Comment les transporteurs modernes transforment radicalement leur méthodologie d'ajustement traditionnelle

La gestion des sinistres d'assurance est submergée par la quantité et la complexité des données associées à chaque sinistre, car nombre d'entre elles durent des années et contiennent des centaines de pages de données structurées et non structurées. Le résultat est coûteux et'prépare le secteur de l'assurance à l'une des innovations les plus importantes de ces cent dernières années : un changement fondamental dans son approche méthodologique sous-jacente.
Grâce à l'intelligence artificielle basée sur l'apprentissage profond, les principaux transporteurs adoptent désormais une approche de nouvelle génération en matière d'ajustement des sinistres spécialement conçue pour aujourd'hui'est un paysage axé sur la technologie. C'est'est une solution qui permet aux compagnies d'assurance de mieux savoir quand et pourquoi traiter une réclamation spécifique, en redéfinissant les priorités quotidiennes en fonction de nouvelles données et informations.
La transition représente la prochaine phase d'évolution pour le secteur et permet déjà de réduire de manière significative la durée, les dépenses et les pertes pour un certain nombre d'utilisateurs précoces.

Les lacunes de la méthodologie traditionnelle

Le processus le plus couramment utilisé par les compagnies d'assurance pour suivre les sinistres est essentiellement basé sur un calendrier, même dans les organisations dotées de diverses nouvelles applications logicielles. Cette méthode consiste essentiellement à ce que les examinateurs vérifient tous les renseignements sur les dossiers à un moment précis et récurrent afin de s'assurer qu'une mise à jour complète du dossier a été effectuée depuis le dernier examen du dossier. Bien qu'il existe de nombreuses variantes, le système fonctionne principalement selon un modèle basé sur des intervalles de temps, les demandes étant réexaminées après un laps de temps prédéfini, par exemple 30, 90 ou 180 jours. Mais ces évaluations d'ensembles correspondent rarement à la réclamation la plus importante ou à la première opportunité d'intervention.
Associée à une augmentation souvent écrasante du nombre de dossiers attribués à chaque examinateur et de la complexité des données par cas, cette approche peut entraîner des lacunes considérables.
Tout d'abord, il y a un manque d'informations exploitables. Les organisations du secteur de l'assurance et d'autres secteurs sont obsédées par les données, et à juste titre. La prise de décision basée sur les données contribue à atténuer le risque de biais et d'erreur humaine, ce qui se traduit par des stratégies éclairées et des processus optimisés dans le temps.
Mais les données seules l'sont'C'est suffisant pour en récolter les bénéfices potentiels. Les transporteurs ont besoin d'une interprétation. Ils ont besoin d'un système ou d'une équipe qui évalue les informations brutes et extrapole des informations exploitables. Cependant, de nombreux travailleurs de première ligne de l'assurance ne'Il dispose des ressources nécessaires pour passer en revue la quantité de données, tirer des conclusions factuelles, déterminer le meilleur plan d'action, puis exécuter.
Cela peut se produire même dans le contexte de systèmes qui prétendent tirer parti du pouvoir de gain de temps de l'IA. Le secteur de l'insurtech est en plein essor et de plus en plus de solutions arrivent sur le marché, promettant de réaliser de plus grandes économies et de gagner en efficacité. Malgré l'éventail d'options, ils utilisent toujours la même vieille méthodologie qui consiste à examiner les cas à des moments sous-optimaux et sans contexte.

L'évolution de la méthodologie de règlement des sinistres

À mesure que la technologie progresse, les données d'assurance ont également évolué. L'industrie est passée du papier au numérique. La visualisation des données a ensuite fourni des informations historiques. Et les données en temps réel ont permis d'accéder à des informations brutes et ont ouvert la voie à l'analyse des données, qui permet aux assureurs de poser des questions sur l'avenir et d'obtenir des réponses en fonction des tendances et des performances passées. La prochaine phase de la méthodologie d'ajustement des réclamations impliquera une orientation continue des décisions.
Ici, les examinateurs ne sont plus chargés de poser la question. Au lieu de cela, l'IA intelligente identifie les éléments sur lesquels il faut travailler, indique aux experts pourquoi l'action a été recommandée et fixe un objectif pour un résultat optimal. Cela permet aux affaires prêtes à être traitées ou résolues d'attirer l'attention requise en premier et permet aux examinateurs de se concentrer sur les décisions les plus intéressantes, les plus complexes et les plus importantes. Il est important de noter que le système réévalue quotidiennement un bloc entier de milliers de réclamations actives, après quoi une nouvelle stratégie d'optimisation de la valeur est élaborée et exécutée. Essentiellement, une division du travail est créée dans laquelle le système automatique réfléchit stratégiquement à de grands blocs de demandes ; digère, comprend et apprend à partir de grandes quantités de données ; puis présente les options recommandées et les raisons pour lesquelles elles ont été choisies à l'examinateur humain, qui prend ensuite toutes les décisions.

Les quatre piliers fondamentaux de la nouvelle méthodologie.

La méthodologie d'ajustement modernisée réduit considérablement la durée des sinistres, les pertes et les dépenses en respectant quatre piliers clés :

1. Sélection des demandes d'indemnisation appropriées. Dans le contexte de l'ancienne méthodologie, les examinateurs travaillaient généralement selon des intervalles temporels. En revanche, la nouvelle méthodologie garantit que les examinateurs soumettent toujours les réclamations qui apporteront la valeur la plus élevée au transporteur.
2. Agir tôt dans le cycle de vie. Les demandes traitées selon des intervalles de temps présélectionnés sont rarement traitées à la première occasion d'intervention. Grâce à une approche guidée continue et précise, les réclamations sont traitées tôt dans leur cycle de vie, ce qui garantit une opportunité d'intervention.
3. Fournir une recommandation exploitable. La nouvelle méthodologie garantit que les réclamations sont renvoyées aux experts en sinistres en tenant compte du contexte et d'une raison objective pour laquelle la réclamation est devenue passible d'une action, par exemple, un événement médical récent s'est produit. Les demandes ne sont pas examinées dans le but d'être renouvelées, comme c'est le cas dans l'approche traditionnelle.
4. Fournir des résolutions orientées vers des objectifs. Dans un système traditionnel, les demandes renvoyées ne sont pas accompagnées d'une action recommandée. Les examinateurs devraient plutôt tirer parti de leur expérience et de l'interprétation des données pour identifier les prochaines étapes appropriées. La quantité de données associée à la pénurie de talents qualifiés rend difficile la sélection de l'action la plus rentable. Dans le système moderne, toutefois, toutes les recommandations sont motivées par des objectifs. Ici, les examinateurs sont chargés d'une mission qui aboutira à un résultat spécifique, tel qu'une résolution. Par exemple, la mission pourrait consister à clôturer la réclamation dans les 45 jours en raison d'un rétablissement médical attendu.

Les assureurs sont confrontés à plus de données que jamais, et de plus en plus d'assureurs en viennent à la conclusion que leur méthodologie de base d'ajustement des sinistres doit rattraper son retard. Pour les premiers arrivés, il'est non seulement une voie vers des économies immédiates et une augmentation de l'efficacité, du moral du personnel et de la satisfaction des demandeurs, mais elle ouvre également la voie à un avantage concurrentiel en exploitant essentiellement l'apprentissage en profondeur pour pérenniser leurs systèmes.

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