Agent d’assurance locataire Koios

explorez les capacités d’OlivoAgent

L’ACAC Tech est votre porte d’entrée vers la prochaine génération d’interactions entre courtiers et clients. Nous sommes fiers de présenter une démonstration exclusive d’OlivoAgent, un agent d’assurance sophistiqué propulsé par l’IA et développé par Koios Intelligence. Conçu spécifiquement pour le marché canadien de l’assurance de dommages, OlivoAgent démontre comment l’IA « agentique » peut transformer les flux de travail routiniers, tels que la collecte de données et la qualification des clients. Cette démonstration vous permet de faire l’expérience d’un parcours conversationnel fluide pour générer une soumission d’assurance locataire — illustrant comment ces outils peuvent automatiser les goulots d’étranglement administratifs tout en permettant aux courtiers de rester concentrés sur leur rôle essentiel de conseil et de défense des intérêts des clients.

Alors que vous explorez les capacités d’OlivoAgent, veuillez noter qu’il s’agit d’une simulation éducative destinée à démontrer la logique et l’expérience utilisateur de cette technologie. Les primes et soumissions générées au cours de cette session ne sont pas des tarifs d’assurance réels et ne constituent pas des offres fermes de la part d’un assureur. L’ACAC s’est associée à Koios Intelligence pour offrir cet outil en tant que ressource pratique à ses membres, aidant les courtiers à visualiser comment l’IA peut offrir un service 24/7, éliminer la double saisie de données et, ultimement, renforcer l’avantage concurrentiel du réseau des courtiers indépendants.

Feature

Style d'interaction

Compréhension du contexte

Expérience utilisateur

Complexité

Disponibilité

Intégration Back-End

Formulaires web traditionnels

Statiques et fondés sur des règles

Les utilisateurs suivent un parcours rigide et linéaire, sans possibilité de s’écarter du script.

Aucune mémoire

Chaque champ du formulaire est un événement isolé ; les utilisateurs doivent souvent répéter les informations s’ils recommencent.

Transactionnels

Souvent remplis d’un jargon juridique aride, ce qui entraîne des taux d’abandon élevés.

Tâches de base

Idéal pour la collecte de données routinières et prévisibles qui changent rarement.

Libre-service uniquement

Les utilisateurs doivent naviguer seuls dans le formulaire, à moins d'appeler un courtier.

Révision manuelle

Les informations nécessitent généralement qu'un courtier révise et saisisse à nouveau manuellement les données dans un BMS.

Agents d’IA (ex. : OlivoAgent)

Adaptatifs et axés sur l'intention

L’agent « écoute », comprend les nuances et ajuste le flux de la conversation selon l’intention de l’utilisateur.

Mémoire contextuelle complète

L’agent se souvient des réponses précédentes et de l’historique de la police pour éviter la redondance et offrir des conseils personnalisés.

Relationnels

Utilisent le langage naturel et des clarifications en temps réel, ce qui peut augmenter considérablement les taux de complétion des soumissions.

Scénarios de haute complexité

Gèrent des tâches multi-étapes, comme le traitement simultané d'une réclamation et d'une plainte de service.

Soutien proactif 24/7

Agit comme un « collègue hyper-organisé » infatigable, disponible jour et nuit pour guider les utilisateurs à chaque étape.

Flux de travail automatisé

Extrait instantanément les données et les télécharge directement dans les systèmes de gestion sans intervention humaine.

Caractéristique

Style d'interaction

Formulaires web traditionnels

Statiques et fondés sur des règles

Les utilisateurs suivent un parcours rigide et linéaire, sans possibilité de s’écarter du script.

Agents d’IA (ex. : OlivoAgent)

Adaptatifs et axés sur l'intention

L’agent « écoute », comprend les nuances et ajuste le flux de la conversation selon l’intention de l’utilisateur.

Caractéristique

Compréhension du contexte

Formulaires web traditionnels

Aucune mémoire

Chaque champ du formulaire est un événement isolé ; les utilisateurs doivent souvent répéter les informations s’ils recommencent.

Agents d’IA (ex. : OlivoAgent)

Full Contextual Memory

L’agent se souvient des réponses précédentes et de l’historique de la police pour éviter la redondance et offrir des conseils personnalisés.

Caractéristique

User Experience

Traditional Web Forms

Transactionnels

Souvent remplis d’un jargon juridique aride, ce qui entraîne des taux d’abandon élevés.

Agents d’IA (ex. : OlivoAgent)

Relationnels

Utilisent le langage naturel et des clarifications en temps réel, ce qui peut augmenter considérablement les taux de complétion des soumissions.

Caractéristique

Complexité

Formulaires web traditionnels

Tâches de base

Idéal pour la collecte de données routinières et prévisibles qui changent rarement.

Agents d’IA (ex. : OlivoAgent)

Scénarios de haute complexité

Gèrent des tâches multi-étapes, comme le traitement simultané d'une réclamation et d'une plainte de service.

Caractéristique

Disponibilité

Formulaires web traditionnels

Libre-service uniquement

Les utilisateurs doivent naviguer seuls dans le formulaire, à moins d'appeler un courtier.

Agents d’IA (ex. : OlivoAgent)

Soutien proactif 24/7

Acts as a tireless, "hyper-organized colleague" available around the clock to guide users through every step.

Caractéristique

Back-End Integration

Formulaires web traditionnels

Révision manuelle

Information usually requires a broker to manually review and re-enter data into a BMS.

Agents d’IA (ex. : OlivoAgent)

Flux de travail automatisé

Extrait instantanément les données et les télécharge directement dans les systèmes de gestion sans intervention humaine.

Points clés à retenir

Taux de complétion plus élevés

Olivo a enregistré des taux de progression moyens de 68 % dans le processus de soumission, comparativement aux références de l’industrie, beaucoup plus basses, pour les formulaires traditionnels.
Réduction de la friction opérationnelle
Les agents d’IA peuvent résoudre de 60 à 80 % des demandes de clients de manière autonome, permettant à votre équipe de se concentrer sur la défense des intérêts des clients et le renforcement des relations à haute valeur ajoutée.
Croissance sans augmentation d’effectifs
Contrairement aux formulaires qui nécessitent un suivi humain, les agents d’IA s’adaptent parfaitement à la charge de travail, gérant des centaines de conversations simultanées lors des périodes de pointe de renouvellement ou de catastrophes naturelles.

Transfert fluide

Si un cas devient trop complexe, l’agent d’IA fournit un résumé complet de l’interaction au courtier humain, assurant une transition sans friction pour le client.

Veiller à l’harmonisation avec les cadres réglementaires et les normes

Les principes s’harmoniseront avec les lignes directrices internationales en matière d’IA (p. ex., ISO 42001, cadres de l’OCDE) et les règlements propres à certains secteurs (p. ex., RIBO, BSIF, AMF) suivies par les parties prenantes. Le respect des normes juridiques aidera les organisations à composer avec les exigences des différents territoires, à promouvoir des pratiques durables et à prévenir l’utilisation abusive des données d’IA.

Encourager l’innovation responsable en IA

Les principes encourageront la communauté des courtiers à innover de manière responsable en développant des systèmes d’IA qui donnent la priorité au bien-être des consommateurs, à l’inclusion et à l’équité, tout en évaluant les répercussions sociales, environnementales et économiques de leurs solutions d’IA.

Promouvoir la responsabilisation dans la surveillance de l’IA

Les principes d’IA renforceront la responsabilisation à tous les niveaux des organisations et des tiers collaborateurs. La détermination des rôles et la surveillance humaine dans les processus d’IA améliorent la traçabilité, permettent la prise de décisions éclairées et intègrent des mécanismes de recours éthique lorsque des erreurs ou des résultats défavorables se produisent.

Assurer la confiance des consommateurs et l’équité

Les principes de gouvernance de l’IA appuient l’engagement envers la transparence, l’équité et la responsabilisation. Des résultats explicables et une communication proactive avec les consommateurs favorisent la confiance parmi la
communauté des courtiers en général, leurs clients et les parties prenantes externes.

Soutenir les normes de déontologie et la collaboration des parties prenantes

En intégrant les principes de gouvernance de l’IA, les courtiers membres peuvent s’aligner sur leur mission de favoriser une culture éthique parmi leurs parties prenantes. Lutter contre les préjugés, veiller à la protection des consommateurs et promouvoir l’inclusion, ce qui renforcera l’engagement envers des pratiques éthiques en matière d’IA en collaboration avec les intervenants du secteur, les organismes de réglementation et les fournisseurs de solutions tiers.

Cas d’utilisation no 2 de la preuve de concept pour l’IA : recherche de couverture et analyse des lacunes assistées par l’IA

Exigences techniques

Modèles d’IA avec contexte sur les données comparatives sectorielles et les structures des polices

Interprétation des modalités, avenants et clauses des polices existantes

Intégration au SGC pour récupérer le profil du client, les informations sur l’exposition et les données sur les polices passées

Fonctionnalités de sécurité et de conformité des données pour protéger les informations des clients

Périmètre fonctionnel

Analyser les données soumises par les clients, y compris les expositions, le contexte commercial, etc.

Extraire et interpréter les modalités des polices existantes (p. ex., avenants, exclusions, clauses)

Comparer avec les modèles de couverture habituels et les indications sectorielles pour identifier les lacunes de couverture

Établir l’ordre de priorité des lacunes de couverture identifiées et fournir une justification fondée sur des considérations (p. ex., normes sectorielles, risque)

Recommander des produits et des options de couverture adaptés au profil du client et générer des résumés pour les discussions avec le client

Cas d’utilisation de la preuve de concept pour l’IA no 1 : intégration des clients et prise de données alimentées par l’IA

Exigences techniques

Intégration au SGC : Intégration au SGC pour la saisie et le stockage sécurisés des données

Intégration au ARS appliqué : Intégration au ARS appliqué pour activer la génération automatique de soumissions

Analystes spécialisés pour le renouvellement : Capacité d’analyse de documents pour 5 à 6 assureurs avec une grande précision

Cadre d’extensibilité : Architecture modulaire pour prendre en charge les améliorations futures et l’automatisation accrue

Périmètre fonctionnel

Robot conversationnel pour l’intégration des clients : Recueillir les renseignements des clients, répondre aux questions d’intégration et guider les utilisateurs dans le processus d’intégration

Collecte et stockage des données : Saisir et stocker les données recueillies directement dans le SGC du courtier

Traitement des documents : Permettre aux clients de téléverser des documents de renouvellement et extraire des données clés pour accélérer le processus d’intégration

Génération des soumissions : Générer des soumissions en fonction des informations recueillies