De nombreuses mutuelles ont d’ors et déjà pris le virage de l’intelligence artificielle pour valoriser leurs données. Ce n’est qu’un début, mais les mutuelles reconnaissent de plus en plus la nécessité d’avoir recours à l’IA pour gagner considérablement en efficacité. L’intelligence artificielle peut avoir plusieurs usages au sein des mutuelles, nous en présentons ici quelques exemples :
I) Améliorer l'expérience client :
1. Faciliter l’expérience client
Il faut savoir, en premier lieu, qu’une part croissante des assurés utilise les plateformes en ligne pour communiquer avec leur assurances et gérer leurs dossiers. Ainsi les mutuelles saisissent-elle toute l’importance d’améliorer l'expérience client en ligne et ce en ayant recours à l’intelligence artificielle. Les chatbots, par exemple, peuvent permettre aux clients de converser en langage naturel avec des robots qui répondent à leur questions. Cela crée un gain de temps et d’efficacité considérable : plus besoin pour les assurés de chercher des heures à qui s’adresser pour tel ou tel problème et savoir comment le régler, le chatbot s’en charge désormais en partie.
2. Avoir une meilleure connaissance de ses clients
Les mutuelles bénéficient d’un grand nombre de données concernant les clients. Et pour cause, contrairement, aux assurances, les mutuelles sont régies par le Code de la Mutualité. Ainsi, le risque maladie est mutualisé et les coûts répartis de manière solidaire : chacun paie selon ses moyens et reçoit selon ses besoins. Les garanties sont définies par l'assemblée générale des adhérents. Pour adhérer à une mutuelle, il n'y a pas de questionnaire de santé. Ce qui pourrait justifier le fait que les adhérents sont plus prompts à communiquer leur détails personnels (âge, poids, état de santé) auprès des mutuelles qu’auprès des assurances. Il est possible grâce au machine learning non supervisé d'intégrer les profils des clients et de mieux les connaître. Cette bonne connaissance du client peut permettre d’aller au devant des besoins de leurs adhérents et entre autre de proposer des nouveaux services aux clients en fonction de leurs profils.
3. Anticiper les churn et le départ des clients
Cette connaissance client a d’autre visées comme prévoir le churn à savoir le départ d’un client vers la concurrence. Lorsque l’on collecte des données sur les clients et qu’on les soumet à un algorithme de machine learning, celui-ci est capable d’observer des similitudes dans le profil et des régularités dans le comportement des assurés. Ainsi peut-il reconnaître un client qui va potentiellement quitter la mutuelle. Les essais qui ont été fait en la matière ont montré que le modèle prédictif anticipait ce churn dans 90% des cas (extrait des XIVème rencontres du comité de l’opéra “digital et intelligence artificielle pour les mutuelles).
II) Améliorer les performances en interne :
1. Automatiser des processus
Les mutuelles sont souvent confrontées à de nombreuses tâches répétitives extrêmement chronophages. La RPA (robotic process automation) automatise (comme son nom l’indique) ces tâches et permet aux collaborateurs de libérer du temps pour des activités à plus forte valeur ajoutée. Attention, la RPA en elle-même diffère des processus d’intelligence artificielle pure. Le robot logiciel n'est pas lui-même intelligent, du moins pas encore ! Il est désormais possible de combiner la RPA et l’Intelligence artificielle. L’IA apprend d’elle même, trie les informations pertinentes et non pertinente, s’adapte pendant que la RPA enregistre ces informations et les traite selon un processus qui est toujours le même.
2. Traitement des réclamations
L’intelligence artificielle permet de créer des modèles fondés sur l’historique des demandes pour qualifier les demandes des clients. La gestion de courrier en est un exemple. Il existe des algorithmes capables de classifier les courriers en fonction de la nature des demandes (remboursements, devis, changements de situation, etc.) et les distribuer aux services concernés. Cette fonctionnalité de l’IA s’applique pour le courrier écrit, le courrier électronique mais aussi les appels. Il existe plusieurs technologies adaptées permettant de traiter les réclamations. La computer vision (ou vision par ordinateur) est une branche de l’intelligence artificielle permet de traiter, d’analyser des images récupérées par un systèmes d’acquisition (une caméra ou un appareil photo par exemple). Concernant les appels, le “speech to text” est capable de transformer une voix humaines en un texte exploitable par une machine. Ainsi, l’intelligence artificielle peut transformer en texte les messages vocaux ou conversation téléphonique et les rendre exploitable par une machine. Par ailleurs, l’intelligence artificielle permet d’aller au-delà de la simple retranscription d’un son à un texte : le Natural Language Processing (NLP) est une fonctionnalité de l’IA capable de comprendre une conversation / un message écrit en langage naturel et sélectionne les idées pertinentes.
3. Détection de fraudes
L’Intelligence artificielle peut également permettre de détecter les éventuelles fraudes aux mutuelles. Ces fraudes, qui coûtent plusieurs centaines de millions d’euro aux mutuelles chaque année, peuvent être fortement réduite grâce des algorithmes de machine learning qui détectent les signes de fraude. Cela permet : de les éviter, de les détecter et également, de remédier rapidement au problème !
En conclusion, l’intelligence artificielle vient répondre aux problématiques spécifiques aux mutuelles. Elle améliore l'expérience client et se faisant, tisse un lien plus positif entre assurés et mutuelles. Ces dernière peuvent anticiper le départ de client au profit d’une mutuelle concurrente et intervenir. Elle automatise des processus fastidieux et répétitif et permet donc aux collaborateurs de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. Elle réduit considérable le temps de gestion des réclamations et permet de traiter les demandes aux plus vite. Enfin, elle pourrait bien régler définitivement un problème récurrent chez les mutuelles et assurances : la fraude qui fait perdre des centaines de millions d’euro chaque année. Loin de remplacer les collaborateurs, l’intelligence artificielle les accompagne dans leurs tâches et les fait gagner considérablement en efficacité. Elle leur permet de se concentrer sur des tâches où le contact humain reste nécessaire. Autant de raisons pour DataGenius de soutenir la transformation digitale d’un secteur traditionnel en pleine mutation.
--
Margaux Mouchtouris