10 termes d'IA que tout courtier en assurance doit connaître pour rester compétitif en 2025 - et pourquoi les chatbots ne suffisent pas
Publié le 5 février 2025
Les outils alimentés par l'IA ne sont plus l'apanage des films de science-fiction ; ils s'intègrent désormais de manière cruciale aux processus commerciaux quotidiens. Il est indéniable que l'IA pourrait bientôt devenir une composante essentielle de la croissance des activités d'assurance, et négliger la mise en œuvre de la technologie de l'IA revient à négliger un acteur clé de la réussite de votre société de courtage.
Les chatbots d'assurance sont et ont été un ajout courant à de nombreux sites web de courtage d'assurance. S'ils ont joué un rôle essentiel dans la transition vers des outils d'IA plus performants, ils font pâle figure par rapport à d'autres évolutions. Nous y reviendrons un peu plus tard.
Restez au fait de cette évolution en vous armant de connaissances. Commençons par la terminologie.
Exploration de la terminologie de l'IA
Au fur et à mesure que la technologie de l'IA évolue et se développe, une nouvelle terminologie apparaît. Même si votre cabinet de courtage ou votre agence n'a pas besoin de posséder tous les nouveaux gadgets, il est essentiel de connaître les différents termes et leur lien avec les processus d'assurance pour savoir quels outils d'IA mettre en œuvre et lesquels ne pas utiliser.
Voici 10 des termes les plus essentiels de l'IA :
Agent AI
L'expression « agent d'IA » désigne un outil d'IA créé pour aider les clients et les prospects avec la ressemblance et les connaissances de vrais professionnels de l'assurance (humains !). Cela peut se manifester sous de nombreuses formes différentes, telles que des chatbots d'assurance, des forums de devis interactifs, des plateformes de communication ou autres.
Assistante virtuelle en assurance
Un « assistant virtuel d'assurance » a une fonction similaire à celle d'un agent d'intelligence artificielle. L'assistant virtuel d'assurance n'est qu'une autre façon fantaisiste de désigner un logiciel d'IA conversationnelle.
Cependant, contrairement à un chatbot d'assurance, un assistant virtuel d'assurance s'adapte et apprend de ses interactions avec les consommateurs, offrant des réponses plus complètes et proposant des solutions plutôt que des réponses scénarisées. Un assistant virtuel d'assurance est un chatbot d'assurance aux capacités infiniment plus étendues.
Chatbot assurance
Les chatbots d'assurance ont été la première exposition à l'IA pour de nombreux courtiers et agences. Cependant, un chatbot d'assurance et un assistant virtuel d'assurance ne sont pas une seule et même chose.
Bien qu'un chatbot d'assurance puisse certainement avoir ses avantages, son objectif inhérent est d'aider les sites web à répondre à des questions de base préprogrammées et à fournir des réponses scénarisées. Il ne s'adapte pas aux conversations en temps réel et ne stimule pas les interactions contextualisées, mais il peut être utile pour compenser une partie des appels téléphoniques pour des questions et des sujets de base.
L'IA conversationnelle
Le terme d'IA conversationnelle fait référence aux logiciels permettant aux machines non seulement de comprendre et de traiter le langage humain, mais aussi d'y répondre de manière naturelle. L'IA conversationnelle peut être utilisée pour alimenter les assistants virtuels d'assurance (comme le logiciel Olivo - nous y reviendrons plus tard), ainsi que des systèmes de reconnaissance vocale capables de prendre en charge des conversations sérieuses.
NLP (traitement du langage naturel)
NLP est l'abréviation de Natural Language Processing (traitement du langage naturel). Il s'agit d'une branche de l'IA centrée sur la capacité des ordinateurs à comprendre et à interpréter le langage humain de manière utile et significative. Le NLP contribue à combler le fossé entre la communication humaine et la compréhension des machines en analysant et en traitant le langage naturel.
ML (Machine Learning)
ML est l'abréviation de Machine Learning, un sous-ensemble de l'IA qui programme les ordinateurs pour qu'ils apprennent et fassent des prédictions ou prennent des décisions sans script explicite. Plutôt que d'adhérer à un code strict, l'apprentissage automatique utilise des modèles statistiques et des algorithmes pour analyser et apprendre des modèles à partir des données, améliorant ainsi les performances de vos outils d'IA avec le temps et l'expérience.
Analyse prédictive
L'analyse prédictive est un peu comme une boule de cristal, mais au lieu d'être alimentée par la magie, elle est alimentée par les données et l'IA.
L'analyse prédictive utilise des algorithmes, des statistiques et la ML pour identifier des modèles et prédire ce qui pourrait arriver ensuite. Pour l'assurance et la finance en particulier, cela signifie prévoir le comportement des clients et les tendances du marché afin de garder une longueur d'avance. Il s'agit d'un aspect incroyablement utile de l'IA qui peut aider les assureurs à prendre des décisions proactives, fondées sur des données, qui contribuent à améliorer la tarification et à accroître la satisfaction des consommateurs.
IA Stack
Une « pile d'IA » est la présentation en couches de différentes technologies et outils d'IA qui fonctionnent comme des partenaires pour développer et déployer des systèmes.
Une pile d'IA peut combiner plusieurs composants tels que la collecte de données, les cadres de ML, les plateformes de déploiement, la formation des modèles et les interfaces utilisateur. Pour les professionnels de l'assurance, une pile d'IA peut impliquer l'IA conversationnelle pour les assistants virtuels en contact avec les clients, la ML pour l'examen des interactions et la prise de décision, et plus encore.
Analyse des sentiments
Dans le domaine de l'IA, l'analyse des sentiments revient à donner aux algorithmes la capacité de « lire la salle ». Elle examine les interactions, qu'il s'agisse d'avis, de messages sur les médias sociaux ou d'e-mails, et détermine si le sentiment est positif, négatif ou neutre. L'analyse des sentiments est un outil d'IA extrêmement utile qui peut aider à prendre des décisions clés en fonction de la satisfaction des clients.
LLM (Large Language Model)
Le LLM (Large Language Model) est un modèle avancé d'apprentissage automatique formé sur de grandes quantités de données textuelles afin de comprendre et de générer des textes de type humain. Ce type de modèle est conçu pour traiter et produire du langage naturel en s'appuyant sur des techniques d'apprentissage en profondeur, en particulier des transformateurs, un type d'architecture de réseau neuronal.
Chatbots d'assurance et assistants virtuels d'assurance
Les chatbots d'assurance et les assistants virtuels d'assurance sont deux termes d'IA fréquemment utilisés dans le secteur de l'assurance. Les chatbots d'assurance gagnent en popularité et sont utilisés sur les sites web pour répondre aux questions de base, mais ils n'ont pas les capacités avancées des assistants virtuels d'assurance.
Olivode Koïos, est un assistant virtuel d'assurance qui va au-delà du chatbot d'assurance traditionnel. Si un chatbot d'assurance peut être un premier pas dans le monde de l'automatisation de l'assurance, il n'est rien comparé aux capacités d'un assistant virtuel d'assurance.
Voici quelques-unes des principales différences entre les deux :
| Chatbot assurance | Assistante virtuelle en assurance (Olivo) | |
|---|---|---|
| Style d'interaction | Questions et réponses textuelles | Conversation et réponses adaptées/pertinentes |
| Capacité opérationnelle | FAQ de base | Consultation des politiques, analyse des risques, alertes de conformité |
| Capacité d'apprentissage | Réponses préprogrammées | Adaptative, elle apprend des données au fil du temps |
| Prise de décision en temps réel | Non | Oui |
Les assistants virtuels d'assurance sont-ils l'avenir des courtiers d'assurance ?
Le secteur de l'assurance suscite de grandes attentes. L'impact de la hausse des coûts, du changement climatique et de l'augmentation des litiges pousse les clients à trouver une assurance plus rapidement, et les courtiers et les agences sont censés y répondre. Tous ces appels et toutes ces demandes peuvent rapidement submerger votre entreprise, et la solution réside dans l'IA.
Les assistants virtuels en assurance, comme Olivo, peuvent automatiser les tâches liées à l'assurance afin d'améliorer l'efficacité de votre entreprise et de permettre à votre équipe de gérer plus de prospects par personne. Même si la pression pour une couverture complète et peu coûteuse fait grimper la demande de réponses rapides, vous pouvez facilement y répondre et transformer ces clics rapides en clients fidèles.
Présentant Olivo
Olivo est la plateforme cloud de Koïos Intelligence alimentée par de grands modèles linguistiques (LLM) spécialisés dans un domaine, conçue pour révolutionner la chaîne de valeur de l'assurance.
Olivo permet de gérer de nombreux processus d'assurance, y compris l'établissement d'un devis. Compte tenu de la qualité de l'expérience client offerte par cet assistant virtuel flexible, environ 55 % des clients d'assurance utilisant Olivo fournissent toutes les informations nécessaires à l'obtention d'un devis, contre 15 à 30 % lorsqu'ils utilisent les formulaires web correspondants.
Au-delà de cela, seuls 4 à 5 % des clients demandent à être transférés vers un courtier ou un centre d'appel.
L'efficacité est le mot clé. Développée dans un souci d'efficacité pour les souscripteurs, les agents et les courtiers, Olivo propose des outils d'IA conversationnelle et d'IA aux entreprises qui s'adaptent à l'évolution des besoins du marché de l'industrie.
Voyez par vous-même comment cela fonctionne en réservant une démonstration gratuite.
À propos de Koïos Intelligence
Fondée en 2017, Koïos Intelligence a pour mission de donner à l’industrie de l’assurance et de la finance la nouvelle génération de systèmes intelligents et personnalisés qui s’appuient sur l’intelligence artificielle, les statistiques et la recherche opérationnelle. En combinant les connaissances des experts en assurance, en finance et en intelligence artificielle, Koïos développe de nouvelles technologies qui redéfinissent les interactions entre assureurs, les agents experts et leurs clients.