Par Adam Fisher, responsable des données

Le volume des demandes traitées chaque jour et la quantité de données attribuées à ces demandes ne cessent de croître.

Mais notre utilisation des données dans le domaine de la gestion des sinistres évolue constamment. Et même si les facteurs de risque doivent être pris en compte, nous commençons seulement à exploiter les opportunités pour l'avenir. Associées àl'intelligence artificielle, les données peuvent être utilisées pour réduire les coûts et les délais de traitement des sinistres, et pour aider experts, les cliniciens et les clients à prendre des décisions plus intelligentes en matière de gestion des sinistres.

Mon rôle de responsable des données m'a donné un aperçu unique des possibilités offertes par les données dans notre secteur. J'ai pris mes fonctions en 2021 et, depuis mon arrivée chez Sedgwick il y a un an et demi, beaucoup de choses ont changé pour notre équipe de science des données. Nous avons stratégiquement investi dans l'expansion de cette équipe, ainsi que dans l'élimination des silos pour que les analystes puissent collaborer plus efficacement au sein de notre organisation afin de soutenir l'optimisation des décisions pour nos unités d'affaires. Nous nous concentrons sur la formation, l'éducation et l'amélioration des compétences des analystes de données. Et pour rendre tout cela possible, nous avons intégré de nouvelles plateformes et de nouveaux outils axés sur l'IA afin de permettre aux utilisateurs hautement techniques ainsi qu'aux utilisateurs professionnels qui détiennent des connaissances contextuelles précieuses de collaborer d'une nouvelle manière.

Mais pourquoi un tel investissement et une telle concentration ? À mon avis, cela tient à deux choses : l'efficacité, bien sûr, 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 aux raisons qui nous poussent à prendre de nouvelles initiatives dans le domaine de la technologie.

L'efficacité est essentielle pour faire évoluer le processus de traitement des demandes d'indemnisation - et la manière dont nous prenons soin des personnes.

La gestion des sinistres a toujours été, dans une certaine mesure, une activité axée sur les données. À l'avenir, il s'agira d'aider notre importante populationexperts à gagner du temps sur les tâches hautement répétitives afin qu'ils puissent consacrer davantage de temps à la réflexion et à l'élaboration de stratégies sur les aspects plus complexes du règlement des sinistres, tels que les mesures de réserve ou de règlement. La simplification du processusde traitement des sinistresnous aide à prendre soin de nos clients et des personnes qu'ils soutiennent, qu'il s'agisse d'employés, d'assurés ou de 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 des sinistres ou les délais de traitement, et nous nous attaquons aux projets qui, selon nous, auront le plus d'impact.

Comment la science des données et l'IA font la différence :

  1. Un accès facile: En reliant notre équipe et nos données par le biais d'une nouvelle plateforme à la fois robuste et conviviale pour une grande partie de notre population, les analystes et les scientifiques des données peuvent facilement accéder à des éléments de données qui étaient très difficiles à obtenir auparavant. Les données généralisées pour les éléments les plus courants nécessaires à l'analyse et à la modélisation des résultats des demandes de remboursement sont désormais facilement intégrées dans le système, et les modèles qui s'avèrent utiles peuvent être reproduits facilement pour bénéficier à d'autres clients presque instantanément.
  2. Connectons-nous: Grâce à de nouveaux outils de soutien et à des capacités de reporting plus robustes, nous sommes désormais mieux à même de travailler ensemble au sein de notre organisation informatique et de mieux collaborer avec l'entreprise. Notre équipe chargée de l'optimisation des décisions, les analystes et les parties prenantes au sein de nos unités commerciales trouvent ensemble des possibilités de capitaliser sur les domaines d'efficacité des systèmes actuels ou d'extraire des informations précieuses des données afin d'améliorer le processus.
  3. Le partage est la norme: En reliant les personnes, la technologie et les données d' une nouvelle manière, notre équipe de science des données peut désormais développer, partager et déployer rapidement des tableaux de bord, des outils d'analyse comparative et des modèles pour capitaliser sur les avantages et la valeur dans l'ensemble des clients. Les outils de progrès étant entre leurs mains, il est désormais facile de reproduire les projets. Si nous élaborons un modèle de client qui s'avère efficace pour l'un de nos clients, il nous suffit de copier le modèle, de changer de client, puis de l'adapter au cas d'utilisation 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 sur l'ensemble du secteur et possibilités 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 commun aux entreprises et aux transporteurs est de trouver un avocat ou un cabinet en qui ils peuvent avoir confiance pour améliorer les résultats des sinistres. Ils cherchent également à se protéger contre les risques financiers et de réputation, les défis spécifiques tels que la fraude et les verdicts nucléaires. Nous pensons que des mesures de performance comparables devraient être utilisées pour répondre à ces préoccupations. De la même manière que l'évaluation comparative des prestataires s'appuie sur des données pour prédire quels prestataires apporteront les meilleurs résultats à un sinistre, nous pensons qu'une fiche d'évaluation des avocats basée sur l'historique des sinistres et les résultats des procès peut apporter un avantage similaire.

Lorsqu'il s'agit de systématiser l'utilisation des données et de l'IA, et de donner à davantage de rôles et de profils un siège à la table, il y a en effet une opportunité pour les modèles nouveaux et existants d'être tissés dans l'ensemble du processus de gestion des sinistres. Toutes les personnes impliquées, telles que les examinateurs de sinistres, les directeurs du service client et les gestionnaires, utiliseraient les données et les informations fournies pour augmenter leurs capacités de prise de décision.

L'une des possibilités serait d'appliquer une note globale à tous les sinistres. De cette manière, les personnes travaillant au niveau des sinistres pourraient utiliser ces scores pour hiérarchiser et comparer les sinistres de manière universelle, offrant ainsi un système d'évaluation au secteur en tant que norme de référence. Aujourd'hui, cela n'existe que sous la forme de fourchettes de temps pour des choses telles que les directives de retour au travail ou les indices de gravité. L'application de scores ou de modèles à plusieurs domaines du sinistre peut certainement contribuer à rationaliser les flux de travail, mais ce n'est que lorsque l'IA ou l'apprentissage automatique effectuera lui-même ces tâches d'examinateur que l'équipe aura atteint l'IA à l'échelle.

Pour nous, le succès en matière de données et d'IA consiste à disposer d'un processus qui fournit un produit utilisable du début à la fin et qui est entièrement intégré aux systèmes de Sedgwick tout en nécessitant un minimum de maintenance ou d'intervention manuelle. Grâce au calibre de nos équipes de données mondiales, 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 exploiter nos données non seulement pour améliorer notre propre processus de gestion des sinistres, mais aussi pour développer de nouvelles méthodes ou de nouvelles idées qui apporteront de la valeur à l'ensemble du secteur.