Gestion des réclamations d'assurance : un guide complet

Le secteur de l’assurance est un secteur gourmand en données. Les assureurs collectent et analysent de grandes quantités de données pour évaluer les risques, souscrire des polices et gérer les sinistres. Cependant, le traitement manuel de ces données peut prendre du temps, être sujet aux erreurs et être coûteux. C'est pourquoi de nombreux assureurs se tournent vers des solutions contemporaines d'extraction de données pour automatiser le processus de gestion des sinistres.

Dans cet article, nous explorerons comment les outils modernes d'extraction de données permettent aux assureurs de rationaliser la gestion des sinistres, de réduire les coûts et d'améliorer la satisfaction des clients.

Qu’est-ce que la gestion des sinistres en assurance ?

La gestion des sinistres en assurance fait référence au processus de traitement et de règlement des sinistres formulés par les assurés. Lorsqu’un preneur d’assurance subit une perte ou un dommage couvert par sa police d’assurance, il dépose une réclamation auprès de sa compagnie d’assurance. L'entreprise alors traite la réclamation et débourse le montant nécessaire si la réclamation est fondée.

Une gestion efficace des sinistres est essentielle pour que les compagnies d’assurance puissent remplir leurs obligations envers les assurés rapidement et équitablement tout en minimisant la fraude et en gérant les coûts.

Pourquoi est-il nécessaire d'automatiser la gestion des réclamations d'assurance

La gestion des réclamations implique des centaines de documents. Autour 3.5 millions de réclamations faites sont déposées chaque année aux États-Unis – et il ne s'agit que de réclamations de propriétaires. Si l’on inclut les réclamations automobile, les réclamations d’assurance maladie et autres, le nombre est beaucoup plus important.

Le processus de gestion typique implique qu'un analyste des réclamations traite chacune de ces réclamations une par une. Certains documents peuvent prendre beaucoup de temps à traiter grâce à cette approche : rupture de communication, grande quantité de données et charges administratives. L'image ci-dessous met en évidence les coûts des transactions courantes.

Il existe ici un grand potentiel pour éliminer les inefficacités dans ces transactions. L’automatisation peut changer la donne ici. Un rapport de McKinsey indique que l'automatisation du processus de réclamation peut contribuer à réduire les coûts en 30%. Non seulement cela peut être utile en interne, mais cela peut également améliorer la compétitivité d'une entreprise : seulement 5% des compagnies d'assurance utilisent actuellement l’automatisation pour examiner les réclamations.

Une façon d’innover dans la gestion des sinistres en assurance consiste à utiliser des outils d’extraction de données. Un nombre croissant de compagnies d’assurance utilisent ces outils pour rationaliser leur gestion documentaire.

Le rôle des outils avancés dans la gestion des réclamations d’assurance

Les outils basés sur l'IA peuvent automatiser la gestion des réclamations en extrayant intelligemment les informations pertinentes de divers documents, tels que les formulaires de réclamation d'assurance, les dossiers médicaux et les rapports de police, et en les convertissant en données structurées pouvant être facilement traitées par des systèmes informatiques. Cela accélère non seulement le temps de traitement des réclamations, mais garantit également l’exactitude et la cohérence des données.

De plus, ces outils peuvent également aider les assureurs à identifier les réclamations frauduleuses en signalant les incohérences dans les données. Par exemple, si un demandeur signale une blessure qui ne correspond pas aux dossiers médicaux, l'outil d'extraction de données peut le détecter. L'outil peut alors alerter l'assureur pour enquêter plus avant sur la réclamation.

Tirer parti des technologies de pointe pour améliorer la gestion des réclamations d’assurance

Les outils modernes utilisent plusieurs technologies pour extraire instantanément les données des réclamations d'assurance, notamment :

• Reconnaissance optique de caractères (OCR)  
  L'OCR consiste à numériser et à numériser des documents physiques, tels que des formulaires de réclamation et des reçus, et à les convertir en texte lisible par machine. L'OCR est utile lorsqu'il s'agit de données structurées, telles que les champs de formulaire. Il peut reconnaître des caractères spécifiques et les extraire automatiquement.

• Traitement du langage naturel (PNL) 
  La PNL consiste à analyser des textes non structurés, tels que des rapports médicaux et des rapports de police, pour en extraire des informations pertinentes. Les algorithmes NLP peuvent reconnaître les modèles et les relations entre les mots et les phrases, leur permettant d'extraire le sens des données textuelles.
• Apprentissage automatique (ML) 
  Le ML implique la formation d'algorithmes pour reconnaître des modèles et des relations dans les données, leur permettant d'extraire automatiquement des informations. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent analyser de grands ensembles de données et en tirer des enseignements au fil du temps, améliorant ainsi leur précision et leur efficacité.
• Extraction de données basée sur un modèle d'IA  
  Basé sur un modèle extraction de données est une technique qui utilise des modèles prédéfinis pour identifier des champs de données spécifiques dans différents types de documents. Ces modèles sont créés à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique, leur permettant d'extraire des champs de données avec une grande précision. L'extraction de données basée sur un modèle d'IA offre une précision inégalée, garantissant que 100 % des données pertinentes sont extraites lorsqu'elles sont correctement mises en œuvre.

Avantages de l’automatisation de la gestion des réclamations d’assurance

L'automatisation des processus de gestion des réclamations d'assurance peut offrir plusieurs avantages aux assureurs, tels que :

• Délais de traitement des réclamations plus rapides : En automatisant le processus de saisie des données, les compagnies d'assurance peuvent réduire le temps nécessaire au traitement des réclamations, ce qui leur permet d'offrir des paiements plus rapides à leurs clients.
• Économies de coûts: En réduisant le travail manuel et les erreurs, les logiciels de gestion des sinistres peuvent aider les assureurs à réduire leurs coûts opérationnels et à améliorer leurs résultats.
• Amélioration de la satisfaction client : En offrant des délais de traitement des réclamations plus rapides et en réduisant le besoin de paperasserie manuelle, ces outils peuvent améliorer la satisfaction et la fidélité des clients.

Scénarios pratiques : cas d'utilisation de la gestion des sinistres d'assurance

Réclamations d'assurance automobile :

Dans le cas d' réclamations d'assurance automobile, le processus de dépôt d’une réclamation peut être long et compliqué. Les clients doivent soumettre des formulaires de réclamation, des devis de réparation et d’autres pièces justificatives, dont le traitement peut prendre plusieurs jours.

En utilisant l'OCR pour scanner et numériser ces documents, les assureurs peuvent automatiser le processus de saisie des données et extraire les informations pertinentes, telles que le type de dommage, le coût de la réparation et la date de l'accident.

Considérez un scénario où un client soumet une réclamation pour un accident de pare-chocs. Dans cette situation, le système OCR peut scanner et extraire les informations pertinentes du devis de réparation. Il peut identifier des détails tels que le coût de remplacement de la pièce endommagée et le temps estimé nécessaire pour effectuer la réparation.

Ces informations peuvent ensuite être saisies automatiquement dans le système de l'assureur, ce qui réduit le temps nécessaire au traitement de la réclamation et garantit que des données exactes et cohérentes sont saisies dans le système.

Réclamations d'assurance maladie :

Réclamations d'assurance maladie peut être complexe et prendre beaucoup de temps. Les demandeurs doivent fournir des dossiers médicaux, des factures et d’autres pièces justificatives pour prouver qu’ils sont éligibles à la couverture. En utilisant la PNL pour analyser les dossiers médicaux, les assureurs peuvent extraire des informations pertinentes, telles que le diagnostic, le traitement et les médicaments prescrits. Cela peut améliorer le temps et l’exactitude du traitement des réclamations.

Par exemple, si un demandeur soumet une facture médicale pour une intervention chirurgicale, le système NLP peut extraire des informations de la facture, telles que la date de l'intervention, le nom du médecin et le type d'intervention chirurgicale effectuée. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour déterminer le montant de paiement approprié et garantir que la réclamation est traitée avec précision et rapidité, ce qui peut améliorer la satisfaction des clients.

Demandes d'indemnisation des accidents du travail :

Demandes d'indemnisation des accidents du travail peuvent être complexes, car ils impliquent des factures médicales, des rapports et d’autres pièces justificatives. En utilisant l'OCR pour numériser et numériser ces documents, les assureurs peuvent automatiser le processus de saisie des données. Ils peuvent extraire des informations pertinentes, telles que la date du traitement, le type de blessure et le coût du traitement.

Par exemple, si un demandeur soumet une facture médicale pour une blessure liée au travail, le système OCR peut extraire des informations de la facture, telles que la date du traitement, le type de blessure subie et le coût du traitement.

Rationalisez la gestion des sinistres avec Astera

Les outils d'extraction de données modernes offrent des avantages significatifs au secteur de l'assurance en rationalisant les processus de gestion des sinistres, en réduisant les coûts et en améliorant la satisfaction des clients.

Il est donc impératif d’investir dans le bon outil de traitement des réclamations. Astera, une solution leader d'extraction de données, peut contribuer à rationaliser considérablement le traitement des réclamations pour les entreprises.

Astera a aidé Aclaimant, un système avancé de réduction des risques et de gestion des incidents, à réduire le temps de gestion des réclamations de 50 %. Le client a pu extraire les données de réclamation des formulaires PDF vers Excel et CSV à l'aide de modèles prédéfinis. Ils ont ensuite pu mettre en place un processus d'automatisation pour tous les fichiers entrants, ce qui leur a permis de réduire considérablement le délai d'obtention d'informations.

En plus de l'extraction de données, Astera fournit une plateforme de bout en bout pour le traitement des réclamations. Il aide les utilisateurs à nettoyer les données, à orchestrer les pipelines ETL/ELT et à créer un entrepôt de données personnalisé. Le tout sans écrire de code.

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