La technologie artificielle (IA) et d’autres avancées technologiques ont été adoptées dans une certaine mesure dans le secteur des réclamations au cours des dernières années, et nous pouvons nous attendre à ce que cette tendance se poursuive. Au fur et à mesure que de nouvelles découvertes sont faites sur la façon dont l’IA peut être exploitée de manière opérationnelle dans divers secteurs d’activité, nous devons être proactifs dans l’évaluation de ses avantages (et de ses risques).
Dans un contexte de fraude endémique, les humains et les machines peuvent forger une relation symbiotique, en s’appuyant sur les capacités uniques de chacun pour assurer le succès des assureurs et maintenir le coût des primes stable pour les clients authentiques.
Des avantages évidents
Aujourd’hui, certaines entreprises utilisent la technologie de l’IA pour protéger leurs clients contre les menaces, même celles dont elles ne sont peut-être pas encore conscientes. D’une part, il protège contre la pratique courante des courtiers « fantômes » qui se livrent à des fraudes d’identité et utilisent l’identité des clients à des fins frauduleuses. Il identifie également les fraudes aux faux documents, qui peuvent inclure des factures falsifiées et des images manipulées.
La technologie permet d’identifier les fraudes potentielles beaucoup plus tôt dans le cycle de vie d’une réclamation que l’œil d’un enquêteur humain. Lorsqu’elle est bien déployée, la technologie de détection des fraudes accélère le règlement des réclamations et, si elle détecte une fraude, empêche les paiements d’être effectués. Un traitement plus rapide et plus précis des demandes d’indemnisation peut réduire les coûts pour les assureurs et réduire les primes pour les vrais clients.
C’est déjà le cas dans l’industrie automobile : la technologie d’apprentissage automatique (ML) est utilisée pour évaluer les risques de fraude potentiels – et déterminer si le risque est viable – beaucoup plus tôt. Par conséquent, un assureur pourrait accélérer le règlement des réclamations automobiles authentiques et éliminer les réclamations frauduleuses.
La détection précoce des fraudes par la technologie permet aux enquêteurs de prendre des décisions et d’assumer leurs responsabilités globales. À mesure que la technologie élimine les demandes indubitablement frauduleuses – avec moins de marge d’erreur – les enquêteurs peuvent conclure et passer à l’affaire suivante plus tôt, plutôt que de consacrer des heures supplémentaires à la résolution de l’enquête. La technologie de détection des fraudes permet également d’économiser du temps et de l’argent en identifiant l’origine exacte de la fraude, de sorte que les enquêteurs n’ont pas à le faire.
L’élimination plus efficace des fraudeurs contribue également à protéger la réputation d’une marque, à la fois au sein de l’industrie et du point de vue du client.
Les machines contre les humains ?
Nous connaissons tous la question morale et économique omniprésente qui plane sur le débat sur l’IA : les machines finiront-elles par rendre les humains obsolètes ? À cette fin, ne devrait-on pas la craindre, et non l’embrasser ?
Une vérité universelle contribue à étayer un argument valable du contraire : les machines ne peuvent pas ressentir. L’expérience des émotions est unique aux humains et impossible à apprendre. L’émotion et le raisonnement complexes font partie intégrante de l’entreprise : l’empathie. Compréhension. Le sens du devoir de faire ce qui est juste. Communication interpersonnelle. Négociation. Confiance.
À l’inverse, la technologie peut accomplir certains processus et tâches, comme l’identification d’un document falsifié, plus rapidement que n’importe quel cerveau humain. L’association des qualités humaines et mécaniques permet de lutter plus efficacement contre la fraude. La technologie peut exceller dans l’identification, tandis que cette dernière partie impliquant les aspects juridiques, les complexités, les nuances, l’interprétation – peut rester dans la timonerie des professionnels humains des réclamations. Pour certains aspects de la lutte contre la fraude, les humains seront probablement toujours impliqués.
Doubler
Les assureurs examinent constamment les données sur les sinistres. Pourtant, des données indiquant une fraude passent entre les mailles du filet. Lorsqu’un assureur passe le relais à une entreprise comme Sedgwick, le filtrage continu peut se poursuivre, et ce, à partir d’un ensemble de données beaucoup plus important.
Dans le domaine de l’immobilier commercial, par exemple, il existe un pool de données très limité à contrôler. Moins de données est désavantageux pour identifier les modèles de demandeurs en série et les comportements frauduleux indésirables dans l’industrie ; L’utilisation d’un seul outil de filtrage entrave la capacité de reconnaître le volume réel de fraude fréquentant les livres d’un assureur.
Inconvénients potentiels
Au fur et à mesure que la technologie progresse, les clients et les demandeurs adoptent de plus en plus l’hypothèse que les progrès technologiques sont synonymes de processus plus rapides et plus efficaces, et que, par conséquent, les réclamations devraient entraîner un règlement plus rapide. Les praticiens doivent garder cela à l’esprit : l’attente généralisée d’un règlement plus rapide – quelles que soient les subtilités d’un cas – est maintenant intégrée à la base du processus de réclamation basé sur la technologie.
Les gestionnaires de sinistres doivent faire preuve d’une diligence accrue avec des contrôles ponctuels pour répondre à ces demandes croissantes et tirer intentionnellement parti des logiciels qui peuvent les aider.
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