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Découverte de la couverture et analyse des lacunes assistées par l'IA

Aperçu du cas d’utilisation de la preuve de concept

SUR CETTE PAGE
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Description du cas d’utilisation de l’IA

Utiliser l’IA pour analyser les données des clients, les données comparatives sectorielles et les polices existantes afin de recommander des options de couverture pertinentes et de signaler les lacunes potentielles. Dans des domaines comme la cyberassurance, l’IA peut interpréter les expositions, les données comparatives des pairs et les exigences sectorielles habituelles pour favoriser des conversations de recherche plus éclairées et plus rapides et permettre l’élaboration d’une solution mieux personnalisée.

Exigences et périmètre

Exigences techniques

Apprendre encore plus

Périmètre fonctionnel

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Détails du pilote

Paramètres du projet pilote

Durée : 3 mois

Utilisateurs finaux : Courtiers au sein du cabinet de courtage
participant

Types de polices visées : Portefeuille commercial de taille
suffisante; vente actuelle de produits spécialisés

Sources des données : Données soumises par les clients, documents relatifs aux polices actuelles, renseignements sur les normes sectorielles

Hébergement et déploiement : Prise en charge par le
fournisseur dans un environnement sécurisé et intégré aux
systèmes du courtier

Coûts éventuels du projet pilote

Coûts de licence : Coûts de licence de la solution du fournisseur

Coûts d’intégration : Configuration des API avec le SGC et ARS

Coûts des données : Accès aux données historiques des clients pour la formation et la validation

Hyperattention / soutien continu : Formation des fournisseurs, soutien à la mise en œuvre et maintenance continue pendant le projet pilote

Dépendances

Exactitude et exhaustivité des modèles d’intégration et des règles internes

Préparation du système de courtage pour l’intégration d’un chatbot et logique de validation

Disponibilité des dossiers d’intégration pour l’étalonnage pilote

Consentement du client à l’utilisation de l’IA dans le processus d’intégration

Autres considérations

Adéquation aux flux de travail : les flux d’intégration, les règles de validation des données et les catégories d’exceptions doivent être définis de manière à s’aligner sur les processus d’admission existants du courtier.

Expérience client : le ton, l’accessibilité et la convivialité du chatbot doivent s’aligner sur les attentes des clients et les normes de la marque afin de garantir son adoption.

Plan de secours : les processus de prise en charge manuelle doivent rester disponibles en cas de défaillance du chatbot ou si les clients refusent de l’utiliser.

Évolutivité future : en vue d’une adoption plus large après la phase de preuve de concept (PoC), un formulaire web dynamique pourra être mis en place pour offrir une interface client plus professionnelle et soignée.

Valeurs et avantages

Soutient les courtiers grâce à des renseignements sur le marché au moyen d’une comparaison avec les données des pairs et les normes sectorielles

Accélère les conversations de recherche en mettant en lumière les principales lacunes dès le départ, réduisant ainsi le temps
de préparation des courtiers

Crée une base évolutive pour une adoption élargie de l’IA parmi les types de polices et les secteurs d’activité

Atténue le risque de sousassurance et génère des revenus grâce à des renseignements sur les ventes croisées et les ventes incitatives
Améliore la qualité des recommandations de couverture grâce à des analyses fondées sur des données
Facilite des conversations plus personnalisées et plus informatives avec les clients

Flux des travaux actuel et futur du courtier

Améliorations clés grâce à l’IA

  • Interaction structurée et guidée avec un robot conversationnel pour simplifier la prise de données
  • Réduction du temps consacré à l’analyse et à la transcription manuelles
  • Détection par l’IA des incohérences, des champs manquants ou des valeurs anormales
  • Entrée automatique des données validées finales dans les systèmes internes
  • Enregistrement centralisé de toutes les données et les interactions aux fins de traçabilité

Téléchargements et ressources complémentaires

Découvrez des exemples concrets de validation de concept en IA, des indicateurs clés et des enseignements tirés de l’expérience pour orienter vos initiatives en matière d’IA.

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Consulter l'étude de cas sur la preuve de concept (PDF)

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

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

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