Imaginez vous réveiller avec un arbre tombé sur votre toit. La dernière chose que vous voulez, c'est attendre 4 heures pour savoir si vous êtes couvert ou non. C'est pourquoi les assureurs se tournent vers des solutions basées sur l’IA, mais tous les assistants virtuels ne se valent pas. L’IA dans l’industrie de l’assurance est un outil puissant, mais comme toute technologie, son efficacité dépend de son intégration stratégique et de son optimisation. Sans une mise en œuvre adéquate et une bonne compréhension de son utilisation, vous risquez de prendre du retard pendant que vos concurrents plus avancés exploitent pleinement son potentiel.

Les chatbots et les assistants virtuels pour l’assurance poursuivent le même objectif : fournir des réponses aux clients et réduire le volume d’appels entrants. Comprendre la différence entre ces deux technologies peut aider votre cabinet ou votre agence à faire le bon choix pour améliorer l’expérience client.

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 :