Et si vous pouviez simplement poser une question à vos données relatives aux sinistres ?

Sedgwick explore de nouvelles façons d'utiliser l'IA générative pour aider ses clients à transformer plus rapidement les données relatives aux sinistres en informations exploitables, notamment grâce à une nouvelle fonctionnalité baptisée « OmniAnalyst ».

Depuis des années, l'analyse des demandes de remboursement aide les organisations à comprendre ce qui se passe au sein de leurs programmes. Les tableaux de bord, les rapports et les échanges sur la gestion des demandes permettent de mettre en évidence des tendances, de mesurer les performances et d'aider les équipes à déterminer les domaines prioritaires. Mais passer des données à une réponse peut encore demander un certain travail.

Et si vous pouviez simplement poser une question ?

Pourquoi les coûts d'indemnisation augmentent-ils ? Quels sont les États à l'origine de cette évolution ? Où observe-t-on des tendances qui méritent d'être examinées de plus près ?

C'est l'une des idées qui sous-tendent OmniAnalyst, une nouvelle fonctionnalité basée sur l'intelligence artificielle que Sedgwick développe et teste actuellement auprès d'un petit groupe de clients.

Transformer les questions en conversations

OmniAnalyst est conçu pour permettre aux utilisateurs d'interagir avec leurs données de sinistres en utilisant le langage naturel. Plutôt que de devoir savoir quel rapport générer ou comment manipuler les données, l'utilisateur peut poser une question et obtenir une analyse basée sur les informations dont il dispose.

Et une question peut naturellement en amener une autre.

Un utilisateur pourrait commencer par se demander comment les coûts d'indemnisation de cette année se comparent à ceux de l'année dernière. À partir de là, il pourrait identifier les États à l'origine de cette évolution, examiner de plus près certaines tendances ou continuer à poser des questions à mesure que de nouvelles informations apparaissent.

L'objectif est simple : faciliter l'exploration des informations relatives aux sinistres et permettre d'obtenir plus rapidement des informations utiles.

Tirer parti de l'avantage en matière de données

Le potentiel de l'IA dépend fortement des informations sur lesquelles elle s'appuie. Cela revêt une importance particulière chez Sedgwick, où le volume de nos données relatives aux sinistres nous offre une base exceptionnelle pour l'apprentissage.

OmniAnalyst est en cours de développement afin d'appliquer l'IA à ces données, permettant ainsi aux utilisateurs d'explorer les informations tout en respectant les contrôles d'accès en place. Cette fonctionnalité est conçue de manière à ce que les utilisateurs ne puissent interroger que les données auxquelles ils sont autorisés à accéder, tandis que les informations sensibles, notamment celles protégées par la loi HIPAA et les données SPII, sont masquées ou supprimées avant d'être mises à la disposition de l'IA.

Au fil du temps, nous cherchons à déterminer comment des sources supplémentaires d'informations structurées et non structurées pourraient enrichir encore davantage ces conversations.

Cette opportunité ne se limite pas à répondre plus rapidement aux questions. Il s'agit d'aider les gens à identifier des tendances, à comprendre les raisons d'un phénomène et à déterminer dans quels cas une discussion plus approfondie ou une intervention pourrait s'avérer nécessaire.

L'IA, avec les humains toujours au cœur du dispositif

À mesure que des outils tels qu’OmniAnalyst évoluent, le rôle de nos experts en données peut évoluer en parallèle. Le temps nécessaire à la recherche d’informations ou à la réalisation d’analyses courantes pourrait diminuer, ce qui laisserait davantage de temps pour aider les clients à interpréter ces informations, à en comprendre le contexte et à décider des prochaines étapes.

C'est cette même philosophie qui guide l'approche globale de Sedgwick en matière d'IA. Nous cherchons à identifier les domaines dans lesquels la technologie peut réduire les frictions, traiter les informations plus rapidement et faire émerger des informations pertinentes plus tôt, tout en permettant à nos collaborateurs de se concentrer sur les tâches qui requièrent de l'expérience, du discernement et de l'empathie.

Créer, tester, apprendre

OmniAnalyst en est encore à ses débuts. Nous testons actuellement cette fonctionnalité auprès d'un petit groupe de clients du secteur de l'assurance dommages, recueillons leurs retours d'expérience et continuons à peaufiner l'expérience utilisateur avant de procéder à un déploiement à plus grande échelle.

Ce processus est important.

Dans toute application de l'IA, en particulier celles impliquant des informations relatives aux sinistres, il convient de prendre en compte dès le départ les aspects liés à la précision, à la gouvernance et à la sécurité. La supervision humaine reste essentielle, et nous continuons à tester la manière dont le système répond à différentes questions et comment ses réponses doivent être interprétées.

Ce que nous apprenons aujourd'hui contribuera à façonner ce que deviendra OmniAnalyst à terme. Et c'est peut-être là l'essentiel.

L'intelligence artificielle appliquée au traitement des sinistres dépasse rapidement le stade des simples hypothèses sur ce qui pourrait un jour être possible. Chez Sedgwick, nous intégrons ces nouvelles fonctionnalités dans des processus opérationnels concrets, nous les testons face à des problèmes métier réels et nous identifions les domaines dans lesquels elles peuvent apporter une réelle valeur ajoutée. 

OmniAnalyst est un autre exemple concret de ce travail. Car l'innovation ne se mesure pas à la quantité de technologie que l'on est capable de développer, mais à la capacité de cette technologie à aider les gens à y voir plus clair, à prendre de meilleures décisions et, au final, à obtenir de meilleurs résultats.