Assurance : 3e partie : Gestion des sinistres

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Publié

12 juil. 2018

Catégorie

Science des données

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By: Natasha Mashanovich, Senior Data Scientist chez World Programming, Royaume Uni



Le mot sinistre désigne « toutes circonstances prévues au contrat d'assurance comme, le vol, l'incendie, le décès du souscripteur ou d'un tiers, un naufrage, ou un dégâts des eaux, dont la survenance génère pour la compagnie d'assurances l'obligation d'exécuter la prestation convenue ». (source : www.dictionnaire-juridique.com). Une fois le sinistre déclaré, la procédure suit un chemin complexe, avec deux issues possibles : l'acceptation et le réglement du sinistre, ou le refus d'indemnisation. La procédure est normalement la suivante : déclaration du sinistre, début de l'examen du sinistre, vérification de la police, évaluation des dommages et mise en place de l'indemnisation.

Rien que pour le Royaume-Uni, les montants engagés donnent le vertige. En moyenne, les assurances règlent 33 millions de livres sterling par jour pour des sinistres automobiles, 13 millions pour l'immobilier, 12,5 millions pour &&&& et 1 million au titre des polices de voyage. Le montant moyen d'une demande d'indemnisation pour dommage corporel est proche de 10 000 livres. Plus de 98 % des sinistres déclarés sont indemnisés. Enfin, il est estimé que le coût annuel des sinistres frauduleux s'élève à 1,3 milliards de livres sterling. Le montant des sinistres peut causer un solde négatif pour les assureurs. C'est particulièrement le cas dans le secteur de l'assurance auto, où les assureurs britanniques n'ont été dans le noir qu'une fois en 24 ans. (Source : www.abi.org.uk, 2017)

Il est clair que les assureurs doivent faire face à de nombreux défis : frais d'exploitation élevés, exigences toujours plus grandes des clients, accroissement des sinistres frauduleux et longueur des procédures causant le mécontentement des clients. En outre, les coûts informatiques élevés, les délais dans les demandes de modification, et la mauvaise intégration avec les systèmes tiers augmentent les frais d'exploitation. Tout cela fait que certains secteurs fonctionnent à perte.

Malgré les efforts constants concernant l'amélioration des processus d'indemnisation et la prévention des fraudes, il reste du chemin à parcourir notamment pour améliorer les services au client et l'expérience client, ainsi que pour optimiser l'exploitation de l'entreprise et la gestion des sinistres, que ce soit au niveau du temps ou des ressources.

Pour réaliser ces améliorations, il faut optimiser l'intégration des sytèmes, et adopter en continu les avancées de l'analyse prédictive, par exemple, et l'informatique ambiante (suivi des autos par GPS, dispositifs télématiques, suivi des activités corporelles et reconnaissance des images). L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle permettent d'approfondir l'analyse rétrospective et de faire en sorte que les décisions s'appuient sur les données, par sur des avis subjectifs.

L'un des points important pour l'innovation en AssurTech est la notification initiale du sinistre (« first notification of loss » en anglais, ou FNOL). Cette étape représente souvent un goulot d'étranglement dans le processus d'indemnisation. L'expert en sinistre doit faire face à des situations complexes et sensibles, notamment le risque de fraude, la couverture offerte par la police, et l'évaluation des dommages. Si ces questions ne sont pas réglées de manière équitable et efficace, les relations avec la clientèle peuvent en souffrir.

Un système d'information décisionnel au niveau de la déclaration du sinistre peut faciliter le processus décisionnel complexe et urgent en faisant appel aux ressources optimales. Ce système doit intégrer divers modèles prédictifs, logiciels d'intelligence artificielle, réseaux sociaux et tiers, et éléments d'informatique ambiante.

L'utilisation de modèles prédictifs typiques de l'assurance auto est représentée dans la figure 1. Les modèles sont déployés sur un moteur d'évaluation en temps réel sous forme de services Web et connectés à une interface frontale. Ils sont évalués simultanément en temps réel lors de la première déclaration de sinistre, et les scores des modèles sont visualisés sur le tableau de bord (Figure 2).


Figure 1. Système d'information décisionnel en temps réel pour les déclarations de sinistre

Le choix des modèles prédictifs dépend du type de stratégie et des préférences de l'assureur. Les modèles de l'assurance automobile incluent généralement les prédictions indiquant si le véhicule représente une perte totale ou peut être récupéré. Une évaluation de la gravité des dommages corporels permet de mieux évaluer le montant réservé pour les sinistres. Un modèle de détection des fraudes signale tout sinistre douteux. En outre, il peut être conçu à l'aide d'une méthodologie existante de détection des fraudes, et implémenté comme une solution composite élaborée à partir de divers modèles et indicateurs.


Figure 2. Prototype de tableau de bord de déclaration de sinistre

Ce tableau de bord intuitif représente une solution d'assistance pour les experts en sinistres, permettant d'améliorer l'allocation des ressources et la priorisation des tâches. Les décisions basées sur ses indicateurs, telles qu'une proposition d'indemnisation forfaitaire anticipée, permettent de réduire nettement les frais administratifs superflus qu'il aurait sinon fallu assumer.

Il est possible de mettre en place des questionnaires dynamiques sur mesure pour diriger le processus de déclaration et l'adapter au tableau de bord (au niveau des sorties des modèles). Par exemple, si l'indicateur de fraude s'approche des 100 %, la base de données propose une autre série de questions à poser à l'assuré. Inversement, s'il est clairement dans la zone verte, le système omet certaines questions, ce qui améliore la satisfaction des clients.

Partout dans le monde, la tendance est aux services centrés sur le client. Les solutions de pointe en AssurTech s'attachent à offrir des solutions en self-service accessibles en permanence et où que vous soyez. Les tous derniers outils de déclaration de sinistre utilisent des agents d'assurance automatisés qui sont généralement plus rapides que des humains pourles conversations, échanges d'information, évaluations et recommandations.

Même si ces outils sont présents depuis plusieurs années, ils n'ont pas encore réalisé leur potentiel. Seuls quelques assureurs utilisent la forme la plus simple de l'outil (figure 2). Les enquêtes de marché montrent que les assureurs sont prêts à adopter les technologies d'intelligence artificielle, mais que les coûts d'implémentation et d'intégration, les problèmes de sécurité des données et les obligations réglementaires représentent des obstacles notables.

Il est manifestement essentiel d'améliorer l'efficacité de la gestion des sinistres, et donc d'adopter ces outils décisionnels. Bonne nouvelle : il est possible de mettre petit à petit en place un environnement de gestion des sinistres stable et efficace.