Les assureurs évoluent dans un secteur où les données sont très nombreuses et doivent travailler quotidiennement avec une grande variété de données provenant de différentes sources. Ces données guident les assureurs dans des processus tels que la gestion des sinistres, la souscription, la gestion des polices, l'évaluation des risques et la conformité. L'optimisation de l'extraction des données d'assurance garantit la disponibilité de données de haute qualité pour assurer le bon déroulement de ces processus. 

Voici un examen plus approfondi de l’extraction de données d’assurance, de ses défis et de la solution qui donne aux compagnies d’assurance un avantage concurrentiel.

Qu’est-ce que l’extraction de données d’assurance ? 

L'extraction de données d'assurance est un processus en plusieurs étapes qui collecte les documents entrants, en récupère les informations et les convertit dans un format approprié pour soutenir l'analyse et la prise de décision dans le secteur des assurances. 

L'extraction des données peut être manuelle ou automatique. L'extraction manuelle des données était autrefois la norme, mais elle est fastidieuse, chronophage et sujette aux erreurs. C'est également un choix peu pratique pour le secteur des assurances, où les données sont très nombreuses, c'est pourquoi les organisations ont recours à des méthodes d'extraction de données automatisées.  

Aujourd’hui, des solutions contemporaines telles que Extraction de données alimentée par l'IA et le traitement intelligent des documents (IDP) ont dépassé les premières plateformes d'automatisation. Ces solutions sont plus rapides et exploitent l'IA pour augmenter la précision et fournir une extraction contextuelle.

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Sources de données sur les assurances 

Les compagnies d’assurance s’appuient sur diverses sources de données pour évaluer les risques, déterminer les primes et rationaliser le traitement des sinistres. Il est essentiel de comprendre ces sources de données pour apprécier la complexité et le rôle essentiel de l’extraction de données dans le secteur de l’assurance. 

1. Informations personnelles 

Lorsque les clients souscrivent une assurance pour la première fois, ils soumettent des informations personnelles importantes dans le cadre de leur demande. Celle-ci couvre les éléments suivants : 

• Détails du contact: Noms, adresses résidentielles, numéros de téléphone, e-mails et autres informations de contact. Les assureurs peuvent également demander des documents, tels que des certificats de naissance, des cartes de sécurité sociale, des passeports et des permis de conduire, pour vérifier l'identité des demandeurs et prévenir la fraude. 

• L'information financière: Les antécédents de crédit, les informations sur l’emploi, les détails sur les revenus et les relevés bancaires du demandeur aident à établir sa situation financière et sa capacité à payer les primes d’assurance. 

• Dossiers médicaux: Cela comprend les antécédents médicaux du demandeur, toutes les informations diagnostiques, les traitements, les détails des médicaments et les résultats des examens de santé préalables à l'assurance et des tests de laboratoire.
  

  2. Données sur les politiques et les réclamations 

• Documents de politique : Les documents de police sont des contrats écrits qui détaillent les modalités et conditions de la police d'assurance. Ces documents établissent les inclusions, les exclusions, les procédures de soumission des réclamations ainsi que les responsabilités et les droits du preneur d'assurance. 

• Dossiers de réclamations : Les assurés de longue date disposent d'un historique de sinistres dans leurs données. Ces dossiers contiennent des informations sur les sinistres passés, les détails des incidents et les indemnités d'assurance. 
  

  3. Autre informations

• Dossiers de correspondance : Ces enregistrements contiennent toutes les communications entre le preneur d’assurance et le fournisseur d’assurance, telles que les courriers électroniques, les messages, les lettres, les historiques de chat, les journaux du centre d’appels et les réponses aux sondages. 

• Historique de paiement: L'historique de paiement d'un assuré contient des dates, des montants et des méthodes de paiement.

Les défis de Extraction des données d'assurance

1. Variabilité des types de données 

Les compagnies d'assurance travaillent avec de grandes quantités de données structurées, semi-structurées et non structurées. Une grande partie de ces données provient de différents types de documents aux formats et présentations variés. Les volumes de données importants et la diversité des formats rendent difficile l'extraction et le traitement d'informations utiles à partir des documents d'assurance. 

2. Systèmes hérités et procédures manuelles 

Si une compagnie d’assurance s’appuie sur les systèmes hérités ou des procédures manuelles, l'extraction des données devient un processus fastidieux et sujet aux erreurs. Les systèmes existants stockent souvent les données dans des formats obsolètes, ce qui complique l'extraction automatisée. De plus, la saisie ou l'extraction manuelle de données à partir de documents numérisés (tels que des polices d'assurance et des réclamations) augmente le risque d'inexactitudes, de retards et de manquements à la conformité.  

Transition vers des outils d’extraction automatisés, tels que logiciel de traitement intelligent des documents (IDP), peut atténuer ces problèmes en gérant efficacement les données provenant de divers formats et systèmes. 

3. Assurer la sécurité des données 

Lors de l'extraction de données, les compagnies d'assurance traitent des informations sensibles telles que les coordonnées des assurés, les dossiers financiers et les historiques de sinistres. Ce processus présente des défis de sécurité uniques, notamment l'exposition potentielle de données sensibles lors de l'extraction à partir de sources non chiffrées ou de canaux de transmission non sécurisés.  

Assurer la sécurité des données extraites nécessite un cryptage des données au repos et en transit, API sécuriséeset des contrôles d'accès basés sur les rôles. Les outils d'extraction automatisés avec des cadres de conformité intégrés (par exemple, HIPAA, GDPR) peuvent mieux protéger les données tout en maintenant l'efficacité. 

4. Évolutivité et coût 

Les outils d'extraction de données de base ne sont pas toujours en mesure de suivre la croissance d'une compagnie d'assurance. Au fil du temps, une compagnie d'assurance peut avoir besoin d'abandonner ses outils et méthodes d'extraction existants et de rechercher des alternatives plus rapides et plus efficaces. Le défi auquel les assureurs sont confrontés dans de tels scénarios est de garantir l'évolutivité et de tirer le meilleur parti de leurs outils et méthodes d'extraction. solutions d'extraction de données plus récentes tout en respectant les restrictions budgétaires.

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Pourquoi le traitement intelligent des documents (IDP) est la solution 

Le traitement intelligent des documents (IDP) est une approche moderne de l'extraction de données et du traitement des documents. Il combine plusieurs technologies, offrant une solution plus avancée que les méthodes d'extraction conventionnelles. Une solution IDP comprend les composants suivants : 

1. Intelligence artificielle (IA) et apprentissage automatique (ML) 

L’IA dans une solution IDP permet d’automatiser les tâches complexes liées aux données, telles que l’extraction, la validation et la classification. Les algorithmes ML permettent à une solution IDP d’apprendre à partir des données et de s’améliorer constamment au fil du temps. Cela est essentiel dans le secteur de l’assurance, où la précision est essentielle pour le traitement des sinistres et la souscription. 

2. Traitement du langage naturel (TAL) 

Le traitement du langage naturel permet à IDP d'interpréter et de traiter les vastes quantités de textes non structurés présents dans les documents d'assurance, tels que les dossiers médicaux et la correspondance des assurés. Il permet au système de comprendre le contexte, de catégoriser les documents et d'extraire les données pertinentes avec plus de précision, améliorant ainsi le traitement des informations sensibles. 

3. Reconnaissance optique de caractères (OCR) 

L'OCR est essentiel pour extraire des données à partir de documents numérisés, tels que les PDF ou les dossiers médicaux manuscrits, qui sont courants dans le secteur des assurances. L'OCR convertit ces formats en texte lisible par machine, ce qui permet aux assureurs de numériser et de rechercher efficacement de grands volumes de documents 

4 Automatisation des processus robotiques (RPA) 

La RPA améliore encore davantage l'IDP en automatisant les tâches de routine, telles que la saisie de données issues des réclamations ou des paiements dans le système. La RPA réduit le besoin d'intervention manuelle, accélère les processus tels que l'approbation des réclamations ou le rapprochement des factures et permet au personnel de se concentrer sur des tâches plus complexes. 

Principaux avantages de l'Interactivité Utilisation de l'IDP pour extraire des données d'assurance

IDP propose une solution à de nombreux problèmes liés à l'extraction de données dans le domaine de l'assurance. Voici comment : 

• Saisie automatisée de données à partir de documents d'assurance : Grâce à l'IA, Solutions IDP sont adaptables et peuvent facilement gérer tous types de documents et de données. Cette flexibilité permet aux compagnies d'assurance de travailler plus facilement avec des données non structurées. 
• Extraction précise des données à partir des formulaires d’assurance : Une solution IDP exploite les algorithmes ML, en analysant les données historiques et les corrections pour minimiser les erreurs à chaque cycle d'extraction de données. Cela permet aux outils IDP de devenir plus précis au fil du temps. Validation et vérifications de la qualité des données assurez-vous que les données extraites sont exemptes de déchets et prêtes à l'emploi. 
• Extraction et traitement simplifiés des données de réclamations : Les outils IDP sont plus efficaces que les solutions conventionnelles. L'intégration NLP permet à ces outils d'extraire rapidement des informations pertinentes pour les utilisateurs, simplifiant ainsi l'accès aux données précieuses. En savoir plus sur PNL pour l'extraction d'informations.
• Intégration rapide avec les systèmes d’assurance : Outils IDP s'intègre facilement à d'autres systèmes d'entreprise, ce qui élimine les silos de données et garantit un flux de données ininterrompu entre les différents départements d'une compagnie d'assurance. 
• Protection des données sensibles des assurances:Les solutions IDP intègrent de vastes mesures de sécurité pour assurer la sécurité des données d'assurance. En plus de fonctionnalités telles que le cryptage et les contrôles d'accès, ces solutions prennent en charge les pistes d'audit et les processus automatisés de vérification et de validation. Cela aide les assureurs à protéger les données des assurés tout en restant conformes aux réglementations du secteur.

Extraction de données d'assurance avec Astera IDP 

En tant qu' Plateforme de gestion de données tout-en-un, Astera facilite les processus de données grâce à une suite de puissantes fonctionnalités d'IA appelées Astera Intelligence. AsteraLa solution IDP de s'adapte automatiquement à une gamme de formats et de mises en page, permettant aux compagnies d'assurance de créer des flux de travail automatisés pour une extraction de données rapide et précise. Astera prend en charge les requêtes en langage naturel : vous pouvez « parler » à vos données et obtenir des informations détaillées. Aucun outil de création de rapports n'est requis ! 

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