3 tendances technologiques qui continuent de transformer le traitement des sinistres

Par Jake Carter, Mise en œuvre et projets

Des formulaires manuels et des trombones à l'invention de l'ordinateur, la manière dont les demandes sont traitées a considérablement évolué.

Même s'il est juste de dire que l'évolution technologique dans le secteur des assurances n'a pas toujours été sans heurts, l'expérience client et une meilleure utilisation des données sont au cœur des préoccupations.

Systèmes d'exploitation basés sur le cloud

Il est révolu le temps où les systèmes étaient mis hors service à l'heure du déjeuner à la fin du mois afin de permettre le « rapprochement ». Imaginez la perte de productivité que cela représentait, sans parler des inconvénients. Les nouveaux systèmes d'exploitation basés sur le cloud sont généralement plus rapides, plus conviviaux, plus sûrs et peuvent être facilement mis à jour pour refléter les améliorations disponibles.

Drones et technologie virtuelle(RV)

Le déploiement initial et l'adoption des drones et de la réalité virtuelle ont peut-être été lents au début, mais la pandémie a accéléré ces innovations. Rappelez-vous la période de confinement, où il était difficile de se rendre sur place. La possibilité de se connecter à distance à l'aide d'un smartphone a permis de réaliser d'importantes économies en termes de temps et de coûts. Grâce aux progrès de la technologie vidéo, il est désormais possible de créer une copie numérique complète d'un bien immobilier, accessible au gestionnaire de sinistres depuis son bureau, ce qui lui permet d'évaluer l'étendue des dommages et même de lancer un appel d'offres pour les travaux de réparation.

Intelligence artificielle (IA)

Il est peut-être encore trop tôt pour le dire, mais l'automatisation sera bientôt essentielle à l'évolution future des sinistres.La robotiquen'est qu'une partie de notre processus de déclaration de sinistre : elle permet de générer des références de sinistre et d'attribuer les tâches à l'expert approprié. De plus, notre équipe de comptabilité judiciaire a déjà constaté quel'IAétait un outil essentiel pour rassembler des données et calculer les pertes liées à l'interruption d'activité (BI) due à la COVID-19 à l'aide de formules convenues avec les assureurs.

Il ne faudra pas longtemps avant que les sinistres à faible contact et à volume important puissent être traités automatiquement. Un monde où un robot peut lire et comprendre les informations fournies directement par un demandeur, demander des éclaircissements ou même des données manquantes, puis prendre des décisions concernant la couverture et le montant n'est pas loin. En termes simples,la technologieet l'automatisation permettent aux demandeurs de communiquer de la manière qui leur convient le mieux. Les gestionnaires de sinistres ont ainsi plus de temps pour se concentrer sur l'aspect humain et attentionné des sinistres et se pencher sur les éléments plus complexes du processus.

Le rôle joué par les données dans le processus

Les formulaires manuels et les trombones ne sont pas considérés comme les meilleures pratiques en matière de collecte, de gestion ou de sécurité des données. De manière générale, ils rendaient pratiquement impossible la manipulation des données entre les demandes d'indemnisation et l'identification des tendances ou des modèles émergents. À l'avenir, les systèmes de gestion des demandes d'indemnisation mettront l'accent sur l'utilisation des données, ce qui permettra d'améliorer l'expérience client et de renforcer les performances financières.

Étant donné que les sinistres complexes peuvent susciter des frustrations chez le demandeur, la collecte des données peut aider à identifier l'étape du processus qui semble causer le plus d'insatisfaction. En identifiant facilement ces domaines, nous pouvons agir de manière proactive pour ajuster le processus et assurer une transition en douceur. En gérant des sinistres similaires, nous pouvons identifier des tendances qui peuvent mener à des discussions avec les souscripteurs afin de les aider à améliorer leurs taux de sinistralité.