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par les participants du courtier Stackathon

comme leur(s) premier(s) choix(s) dans Gestion des leads

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Gestion des pistes – Pointage


Saisie et intégration des pistes (5 points)

Description: Dans quelle mesure le système permet-il de saisir les pistes en provenance de différentes sources (p. ex., formulaires Web, publicités numériques, médias sociaux) et d’intégrer les données aux plateformes de gestion de courtage et de gestion de la relation client.. Éléments à considérer: Les pistes sont-elles intégrées de façon fluide dans les outils actuels du courtier, comme les systèmes de gestion de la relation client ou de marketing par courriel? La saisie des pistes est-elle efficace et automatique?


Suivi et organisation des pistes (5 points)
Description: La capacité d’effectuer un suivi, de classer et d’organiser clairement les pistes pour en faciliter l’accessibilité.. Éléments à considérer: À quel point le système organise-t-il bien les pistes, par état et par priorité? Les pistes sont-elles faciles à suivre tout au long de l’entonnoir de prospection?


Pointage et priorisation des pistes (5 points)
Description: L’efficacité des mécanismes de pointage des pistes qui priorisent les pistes de qualité supérieure pour le suivi et la conversion.
Éléments à considérer : Existe-t-il un système manuel ou automatisé pour le pointage des pistes en fonction de l’engagement, du segment démographique ou d’autres facteurs? À quel point la priorisation est-elle exacte?


Rapports et analyses (5 points)
Description: La qualité de l’information et des pistes de réflexion fournies au sujet de la performance, y compris les taux de conversion et les progrès dans l’entonnoir de prospection.
Éléments à considérer: Le système fournit-il des rapports détaillés sur la source des pistes, les taux de conversion et le rendement sur l’investissement? Les analyses peuvent-elles être personnalisées?


Facilité d’utilisation et automatisation (5 points)
Description: La convivialité du système de gestion des pistes et le niveau d’automatisation disponible pour les tâches répétitives (courriels de suivi, attribution des pistes, etc.).
Éléments à considérer: La plateforme est-elle facile à utiliser par l’équipe du cabinet de courtage? À quel point le processus de gestion des pistes est-il automatisé pour gagner du temps?


Tarification et optimisation des ressources (5 points)
Description: La rentabilité du système, compte tenu de ses fonctionnalités, de sa performance et de la valeur apportée.
Éléments à considérer: La facturation est-elle concurrentielle, souple et justifiée si l’on tient compte des fonctions et de la performance du système et du rendement sur l’investissement?

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