellement. Les agents d'assurance, les experts et les autres membres du personnel traitaient chaque demande individuellement, en examinant les documents, en contactant les clients et en prenant des décisions sur les paiements. Cette méthode prend du temps, demande beaucoup de travail et est sujette à l'erreur humaine.

L'automatisation du traitement des réclamations rationalise et accélère le processus d'évaluation, de vérification et de règlement des réclamations d'assurance. En s'appuyant sur de nouvelles technologies avancées, telles que l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique (ML), le traitement du langage naturel (NLP) et la blockchain, les assureurs peuvent réduire les tâches manuelles, minimiser les erreurs et améliorer l'expérience globale du client.

Principaux avantages de l'automatisation du traitement des demandes d'indemnisation

En automatisant les tâches répétitives et en utilisant des algorithmes avancés pour analyser les données, les assureurs peuvent réduire considérablement les interventions manuelles, ce qui permet un traitement plus rapide, plus précis et plus rentable des demandes d'indemnisation. Les quatre principaux avantages de l'automatisation des sinistres sont les suivants :

1. Vitesse et efficacité

Le traitement automatisé des sinistres accélère l'évaluation et le règlement des sinistres en réduisant la saisie et la validation manuelles des données. Les compagnies d'assurance peuvent ainsi traiter un plus grand nombre de sinistres avec plus de précision et dans des délais plus courts.

2. Précision

L'automatisation minimise l'intervention humaine, réduisant ainsi la probabilité d'erreurs et d'incohérences dans le traitement des demandes. Cela se traduit par une plus grande précision et une réduction des risques associés aux erreurs humaines, tels que les paiements excessifs ou les refus fondés sur des informations incorrectes.

3. Économies de coûts

En automatisant le traitement des sinistres, les compagnies d'assurance peuvent réduire les coûts de main-d'œuvre associés aux tâches manuelles, diminuer la fréquence des erreurs et réduire les dépenses opérationnelles globales. McKinsey estime que l'adoption de l'automatisation du traitement des demandes d'indemnisation peut entraîner une réduction des coûts de 30 %.²

4. Une meilleure expérience client

L'automatisation du traitement des sinistres permet une résolution plus rapide des sinistres et une communication plus transparente avec les assurés. La satisfaction et la fidélité des clients s'en trouvent accrues, car les assurés sont plus susceptibles de recevoir des règlements rapides et précis.

Technologies émergentes pour l'automatisation du traitement des demandes d'indemnisation

Les logiciels et outils de traitement des demandes d'indemnisation existent depuis longtemps. Dans le passé, ils reposaient sur une automatisation basée sur des règles, mais nous voyons de plus en plus de solutions qui tirent parti de l'intelligence artificielle appliquée. Voici quelques-unes des principales technologies émergentes que vous devez connaître :

• Intelligence artificielle (IA) et apprentissage machine (ML ) - Les algorithmes d'IA et de ML permettent aux systèmes de traitement des sinistres d'apprendre à partir de données historiques, d'identifier des modèles et de faire des prédictions. Ces technologies aident à automatiser l'évaluation et la catégorisation des sinistres, à détecter les activités frauduleuses et à estimer les montants des sinistres.‍
• Traitement du langage naturel (NL P) - Le NLP facilite l'interprétation et l'analyse des informations textuelles, telles que les documents de police et les descriptions de sinistres. En utilisant le NLP, les systèmes automatisés peuvent comprendre et extraire des informations pertinentes à partir de données non structurées, rationalisant ainsi le processus d'évaluation des sinistres.‍
• Automatisation des processus par la robotique (RPA) - RPA automatise les tâches de routine en imitant les actions humaines, telles que la saisie et la validation des données. Cette technologie améliore l'efficacité du traitement des demandes en automatisant les tâches répétitives et en minimisant les interventions manuelles.‍
• Reconnaissance optique de caractères (O CR) - La technologie OCR convertit le texte manuscrit ou imprimé en format numérique, ce qui permet aux systèmes automatisés d'extraire et d'analyser plus facilement les informations contenues dans les documents, tels que les formulaires de demande d'indemnisation ou les dossiers médicaux.
• Blockchain. La blockchain est un type de base de données ou de registre distribué, utilisé le plus souvent dans les crypto-monnaies. La blockchain peut être appliquée à des actions transactionnelles complexes, telles que la gestion des sinistres d'assurance.

Solutions émergentes d'automatisation du traitement des demandes d'indemnisation

Intelligence des processus

Process intelligence peut contribuer de manière significative au traitement des demandes d'indemnisation en identifiant les possibilités d'automatisation des flux de travail ou des tâches, en réduisant le travail manuel et les erreurs humaines, et en améliorant l'efficacité globale. En analysant les données et en identifiant des modèles, il aide les assureurs à prendre des décisions éclairées, à détecter les fraudes et à garantir la conformité avec les réglementations du secteur. Cette technologie permet en fin de compte d'accélérer le règlement des sinistres, d'améliorer la satisfaction des clients et d'accroître l'efficacité opérationnelle des compagnies d'assurance.

Traitement intelligent des documents

Le traitement intelligent des documents (TID) joue un rôle crucial dans l'automatisation du traitement des demandes de remboursement en capturant, extrayant et validant efficacement les données de divers documents non structurés et semi-structurés, tels que les formulaires de demande de remboursement, les factures et les dossiers médicaux. En s'appuyant sur des technologies avancées telles que le traitement du langage naturel, la reconnaissance optique des caractères et l'apprentissage automatique, l'IDP élimine la saisie manuelle des données, accélère le temps de traitement, réduit les erreurs et garantit la précision du flux de traitement des réclamations. Les compagnies d'assurance bénéficient ainsi d'une meilleure allocation des ressources, d'une efficacité opérationnelle accrue et d'une meilleure expérience client.

Approbation des demandes d'indemnisation par la blockchain

La technologie blockchain peut changer la donne pour l'automatisation des processus de sinistres dans le secteur de l'assurance, en offrant transparence, sécurité et efficacité. En créant un grand livre décentralisé et immuable qui enregistre et valide chaque transaction, la blockchain permet un partage sécurisé des données entre les différentes parties prenantes, notamment les assureurs, les demandeurs et les prestataires de services. Les contrats intelligents, qui sont des accords auto-exécutoires avec des règles prédéfinies, peuvent être utilisés pour traiter automatiquement les demandes d'indemnisation et déclencher des paiements lorsque des conditions spécifiques sont remplies. Cela permet de réduire la fraude, d'accélérer le règlement des sinistres et de renforcer la confiance entre toutes les parties concernées. En outre, la blockchain élimine les intermédiaires et rationalise la communication, ce qui permet aux compagnies d'assurance de réaliser des économies et d'accroître leur efficacité opérationnelle.

RPA pour l'assurance

Automatisation des processus par la robotique (RPA) est un outil puissant pour l'automatisation des processus de réclamation, car il peut traiter des tâches répétitives, basées sur des règles, avec une grande précision et une grande rapidité. En déployant des robots logiciels pour effectuer des activités telles que la saisie de données, la validation et la mise à jour de l'état des sinistres, RPA réduit le travail manuel, minimise les erreurs humaines et augmente l'efficacité globale. Les compagnies d'assurance peuvent ainsi traiter un plus grand nombre de demandes d'indemnisation avec moins de ressources, ce qui leur permet de réaliser des économies et d'améliorer leur productivité. En outre, RPA permet aux employés de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, telles que la détection des fraudes et le service à la clientèle, ce qui améliore en fin de compte l'expérience du client et stimule la croissance de l'entreprise.

L'IA conversationnelle

L'IA conversationnelle, alimentée par le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique, peut contribuer de manière significative à l'automatisation du traitement des sinistres en servant d'assistant virtuel à la fois pour les clients et le personnel de l'assurance. Par le biais de chatbots et d'assistants vocaux, elle peut gérer un large éventail de tâches, telles que guider les demandeurs tout au long du processus de soumission, répondre aux questions fréquemment posées et fournir des mises à jour en temps réel sur l'état des demandes d'indemnisation. Cela permet non seulement de réduire la charge de travail des agents humains, mais aussi d'offrir un soutien personnalisé et permanent aux clients, ce qui se traduit par une expérience utilisateur plus satisfaisante. En outre, l'IA conversationnelle peut aider les compagnies d'assurance à analyser les interactions avec les clients, à identifier les tendances et à améliorer leurs services, contribuant ainsi à l'efficacité opérationnelle globale et à la croissance de l'entreprise.

Résultat final

L'automatisation du traitement des demandes d'indemnisation transforme le secteur de l'assurance en améliorant l'efficacité, en réduisant les erreurs et en améliorant l'expérience client. En tirant parti de technologies avancées telles que l'IA, le ML, le NLP, RPA, et l'OCR, les assureurs peuvent rationaliser leurs processus de traitement des sinistres, réduire les coûts opérationnels et rester compétitifs dans un monde de plus en plus numérique. La mise en œuvre des meilleures pratiques, telles que process mapping, la formation des employés et le suivi des performances, contribuera à garantir l'adoption réussie des solutions d'automatisation du traitement des demandes d'indemnisation.

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