L’IA disrupte la relation client du secteur Banque-Assurance

Les clients qui ont goûté à la digitalisation, en particulier dans le retail, portent de nouvelles espérances dans leurs interactions avec leurs banques et leurs compagnies d’assurances. Ils s’attendent à une disponibilité de leurs interlocuteurs 24h sur 24, 7 jours sur 7.

Ils sont, en particulier depuis le début de la pandémie, rodés à l’expérience du self service / self-care. Ils recherchent ainsi, en autonomie, une expérience personnalisée, quel que soit le canal utilisé. Ils sont aussi plus vigilants quant à l’utilisation de leurs données, en particulier dans les pratiques de démarchage. Dans ce cadre, l’intelligence artificielle joue un rôle prépondérant dans la transformation de la relation client et les cas d’usages sont nombreux.

Démocratisation de l’usage de l’Intelligence Artificielle

Le nouveau paysage concurrentiel (néo-assurance) précurseur dans l’usage de l’IA, oblige un secteur traditionnel à se transformer (imitation – absorption). Un effet classique de la disruption. C’est ainsi le domaine de la relation client qui devrait le plus rapidement bénéficier de cette numérisation, enrichie d’automatisation. Le récent rapport de l’ACPR* pointe ainsi quelques bénéfices à l’usage de l’IA, comme “accroître la productivité interne en augmentant la pertinence des décisions des collaborateurs (intelligence augmentée)” et aussi « l’automatisation des processus (reconnaissance automatique de documents, analyse sémantique).” Ce même rapport indique que 83% des acteurs interrogés considèrent que l’IA va profondément transformer leurs processus internes. 

Les applications d’IA, déjà connues dans le secteur bancaire pour la lutte contre le blanchiment et le financement du terrorisme ou pour mieux identifier les risques, se développent au travers de nouveaux cas d’usages. Par exemple, une IA va permettre d’analyser et de traiter automatiquement les rapports d’expertises médicales (sinistres, postes de préjudices) et d’évaluer financièrement les indemnisations de chaque dossier. Vérifier l’identité des clients d’une entreprise, ou processus KYC (Know Your Customer) est un autre exemple de domaine couvert par l’IA. Cette dernière automatise l’analyse des justificatifs et diminue le temps de traitement des nouveaux dossiers.

Dans la relation client, le traitement automatisé des messages entrants et de leurs pièces jointes est aussi une solution qui devrait se généraliser, avec comme principal bénéfice, la diminution du temps d’attente et du temps moyen de traitement (DMT). L’usage de l’IA va d’ailleurs bientôt s’étendre au démarchage téléphonique pour les distributeurs d’assurances.

Le décret qui change la donne du démarchage téléphonique en assurance

Le 17 janvier dernier était publié le décret no 2022-34** relatif au démarchage téléphonique en assurance. Il a pour objet la régulation des pratiques. Ces nouvelles dispositions prises par le ministère de l’Economie, des Finances et de la Relance, prévues dans la Loi relative à la réforme du courtage, entrent, ainsi, en vigueur le 1er avril prochain. Un petit bouleversement pour les acteurs de l’assurance. Au-delà du nécessaire équipement d’un outil d’enregistrement des conversations – qui devront être conservées deux ans -, les assurances doivent veiller à les rendre “exploitables, ce qui implique que ces communications puissent être écoutées, copiées et exportées sans que leur enregistrement original ne puisse être modifié ou effacé”.

Un sujet que le monde bancaire connaît bien (MIF 2). Effectivement, l’IA permet déjà d’apporter la preuve de la conformité des échanges sur des critères tels que le consentement de l’enregistrement, le rappel du profil de risque ou la communication des frais. La conversation téléphonique, transformée en texte via une application (speech to text), sera ensuite analysée sémantiquement (NLU) via l’IA, afin de trouver les critères recherchés. Le dispositif va donc toucher les acteurs de l’assurance, leur permettant notamment d’identifier le souscripteur ou l’adhérent éventuel ayant sollicité l’appel ou consenti à être appelé, de déterminer la date et l’heure de cette sollicitation et de cet appel… Il devient dès lors possible de définir un score de conformité et de détecter des incidents, avant même un contrôle entraînant des sanctions.

Entre attentes des utilisateurs et nouvelles contraintes réglementaires, les acteurs de l’assurance peuvent compter sur l’intelligence artificielle pour les accompagner dans la transformation de leur métier vers plus de performance, en particulier sur le sujet relation/expérience client.

*Adossée à la Banque de France, l’Autorité de contrôle prudentiel et de résolution (ACPR) est l’autorité administrative qui contrôle les secteurs de la banque et de l’assurance et veille à la stabilité financière https://acpr.banque-france.fr/la-transformation-numerique-dans-le-secteur-francais-de-lassurance 
**Décret no 2022-34 du 17 janvier 2022 relatif au démarchage téléphonique en assurance https://www.legifrance.gouv.fr/download/pdf?id=FjJBf5RfYtUx041x5Tcc14iX_erjixoTD_Jy3AVXRFk=

<<< À lire également : Finance Durable : vers un renforcement de la supervision de l’AMF sur la transparence de la communication et des engagements ESG >>>