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« Vous pensez que les jeunes de 24 ans n’influencent pas les assurances ? » E. Davies, Solera

Les plus âgés de la génération Z ont 24 ans cette année. Cette génération a atteint l’âge de la majorité à une période où des entreprises comme Amazon, Uber et AirBnB utilisent l’IA pour simplifier les achats et communiquer directement avec les clients. L’IA permet également l’analyse des données pour optimiser leurs activités. Cette génération ne se souviendra peut-être même pas des services ou des produits sans activation vocale, sans suggestion d’achat personnalisé et sans espace d’aide par tchat. Etant donné que la génération Z devient de plus en plus influente en tant que consommateurs, ses attentes en matière de services et d’interactions avec les marques nécessiteront d’élaborer des offres basées sur l’IA. Il faut également ajouter le pouvoir d’achat de la génération milléniale à celui de la GenZ. Toutes les entreprises vont devoir évoluer pour répondre à ces attentes technologiques collectives.

Vous pensez que les jeunes de 24 ans n’influencent pas les assurances ?
Evan Davies, Directeur de la Technologie, Solera

Le secteur de l’assurance, comme beaucoup d’autres, s’adapte rapidement et intègre d’ores et déjà l’IA. Dans un rapport récent, McKinsey estime jusqu’à 1,1 billion de dollars la valeur annuelle potentielle de revenus supplémentaires si l’IA est adoptée dans le secteur des assurances. Néanmoins, il n’est pas si simple d’intégrer l’Intelligence Visuelle au processus d’estimation sur photos.

L’Intelligence Visuelle et la technologie qui lui permet de fonctionner doivent associer deux éléments fondamentaux : des données de qualité et une connaissance de la réparation des véhicules. Les solutions basées sur l’IA doivent être entrainées et implémentées par la combinaison de ces deux éléments pour garantir la cohérence des résultats à chaque étape.

Reconnaissance et traitement des photos par l’IA

Ceux qui ont récemment dû ouvrir un dossier d’assurance connaissent probablement le processus de prise et de téléchargement des photos. La prise de photos n’est pas forcément une nouveauté, en revanche la technologie qui traite et améliore le processus est assez récente et peut être complexe. Les outils d’automatisation optimisent les processus lors de la déclaration (FNOL) et de l’orientation du dossier en accélérant l’analyse des photos du dommage, l’identification du véhicule en perte totale ou les prochaines étapes à réaliser pour les véhicules réparables. Les décisions qui impactent le traitement des sinistres pour l’assureur, l’expert, le réparateur et l’assuré sont prises dès le début de la gestion du sinistre.

Il n’y a pas une unique façon d’intégrer l’estimation intelligente sur photos. Cependant, l’une d’entre elles consiste à entrainer des modèles d’IA à partir de données existantes de sinistres et des photos associées au dossier. Une autre approche consiste à utiliser un ensemble de données dédiées à l’apprentissage contenant des photos annotées ou « étiquetées ».

Des réparations fiables et plus rapides

En l’absence d’un système d’estimation basé sur l’IA, des experts sont nécessaires pour réaliser l’estimation des réparations. Grâce à l’utilisation d’un système d’IA, ils peuvent se concentrer sur des cas plus complexes.

Fournir une estimation précise de la taille, de la position et de la gravité du dommage joue un rôle crucial pour obtenir un coût de réparation au juste prix. De nombreuses variables influencent le coût des réparations, notamment le matériau, la géométrie, l’accessibilité et l’épaisseur. Les véhicules récents sont faits de matériaux alternatifs, tels que différents types d’acier, d’aluminium et de fibre de carbone. Il y a donc beaucoup de facteurs à prendre en compte, d’où l’importance d’intégrer la science des réparations dans un processus d’estimation des réparations basée sur l’IA.

Science de la réparation et science des données

Pour chaque étape qui utilise l’IA, les algorithmes qui alimentent ces solutions doivent être entrainés et implémentés par des données fiables afin de garantir la cohérence des résultats à chaque étape. Il ne s’agit pas seulement d’ajouter l’IA à un flux de travail existant. L’estimation basée sur l’IA consiste à associer la technologie de la science des réparations avec une base de données historiques des dossiers sinistres accompagnés des photos collectées au fil des années pour rendre cette évolution si puissante.

Une approche qui combine ces deux types de données permet d’améliorer les algorithmes d’apprentissage automatique pour favoriser leur efficacité et leur précision. Elle fournit une approche intégrée permettant d’accroître la précision et les performances par rapport aux solutions ponctuelles de reconnaissance sur photos grâce à l’IA.

Préparer l’avenir pour les générations qui ont connu le digital dès leur plus jeune âge

Aujourd’hui, plus que jamais, avec l’utilisation croissante des canaux digitaux par toutes les générations et les nouvelles attentes des jeunes générations, les prestataires de services du monde entier, y compris ceux du secteur de l’assurance, font confiance à l’IA. Il est largement établi que ces nouvelles technologies sont l’avenir, mais comme pour tout changement, leur adoption n’est pas si simple. Il faut s’entourer de partenaires ayant de l’expérience et l’expertise appropriée pour construire l’avenir et faciliter leur adoption.

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