L'IA est l'un des sujets les plus abordés parmi les dirigeants des C-suites et CX en 2024. Selon une étude de Capgemini, l'IA est un sujet majeur à l'ordre du jour dans 96 % des conseils d'administration. L'intérêt pour les technologies et outils spécifiques d'IA générative est élevé, avec 86 % des entreprises intéressées par les chatbots, 75 % par l'analyse de la collecte de données basée sur l'IA et 71 % par le traitement de texte. IDC prévoit que les dépenses en systèmes d'IA atteindront 300 milliards de dollars en 2026. Selon une enquête Forbes Advisor, 73 % des entreprises utilisent ou prévoient d'exploiter des chatbots basés sur l'IA pour le service client.
- Fixer des objectifs et des buts
- Définir des stratégies et des initiatives axées sur les objectifs
- Identifier les actifs de données disponibles
- Développer ou acheter des outils d’IA appropriés
Ce sujet tentaculaire devrait transformer de nombreux aspects de la vie des consommateurs ainsi que la manière dont les entreprises font affaire avec leurs clients. Étant donné que l’IA a un énorme potentiel pour transformer l’expérience client des compagnies d’assurance, les équipes CX ont besoin d’une stratégie intelligente afin d’évaluer et d’exploiter au mieux cette technologie dans les années à venir. En tant que PDG d'une entreprise de technologie CX, je discute quotidiennement avec les dirigeants des compagnies d'assurance de la manière dont ils abordent l'IA et envisagent de l'exploiter. Voici mon point de vue sur la définition, la livraison et la mise en œuvre d'une stratégie et d'un programme d'IA dans le monde de l'assurance.
1. Fixer des objectifs et des buts
Avant d'identifier et de déployer des technologies basées sur l'IA dans le portefeuille d'expérience client de votre compagnie d'assurance, définissez des objectifs clairs alignés sur les objectifs commerciaux de votre entreprise. En clarifiant les plus grandes priorités de votre travail au cours de l'année prochaine, vous pouvez vous concentrer sur l'exploration de la manière dont l'IA peut vous aider à atteindre vos principaux objectifs.
Selon une étude de TalkDesk, les entreprises ont de nombreuses priorités en matière d'IA, notamment l'amélioration de la fidélité des clients (54 %), l'amélioration du service client et des résultats (49 %), l'amélioration de la sécurité et de la confidentialité des données (41 %), l'amélioration des mesures CX (38 %) et rentabilité croissante (37%). Que vos principales priorités soient de rationaliser les applications en libre-service, d'améliorer l'efficacité du traitement des réclamations ou d'offrir des expériences client personnalisées, l'identification des cas d'utilisation les plus critiques vous aidera à vous concentrer sur l'intelligence artificielle. Aucune équipe n'a les ressources nécessaires pour faire tout ce qu'elle veut, mais l'établissement des priorités garantit que vous vous attaquerez en premier aux initiatives les plus bénéfiques.
2. Définir des stratégies et des initiatives axées sur les objectifs
La définition des meilleures stratégies pour votre entreprise doit commencer par des objectifs. Si les objectifs sont ce que nous voulons spécifiquement atteindre, les stratégies sont les méthodes par lesquelles nous espérons les atteindre. Toute initiative d’IA doit définir ce que vous et votre équipe espérez réaliser ainsi que les critères permettant de déterminer si une initiative est un succès ou un échec.
La solution basée sur l'IA pour un défi spécifique peut être responsable de la réalisation de l'ensemble ou d'une partie de l'objectif d'une entreprise. Par exemple, un chatbot IA pourrait être le moyen par lequel une entreprise espère réduire de 30 % les appels qui parviennent aux agents en direct, ou cela peut être l'une des nombreuses tactiques développées pour atteindre cet objectif. Dans les deux cas, avoir des objectifs concrets et un moyen de mesurer le succès rendra votre stratégie plus précieuse et plus réalisable.
3. Identifier les actifs de données disponibles
L’IA repose sur l’accès à des données pertinentes. Une fois que vous avez identifié vos priorités stratégiques, il est temps d'identifier les sources de données disponibles pour relever chaque défi. Les données appropriées pour chaque défi peuvent varier. Vous devrez comprendre comment accéder à ces données et si elles doivent être nettoyées ou reformatées pour remplir leur rôle dans votre modèle d'IA. Disposer d’une équipe interfonctionnelle, comprenant des data scientists ou des experts, peut vous aider à garantir que vous pouvez accéder à ces données et qu’elles offrent une valeur maximale.
La bonne solution d’IA pour votre entreprise nécessitera probablement des données provenant de sources internes et externes. Les données internes comprennent les informations que vous avez déjà recueillies sur vos clients, qui sont généralement essentielles pour offrir des expériences personnalisées à chaque client. Les sources de données externes peuvent consister en des bases de données tierces pour l'examen des comptes, l'évaluation des risques, l'approbation des demandes et les modèles de traitement du langage naturel afin de contribuer à rendre l'expérience client plus satisfaisante et plus puissante.
4. Développer ou acheter des outils d'IA appropriés
La meilleure approche ici variera en fonction de vos besoins et de la préférence de votre entreprise pour « construire plutôt que acheter » en matière d'acquisition technologique. La plupart des entreprises ont besoin de partenaires ou de fournisseurs de technologie pour déployer des solutions basées sur l'IA. Travailler avec des partenaires accélère généralement la mise sur le marché et réduit souvent les coûts, car plusieurs entreprises peuvent supporter les dépenses liées au développement d'analyses avancées et d'expériences client via le modèle logiciel SaaS.
D'un autre côté, le développement de logiciels internes peut vous permettre de proposer une solution unique répondant aux besoins spécifiques de votre entreprise. Cependant, le développement d’outils d’IA internes est souvent coûteux et prend du temps et nécessite que votre équipe interne dépense des ressources pour maintenir la solution à jour.
Heureusement, de nombreux cas d’utilisation en matière d’assurance CX sont communs à plusieurs entreprises, ce qui réduit le besoin de solutions locales sur mesure. Par exemple, les clients de différentes compagnies d'assurance automobile ont les mêmes besoins fondamentaux : postuler, s'intégrer, effectuer des paiements, déposer des réclamations, modifier les couvertures, ajouter des enfants aux plans, etc. Il en va de même pour la plupart des formes d’assurance, de l’assurance habitation à l’assurance-vie.
5. Assurer la conformité réglementaire et les pratiques éthiques
L’IA est extrêmement puissante et exploite de vastes ensembles de données. Les compagnies d’assurance doivent s’assurer que les solutions d’IA qu’elles choisissent sont conformes aux différentes réglementations et directives en matière de confidentialité des données dans lesquelles elles exercent leurs activités. Les réglementations sur la confidentialité des données telles que le RGPD et le CCPA imposent des directives strictes en matière d'utilisation et de protection des données. Assurez-vous de travailler en étroite collaboration avec votre équipe juridique pour évaluer tous les outils qui accéderont ou collecteront des données personnelles.
Les caisses d’assurance maladie doivent accorder une attention particulière à ce domaine, afin de pouvoir garantir à tout moment la protection des informations de santé hautement sensibles. De plus, soyez prêt à ajuster vos approches en matière d’expérience client à mesure que les lois et les pratiques acceptées évoluent. De plus, garantir la transparence et l’équité des algorithmes d’IA est essentiel pour atténuer les préjugés et respecter les normes éthiques.
6. Déployer, surveiller et optimiser
Lorsque vous mettez en œuvre vos nouvelles expériences et flux de travail basés sur l'IA, mesurez vos progrès vers la réalisation des objectifs prédéfinis que vous avez établis lors de la phase de définition des objectifs. Comme tout autre élément de votre stratégie CX, vous devez la considérer comme un travail en cours qui nécessite une révision et une optimisation continues.
Les attentes des consommateurs en matière de service et d’assistance sont en constante augmentation. La bonne nouvelle est que de plus en plus de vos clients préfèrent les expériences numériques en libre-service aujourd’hui que par le passé. De superbes expériences numériques disponibles sur tous les points de contact avec les clients peuvent automatiser des processus même complexes tels que les réclamations, afin que l'entreprise obtienne des informations complètes et précises et puisse automatiquement tenir les clients et les experts informés tout au long du processus.
Vous pouvez améliorer les expériences que vous avez développées en fonction de l'utilisation et des commentaires sur le marché et mettre en œuvre des changements et de nouvelles expériences à mesure que les attentes et les préférences des clients évoluent. Ces deux éléments sont essentiels à une stratégie d’amélioration continue qui peut aider votre entreprise à rester à la hauteur de ses concurrents et de ses clients.
En définissant des objectifs clairs, en exploitant les données de manière stratégique, en investissant dans des analyses avancées et en donnant la priorité aux considérations éthiques, les compagnies d'assurance peuvent libérer tout le potentiel de l'IA pour améliorer l'efficacité opérationnelle, améliorer l'engagement des clients et garantir un avantage concurrentiel sur le marché.
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