Comment les données et l’IA/ML façonnent l’avenir de la gestion des sinistres

Par Adam Fisher, directeur des données

Le volume de réclamations traitées chaque jour et la quantité de données attribuées à ces demandes augmentent.

Mais ce que nous faisons avec les données dans le domaine de la gestion des sinistres évolue constamment. Et bien que les facteurs de risque doivent être pris en compte, nous ne faisons que commencer à exploiter les opportunités pour l’avenir. Les données, combinées à l’intelligence artificielle, peuvent être utilisées pour réduire les coûts et les délais de traitement des réclamations, ainsi que pour faciliter les experts en sinistres, cliniciens et clients une manière plus intelligente de prendre des décisions de gestion des sinistres.

Mon rôle de chef des données m’a donné une perspective unique sur les possibilités offertes par les données dans notre industrie. Je suis arrivé à ce poste en 2021 et en seulement 1,5 an depuis que j’ai rejoint Sedgwick, beaucoup de choses ont changé pour notre équipe de science des données. Nous avons investi stratégiquement dans l’expansion de cette équipe, ainsi que pour briser les silos permettant aux analystes de collaborer plus efficacement à travers notre organisation en soutien à l’optimisation des décisions pour nos unités d’affaires. Nous nous concentrons sur la formation, l’éducation et le perfectionnement de la population d’analystes de données. Et pour rendre tout cela possible, nous avons intégré de nouvelles plateformes et outils axés sur l’IA pour permettre à la fois aux utilisateurs très techniques et aux utilisateurs d’affaires détenant des connaissances contextuelles précieuses de collaborer de nouvelles façons.

Mais pourquoi un tel investissement et une telle concentration? Pour moi, ça se résume à deux choses : l’efficacité, certes, mais aussi l’opportunité. Chez Sedgwick, nous aimons dire que prendre soin des gens est au cœur de tout ce que nous faisons, et c’est vrai même lorsque nous réfléchissons à pourquoi nous nous engageons dans de nouvelles initiatives technologiques.

L’efficacité est essentielle pour faire évoluer le processus de réclamation – et la façon dont nous prenons soin des gens

La gestion des sinistres a toujours été, dans une certaine mesure, une activité axée sur les données. L’avenir consiste à aider notre grande population d’examinateurs/experts en sinistres/cliniciens à gagner plus de temps sur les tâches très répétitives, afin qu’ils puissent passer encore plus de temps à réfléchir et à élaborer des stratégies sur les aspects plus complexes de l’adjudication des réclamations, comme les actions de réserve ou de règlement. Simplifier le processus de réclamation nous aide à prendre soin des clients et des personnes qu’ils soutiennent – des employés aux assurés en passant par les clients. C’est essentiel pour l’expérience utilisateur, la qualité des résultats et la rapidité de résolution. L’objectif est d’améliorer les résultats en réduisant les coûts de réclamation ou les délais de traitement, et nous prenons en charge les projets que nous croyons les plus impactants.

Comment la science des données et l’IA font une différence :

1. Accès facile : En reliant notre équipe et nos données via une nouvelle plateforme à la fois robuste et conviviale pour une grande partie de notre population, les analystes et les data scientists peuvent facilement accéder à des éléments de données qui étaient auparavant très difficiles d’accès. Les données généralisées pour les éléments populaires nécessaires à l’analyse et à la modélisation des résultats des réclamations s’infiltrent désormais facilement dans le système, et les modèles jugés utiles peuvent être facilement reproduits pour bénéficier à d’autres clients presque instantanément.
2. Connectons-nous : Avec de nouveaux outils de soutien et des capacités de rapports plus robustes, nous sommes désormais mieux à même de travailler ensemble à travers notre organisation TI et de mieux collaborer avec l’entreprise. Notre équipe d’optimisation des décisions, ainsi que nos analystes et parties prenantes au sein de nos unités d’affaires, cherchent ensemble des occasions où ils peuvent tirer parti des domaines d’efficacité des systèmes actuels ou extraire des informations précieuses des données pour améliorer le processus.
3. Le partage est la norme : en reliant les personnes, la technologie et les données de nouvelles façons, notre équipe de science des données peut désormais développer, partager et déployer rapidement des cartes de score, des outils et des modèles de benchmarking pour tirer parti des avantages et de la valeur entre les clients. Avec tous les outils de progrès entre leurs mains, la reproduction des projets devient désormais facile. Si nous construisons un modèle client qui fonctionne pour l’un de nos clients, nous pouvons simplement copier le modèle, changer le client, puis l’ajuster à l’usage unique du client et à ses données historiques. Nous avons atteint un nouveau niveau de collaboration mondiale qui va au-delà de la technologie.

Impact à l’échelle de l’industrie et opportunités de transformation

Nous avons la responsabilité de réduire les risques et de préparer et protéger nos clients en utilisant la science des données. Un défi courant pour les sociétés et les assureurs est de trouver un avocat ou un cabinet en qui ils peuvent avoir confiance pour améliorer les résultats des réclamations. Ils cherchent aussi à se protéger contre les risques financiers et réputationnels, des défis spécifiques comme la fraude et les verdicts nucléaires. Nous croyons que des indicateurs de performance comparables devraient être utilisés pour répondre à ces préoccupations. De la même manière que le benchmarking des fournisseurs s’appuie sur les données pour prédire quels fournisseurs apporteront les meilleurs résultats à une réclamation, nous croyons qu’un tableau de bord d’avocat basé sur l’historique des réclamations et les résultats des procès peut offrir un avantage similaire.

Lorsqu’il s’agit de systématiser l’utilisation des données et de l’IA, et de donner une place à plus de rôles et de profils, il existe effectivement une opportunité pour que des modèles nouveaux et existants s’intègrent dans l’ensemble du processus de gestion des réclamations. Tous les participants, comme les examinateurs de sinistres, les directeurs du service à la clientèle et les gestionnaires, utiliseraient les données et les analyses fournies pour renforcer leurs capacités de prise de décision.

Une occasion serait d’appliquer un score global à toutes les réclamations. De cette façon, ceux qui travaillent au niveau des réclamations pourraient utiliser ces scores pour prioriser et comparer les réclamations universellement, offrant ainsi un système de notation à l’industrie comme norme d’étalonnage. Aujourd’hui, cela n’existe que sous forme de plages de temps pour des choses comme les directives de retour au travail ou les indices de gravité. Avoir des scores ou des modèles appliqués à plusieurs domaines de la réclamation peut certainement aider à rationaliser les flux de travail, mais ce n’est qu’une fois que l’IA ou l’apprentissage automatique eux-mêmes effectue ces tâches d’examinateur que l’équipe aura atteint l’IA à grande échelle.

Pour nous, réussir en matière de données et d’IA, c’est d’avoir un processus qui livre un produit utilisable du début à la fin, entièrement intégré aux systèmes de Sedgwick, tout en nécessitant un entretien minimal ou une intervention manuelle. Grâce au calibre de nos équipes mondiales de données, aux outils que nous mettons en place et à la puissance de nos données, notre organisation est prête à découvrir des opportunités uniques qui ne seraient peut-être pas possibles ailleurs. Nous pouvons utiliser nos données non seulement pour améliorer notre propre processus de gestion des réclamations, mais aussi pour développer de nouvelles méthodes ou perspectives qui apportent de la valeur à l’ensemble de l’industrie.