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intégration des clients et prise de données alimentées 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

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.

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 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

Dépendances

Broker IT support and environment readiness: Requis pour le déploiement et l’intégration au sein du système du courtier

Accès à des documents de politique précis et à jour

Disponibilité de modèles de couverture types et de recommandations sectorielles

Utilisateurs engagés et boucles de rétroaction rapides

Autres considérations

Évolutivité au sein du cabinet de courtage : peut être déployé à travers différentes équipes et différents types de polices au sein d’un même cabinet.

Évolutivité inter-courtiers : peut être déployé et mis à l’échelle auprès d’autres courtiers.

Gestion du changement et formation : les courtiers peuvent avoir besoin de sessions de formation ciblées et d’un accompagnement continu pour garantir l’adoption.

Valeurs et avantages

Diminue les entrées manuelles de
données et améliore la constance de la prise de données

Réduit le risque d’erreurs d’intégration qui touchent les processus en aval

Améliore l’expérience client grâce à des options d’intégration et de libre-service plus rapides et guidées

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

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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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