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dummy data
Durée : 3 mois
Utilisateurs finaux : Nouveaux clients et courtiers au
sein du cabinet de courtage participant
Secteurs d’activité visés : Assurance des particuliers
(habitation et automobile)
Portée des données : Documents de renouvellement
de 5 à 6 assureurs sélectionnés par le courtier
Hébergement et déploiement : Prise en charge par le
fournisseur dans un environnement sécurisé et intégré
aux systèmes du courtier
Mesures / indicateurs clés de rendement :
Amélioration de l’efficacité, satisfaction de la clientèle accrue, etc.
Exactitude et exhaustivité des modèles et des règles internes
d’intégration
Préparation du système du courtier pour l’intégration et la validation de la logique du robot conversationnel
Disponibilité des dossiers d’intégration pour le calibrage du projet pilote
Consentement du client à l’utilisation de l’IA dans le processus d’intégration
dummy data
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 du client 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
Ajustement au flux des travaux : Les flux de travaux d’intégration, les règles de validation des données et les catégories d’exception doivent être mis en correspondance avec les processus de prise de données existants du courtier
Expérience client : Le ton, l’accessibilité et la facilité d’utilisation du robot conversationnel devraient correspondre aux attentes du client et aux normes de la marque afin d’assurer son adoption
Plan de repli: Les processus de prise de données manuels devraient rester disponibles si le robot conversationnel échoue ou si les clients décident de ne pas l’utiliser
Évolutivité future : Pour une adoption élargie après la mise en œuvre de la preuve de concept, un formulaire Web dynamique peut être introduit afin d’offrir une interface client plus professionnelle et plus soignée
Déployer un agent d’intégration alimenté par l’IA afin de simplifier la prise de données des clients du secteur de l’assurance des particuliers. L’agent recueillera les informations des clients, répondra aux questions d’intégration et
guidera les utilisateurs tout au long du processus. Il traitera également les documents de renouvellement des assureurs sélectionnés, extraira les données clés et les intégrera au SGC pour établir des soumissions plus précises plus rapidement et réduire le travail manuel.
Améliore la qualité
des données internes
pour les analyses, le
profilage des risques
et les occasions de
ventes croisées
Réduit les échanges
lors de la prise de données
Libère la capacité des
courtiers, ce qui
permet de consacrer
plus de temps aux
missions de valeur
élevée auprès des clients
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
dummy data
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
Accuracy and completeness of onboarding templates and internal rules
Broker system readiness for chatbot integration and validation logic
Availability of onboarding records for pilot calibration
Client consent for use of AI in onboarding process
dummy data
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
Évolutivité au sein du cabinet de courtage: peut être adapté à différentes équipes et différents types de polices au sein d’un même cabinet de courtage
Évolutivité entre cabinets de courtage : peut être déployé et adapté entre différents cabinets de courtage
Gestion du changement et formation : les courtiers peuvent avoir besoin de séances de formation ciblées et d’un soutien continu pour assurer l’adoption
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.
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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
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 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
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
