Dans une étude publiée par Accenture en août 2022, l’impact potentiel de l’intelligence artificielle (IA) dans la gestion des réclamations au sein du secteur de l’assurance est mis en lumière, révélant qu’une expérience client insatisfaisante dans la gestion des réclamations pourrait mettre en péril jusqu’à 170 milliards de dollars de primes d’assurance au cours des cinq prochaines années. Ce constat met en évidence l’importance croissante de l’IA en tant que technologie disruptive capable d’améliorer les processus de gestion des réclamations, en accélérant les évaluations, en augmentant la précision des décisions, et en optimisant l’expérience client. Bien entendu, l’assurance est un exemple, mais ce sujet est au coeur des préoccupations de nombreuses entreprises. Dès lors, cet article vise à mettre en lumière les différents cas d’usages de l’IA analytique dans la gestion des réclamations.
L’optimisation des processus opérationnels par l’automatisation : L’IA optimise la gestion des réclamations tant elle permet de structurer les processus opérationnels tout en réduisant l’intervention humaine. L’IA permet ainsi d’automatiser le routage des réclamations, d’allouer les tâches aux équipes dédiées et d’offrir des mises à jour en direct sur l’état d’avancement de chaque réclamation. Cette automatisation contribue non seulement à une économie de temps, mais assure également une prise en charge rapide et efficace des réclamations. Par exemple, Saretec a pu absorber 50% de temps de traitement de ses emails en utilisant InboxCare, et ainsi passer plus de temps à la résolution de tâches complexes.
La personnalisation des réponses : La personnalisation est un élément clé dans la gestion efficace des réclamations tant les clients attendent des entreprises qu’elles reconnaissent leurs besoins spécifiques et proposent des solutions adaptées. Plus encore, grâce à l’IA analytique, les entreprises sont en mesure de collecter et d’analyser les données clients, facilitant ainsi une résolution personnalisée des réclamations. L’exploitation de cette technologie permet désormais de fournir un support personnalisé, répondant de manière plus précise et efficace aux préoccupations individuelles des clients. Qui plus est, il est important de permettre aux collaborateurs de pouvoir (grâce à des templates) agir directement sur le message dans sa boîte mail. C’est un bon moyen d’adapter sa réponse en fonction du contexte qui change régulièrement (satisfaction actuelle du client, lien logique avec une conversation récente etc).
Gérer la multi-intention : Avec des fonctionnalités NLU de pointe (pour en savoir plus sur le fonctionnement de notre IA : Article ), l’IA de Golem.ai permet de comprendre le multi-intention. En effet, lors d’un même message contenant différentes intentions de réclamations, notre IA permet d’analyser au mieux l’ensemble de ces dernières. C’est ainsi que Manutan a également fait le choix d’InboxCare pour gérer les différents types de mails reçus (devis, changement d’adresse etc..)
La multi-intention requiert une technologie de compréhension du langage, qui va devoir dissocier plusieurs demandes. Par exemple, si le client demande un changement d’adresse sur son compte, des informations sur les nouvelles offres et une question sur l’état d’avancement d’un projet, il faut pouvoir séparer ces trois sujets.
Catégorisation et routage automatique : L’IA analytique est capable d’analyser instantanément le contenu des messages entrants pour identifier le type de réclamation et les intentions sous-jacentes comme dit précédemment. Cela permet non seulement une catégorisation précise des réclamations, mais assure également que chaque cas est acheminé vers le bon département ou la personne la plus apte à le gérer. Cette capacité à trier et à aiguiller les réclamations de manière automatique et intelligente réduit considérablement les délais de traitement, améliore l’efficacité opérationnelle et augmente la satisfaction client en garantissant que les préoccupations sont traitées rapidement et par les bonnes mains. En outre, cette automatisation réduit le risque d’erreurs humaines, permettant ainsi une gestion plus cohérente et fiable des réclamations, et une priorisation selon le sujet.
Analyse de formulaires en texte libre : Elle permet également l’analyse optimale de formulaires en texte libre. Au-delà de la simple lecture de texte brut, cette technologie permet d’extraire efficacement de la donnée, et de transformer de la donnée non structurée en données structurées. Prenons l’exemple d’un formulaire laissant la possibilité de réponses libres aux participants . L’IA va justement pouvoir, par l’analyse, catégoriser ces réponses reçues, et ainsi permettre de mieux exploiter ces données.
Dès lors, nous nous apercevons que l’IA analytique permet de traiter efficacement, de par son automatisation, la gestion des réclamations. De même, grâce à la personnalisation des réponses et l’optimisation des processus opérationnels, l’IA analytique s’avère être un atout clé pour une gestion optimale des réclamations. Plus encore, des IAs comme celle de Golem.ai avec InboxCare, permet de traiter avec précision différentes intentions dans un même mail, et d’extraire de la donnée structurée d’un texte libre.
Si vous aussi, vous voulez pouvoir optimiser votre gestion des réclamations grâce à l’IA, contactez-nous !
